McDonald’s kartalari kolleksioneri qo‘llanmasi: WorkBuddy yordamida kartalar oling, ozuqaviy qiymatni tekshiring va xavfsiz buyurtma bering

Loyiha haqida

Macca Collector (mcd-gacha-collector) — McDonald's China MCP asosida ishlab chiqilgan WorkBuddy Skill. U McDonald's taomlarini tortib olish va to'plash mumkin bo'lgan kartalarga aylantiradi hamda kartalarda narx, kaloriya, oqsil, natriy miqdori va sog'lomlik darajasini ko'rsatadi.

Loyiha MCP orqali real vaqt menyusi, oziqaviy ma'lumotlar, filiallar va narxlarni oladi. Keyin mahalliy Python mexanizmi sog'lomlik darajasini baholaydi, noyoblik darajasini belgilaydi, budjet bo'yicha filtrlaydi va vaznli karta tortishini bajaradi. Xarid qilish mumkin bo'lgan taom tortilgach, narxni tekshirish va ikkilamchi tasdiqlashdan so'ng haqiqiy buyurtma yaratish ham mumkin.

Ombordagi oziqaviy ma'lumotlar taxminan 160 ta taomni qamrab oladi. Hozirgi veb-karta hovuzida haqiqiy menyu ma'lumotlari asosida yaratilgan 53 ta karta mavjud. Loyiha tanlov uchun yaratilgan ish bo'lib, McDonald's kompaniyasining rasmiy mahsuloti emas.

Asosiy funksiyalar

• Budjet asosida karta tortish: “50 yuan ichida bitta karta tort” kabi tabiiy tildagi so'rovlarni qabul qiladi, avval narx bo'yicha filtrlaydi, keyin vaznli tortishni amalga oshiradi.
• Oziqaviy ma'lumot va sog'lomlik: MCP qaytargan ma'lumotlar asosida 0 dan 100 gacha sog'lomlik darajasini hisoblaydi va kaloriya, oqsil, yog' yoki natriy kabi ma'lumotlarni ko'rsatadi.
• SSR, UR, R darajalari: Noyoblik sog'lomlik taqsimotiga ko'ra belgilanadi, qo'lda tayinlanmaydi. Nisbiy darajalash turli filiallar menyu tuzilmasiga moslasha oladi.
• Mahalliy kolleksiya albomi: Karta tortish yozuvlari ledger.json faylida saqlanadi. Takroriy kartalar tortilgan sonni jamlaydi, shuningdek o'rtacha kaloriya va sog'lomlikni umumlashtirish mumkin.
• Ball mexanizmi: Skill har 4 soatda 1 ta karta tortish imkoniyatini avtomatik tiklaydi; veb-versiyada 60 soniyalik kutish muddati bilan qo'lda yangilash ishlatiladi.
• Haqiqiy buyurtma: Avval MCP orqali narx tekshiriladi, keyin foydalanuvchidan aniq tasdiq so'raladi va shundan keyingina create-order chaqiriladi.
• Oflayn foydalanish: Omborda namunaviy ma'lumotlar mavjud, shuning uchun MCP Token sozlanmagan bo'lsa ham karta tortish, kolleksiya va HTML karta ko'rinishini sinash mumkin.
• Uchinchi tomon bog'liqliklarisiz: Asosiy skript Python standart kutubxonasidan foydalanadi va Python 3.8 yoki undan yuqori versiyasini talab qiladi.

Ishlash jarayoni

Loyiha “ma'lumotni MCP oladi, hisob-kitobni kod bajaradi, ifodalashni Agent amalga oshiradi” tamoyiliga amal qiladi. WorkBuddy Agent foydalanuvchi niyatini tushunadi, McDonald's MCP haqiqiy biznes ma'lumotlarini taqdim etadi, gacha.py esa deterministik hisob-kitobni bajaradi.

Foydalanuvchi karta tortish, oziqaviy ma'lumot yoki buyurtma so'rovini yuboradi
→ WorkBuddy Agent McDonald's MCP ni chaqiradi
→ Vaqt, filial, menyu, narx va oziqaviy ma'lumotlar olinadi
→ gacha.py sog'lomlik va noyoblikni hisoblab, karta tortadi
→ render.py karta yoki kolleksiya albomi sahifasini yaratadi
→ Foydalanuvchi xaridni tanlaydi
→ calculate-price narxni tekshiradi
→ Foydalanuvchi ikkilamchi tasdiqlaydi
→ create-order buyurtma yaratadi

Summa, sog'lomlik va noyoblik katta til modeliga og'zaki hisoblatilmaydi. Narx MCP tomonidan qaytariladi, baholash va karta tortish Python kodi orqali bajariladi. Shu tariqa hisob-kitobdagi siljish va xatolar xavfi kamayadi.

Boshlashdan oldingi tayyorgarlik

• Python 3.8 yoki undan yuqori versiyasini o'rnating.
• WorkBuddy ni o'rnating va undan foydalanish imkoniga ega bo'ling.
• Foydalanish mumkin bo'lgan McDonald's China MCP Token ni tayyorlang; faqat oflayn namunalarni ishga tushirish uchun Token kerak emas.
• WorkBuddy foydalanuvchi skill katalogini o'qiy olishini ta'minlang.

1-usul: To'g'ridan-to'g'ri onlayn foydalanish

Faqat interfeys va karta tortish namoyishini ko'rmoqchi bo'lsangiz, Macca Collector onlayn sahifasini oching. Sahifa shaharni IP orqali aniqlashga urinadi, keyin yaqin filialni tanlash uchun filial qidirish imkoniyatini chaqiradi; manzilni qo'lda kiritish shart emas.

Joylashtirish muhiti cheklovlari sababli ommaviy veb-sahifaga shaxsiy MCP Token kiritib bo'lmaydi. Onlayn versiya geolokatsiya, filial va karta interfeysini sinash uchun mos; haqiqiy buyurtma mahalliy backend yoki ulagich sozlangan WorkBuddy Skill orqali bajarilishi kerak.

2-usul: WorkBuddy ga o'rnatish

1-qadam: Omborni klonlash

git clone https://github.com/YOUR_GITHUB_USER/mcd-gacha-collector.git
cd mcd-gacha-collector

README dagi ombor manzilida joylashtiruvchi belgi ishlatilgan. Amalda YOUR_GITHUB_USER o'rniga ombor egasining nomini kiriting yoki GitHub sahifasida berilgan klonlash manzilidan foydalaning.

2-qadam: McDonald's MCP Token olish

McDonald's MCP ochiq platformasiga kiring, telefon raqami orqali tizimga kiring, boshqaruv panelida xizmatni faollashtiring va Token ni nusxalang. Token maxfiy hisob ma'lumotidir; uni ochiq omborga yozmang va Git tarixiga yubormang.

3-qadam: MCP ulagichini sozlash

1. WorkBuddy chap tomonidagi “Mutaxassis · Skill · Ulagich” bo'limini oching.
2. “Ulagich” bo'limiga o'ting va yuqori o'ngdagi “Maxsus ulagich”ni tanlang.
3. “MCP ni sozlash”ni tanlang.
4. Ombordagi mcp-config.example.json mazmunini nusxalang.
5. Undagi ${MCD_MCP_TOKEN}ni haqiqiy Token bilan almashtiring yoki muhit o'zgaruvchisi orqali kiriting.
6. Sozlamalarni saqlang va ulagichni yoqing.

Tokenlarni boshqarish uchun muhit o'zgaruvchisidan foydalanish tavsiya etiladi. Qaysi usul tanlanishidan qat'i nazar, haqiqiy hisob ma'lumotlari mavjud konfiguratsiya faylini versiyalarni boshqarish tizimiga yubormang.

4-qadam: Skill ni nusxalash

macOS yoki Linux da quyidagini bajaring:

cp -r skills/mcd-gacha-collector ~/.workbuddy/skills/

Windows WorkBuddy foydalanuvchisining skill katalogi:

%USERPROFILE%\.workbuddy\skills\

Nusxalashda butun mcd-gacha-collector katalogini, jumladan SKILL.md, asosiy skriptlar, ma'lumotnoma hujjatlari va resurs fayllarini saqlang.

5-qadam: O'rnatishni tekshirish

WorkBuddy dialogiga qaytib, quyidagini kiriting:

McDonald's kartasini tort

Agar Skill menyu va oziqaviy ma'lumot vositalarini chaqirib, noyoblik, narx va kaloriya ko'rsatilgan karta natijasini qaytarsa, o'rnatish va MCP ulanishi muvaffaqiyatli ishlagan bo'ladi.

Asosiy foydalanish

Budjet bo'yicha bitta karta tortish

50 yuan ichida bitta karta tort

Skill joriy filialning mavjud menyusi va oziqaviy ma'lumotlarini oladi, narxi 50 yuandan oshmaydigan taomlarni filtrlaydi, so'ng vaznli karta tortishini bajaradi. README dagi amaliy misolda UR Sunny Lemon Black Tea, o'rta hajm tortilgan: narxi 10 yuan, kaloriyasi 117 kcal, sog'lomlik darajasi 63.4.

Haqiqiy natija filial menyusi, real vaqt narxlari, karta hovuzi tuzilmasi va tasodifiy tortish natijasiga bog'liq. Shuning uchun misoldagi taom yoki narxni doimiy natija deb qabul qilmang.

O'nta karta ketma-ket tortish

O'ntalik tortish

Ball yetarli bo'lsa, Skill ketma-ket 10 ta karta tortadi va natijani batafsilroq ko'rsatadi. Ball yetarli bo'lmasa, qancha imkoniyat yetishmayotgani va keyingi tiklanish vaqti haqida xabar beradi.

Kolleksiya albomini ko'rish

Mening kolleksiya albomim?

Kolleksiya ma'lumotlari mahalliy ledger.json orqali jamlanadi. Natijada yig'ilgan kartalar soni, SSR, UR va R soni, takrorlar, o'rtacha kaloriya hamda o'rtacha sog'lomlik ko'rsatilishi mumkin.

Oziqaviy ma'lumotni tekshirish

Big Macda qancha kaloriya bor?

Skill taomni list-nutrition-foods orqali qidiradi. README dagi misol natijasi: Big Mac 513 kilokaloriya, 27 gramm oqsil, 26 gramm yog', 961 milligramm natriy, sog'lomlik darajasi 32.2 va R darajasi. Oziqaviy ma'lumotlar uchun MCP tomonidan ayni paytda qaytarilgan rasmiy ma'lumotlarga amal qiling.

Yaqin filiallarni qidirish

Yaqin McDonald's?

Tizim avval IP orqali joylashuvni aniqlaydi, shaharni olgach query-nearby-storesni chaqiradi va MCP qaytargan masofa maydoni bo'yicha saralaydi. Amaliy sinovlarda filial interfeysi koordinatalari 0.0 bo'lishi mumkinligi sababli loyiha masofani o'zi hisoblash uchun bu koordinatalarga tayanmaydi.

Qolgan ballni ko'rish

Yana necha marta karta tortish imkonim bor?

Skill mahalliy hisob daftaridagi ballni o'qib, mavjud imkoniyatlar soni va keyingi avtomatik tiklanish vaqtini qaytaradi. Bu ballar faqat ushbu loyihaning mahalliy o'yinlashtirish mexanizmi bo'lib, McDonald's rasmiy ball hisobiga aloqador emas.

Haqiqiy buyurtmani xavfsiz yaratish

Yoqtirgan kartangizni tortganingizda yoki bevosita xarid so'rovini yuborganingizda, loyiha darhol buyurtma yaratmaydi. Buning o'rniga majburiy ikkilamchi tasdiqlash jarayonidan foydalanadi:

1. Filial va xarid qilish mumkin bo'lgan taom yoki kombinatsiyani tanlash.
2. Real vaqt narxi va mavjud olib ketish usullarini olish uchun calculate-priceni chaqirish.
3. 15 daqiqa amal qiladigan bir martalik quoteToken yaratish.
4. Narx tekshiruvi natijasini foydalanuvchiga ko'rsatish va aniq tasdiqni kutish.
5. Backend Tokenni tekshiradi va tasdiqlangach create-orderni chaqiradi.
6. Buyurtma raqami va to'lov havolasini qaytarish.

create-order takeWayCodeni o'z ichiga olishi shart. Bu qiymat calculate-price qaytargan takeWayListdan olinishi kerak. Uni o'zboshimchalik bilan taxmin qilmang yoki qoldirmang, aks holda so'rov 400 xatosini qaytarishi mumkin.

Alohida taomlar amaliy menyuda mustaqil buyurtma qilinmasligi mumkin. README da qayd etilgan 96 ta alohida mahsulotning canWithOrder qiymati false bo'lgan, shuning uchun haqiqatan buyurtma qilish mumkin bo'lgan asosiy mahsulotlar 18 ta kombinatsiya kartasidir. Alohida taom kartalaridan kolleksiya va oziqaviy ma'lumotlarni ko'rish uchun foydalanish mumkin.

Tokensiz buyruq satri tajribasi

Omborda sample_data mavjud. U orqali to'liq karta tortish mantiqini avval oflayn tekshirish mumkin. Skript katalogiga o'ting:

cd skills/mcd-gacha-collector/scripts

Karta hovuzi taqsimotini tekshirish

python gacha.py sample_data --inspect --budget 50

Bu buyruq 50 yuan budjet shartida namunaviy karta hovuzini tekshiradi va tortish mumkin bo'lgan kartalar hamda noyoblik taqsimotini tasdiqlash uchun mos.

Bitta va o'nta karta tortish

python gacha.py sample_data --draw 1 --budget 50 --ledger /tmp/ledger.json
python gacha.py sample_data --draw 10 --budget 50 --ledger /tmp/ledger.json

--ledger hisob daftari yo'lini belgilaydi. Bir xil fayldan ketma-ket foydalanish ball va kolleksiya yozuvlarini saqlab qoladi.

Kolleksiya statistikasini ko'rish

python gacha.py sample_data --collection --ledger /tmp/ledger.json

Ehtimollik taqsimotini simulyatsiya qilish

python gacha.py sample_data --simulate 100 --seed 42

Namunaviy maqsadli taqsimot: SSR 5%, UR 20%, R 75%. --seed 42 tasodifiy natijalarni qayta tiklash imkonini beradi va disk raskadrovka hamda algoritm o'zgartirilishidan oldingi va keyingi natijalarni solishtirish uchun qulay.

Karta HTML ko'rinishini yaratish

python render.py /tmp/ledger.json --out /tmp/cards.html --last-draw 1

Render dasturi hisob kitob ma’lumotlarini brauzerda oxirgi tortilgan kartalarni ko‘rish qulay bo‘lishi uchun bitta HTML faylga chiqaradi.

O‘z-o‘zini tekshirishni ishga tushirish

python selftest.py

Asosiy mantiq 105 ta o‘z-o‘zini tekshirishni o‘z ichiga oladi. Reyting, ball, noyoblik yoki karta tortish kodiga o‘zgartirish kiritilgandan so‘ng, ushbu buyruqni qayta ishga tushirish kerak.

Sog‘lomlik va noyoblikni tushunish

Mahsulotning sog‘lomlik darajasi uchta mezonning vaznli hisobiga asoslanadi:

• Oqsil zichligi 35%.
• Past kaloriyalilik ko‘rsatkichi 40%.
• Past natriylilik ko‘rsatkichi 25%.

Noyoblik nisbiy darajalash tamoyili asosida belgilanadi: joriy ma’lumotlar taqsimotiga ko‘ra percentil chegaralari o‘rnatiladi. Bu biror filialda kofe kabi yuqori balli mahsulotlar bo‘lmagani uchun umuman SSR bo‘lmasligining oldini oladi. README dagi amaliy karta to‘plamida percentillar qo‘llangach, 3 ta SSR, 7 ta UR va 13 ta R karta olingan.

Kombo taomlar alohida mahsulotlarning vaznlaridan bevosita foydalanmaydi, chunki ularning umumiy kaloriyasi tabiiy ravishda yuqoriroq. Loyiha kombolar uchun alohida algoritmdan foydalanadi: oqsil zichligi 40%, natriy zichligi 35%, kaloriya yuklamasi 25%; percentil chegaralari ham alohida hisoblanadi.

Sog‘lomlik va noyoblik faqat qiziqarli taqqoslash uchun ishlatiladi, tibbiy, oziqaviy yoki boshqa professional maslahat hisoblanmaydi.

Ilg‘or ishlab chiqish va xatolarni aniqlash usullari

MCP oziqaviy ma’lumotlarini to‘g‘ri tahlil qilish

list-nutrition-foods qaytaradigan data JSON massivi emas, CSV satri bo‘lishi mumkin. Loyiha buning uchun maxsus parse_nutrition_csv tahlil qilish mantiqini taqdim etadi. Mijozni kengaytirishda uning har doim ro‘yxat bo‘lishini taxmin qilmang.

structuredContent konvertini ochish

MCP biznes ma’lumotlari structuredContent.data ichida joylashishi mumkin, uning qiymati esa lug‘at, ro‘yxat yoki satr bo‘lishi ehtimol. Javobni qayta ishlashda avval tashqi konvertni oching, so‘ng haqiqiy turiga qarab tegishli tahlil qiluvchini tanlang.

Frontend va backend algoritmlarini uyg‘un saqlash

Veb-versiyada hisoblash qurish bosqichida amalga oshiriladi: tools/gen_web_data.py ma’lumotlarni yaratadi, web/build.py esa ularni bitta faylli sahifaga joylaydi. Frontend alohida reyting algoritmini qayta amalga oshirmaydi, shu sababli ikki tomon natijalarining farqlanishi kamayadi.

Ma’lumot yaratish, maydonlarni moslashtirish yoki veb-shablon o‘zgartirilgandan so‘ng, tools/parity_check.py ni ishga tushirish mumkin. Repozitoriyda HTML, JavaScript, karta to‘plami taqsimoti va maydonlar mosligini qamrab oluvchi 99 ta muvofiqlik tekshiruvi qayd etilgan.

Backend filial tahlilini tekshirish

Backend server katalogida joylashgan bo‘lib, IP orqali joylashuvni aniqlash, MCP mijozi va buyurtma interfeysini amalga oshirish uchun Python standart kutubxonasidan foydalanadi. Filiallarni tahlil qilish mantiqida yana 15 ta tasdiq mavjud. 105 ta Skill o‘z-o‘zini tekshiruvi va 99 ta veb-tekshiruv bilan birga, loyihada jami 219 ta tasdiq qayd etilgan.

Filial koordinatalariga tayanmang

README dagi amaliy natijalarga ko‘ra, query-nearby-stores qaytaradigan kenglik va uzunlik maydonlari 0.0 bo‘lishi mumkin. Ishonchliroq strategiya avval IP orqali shaharni aniqlash, keyin shahar va joy nomi kalit so‘zlari bo‘yicha qidirish hamda interfeys qaytargan distance qiymati asosida saralashdir.

Ko‘rsatiladigan karta va buyurtma qilinadigan kartani farqlang

Menyuda ko‘rsatilgan taomlarning barchasini alohida sotib bo‘lmaydi. Xarid funksiyasini yaratishda MCP qaytargan buyurtma qilish mumkinligi holatini tekshirish, foydalanuvchini qonuniy komboni tanlashga yo‘naltirish kerak. Karta ko‘rsatilishi mumkinligiga qarab, undan buyurtma yaratish mumkin deb taxmin qilmang.

Token va buyurtma amallarini himoyalang

• Tokenni muhit o‘zgaruvchilari orqali kiritishni afzal ko‘ring.
• Haqiqiy Tokenni mcp-config.example.json fayliga yozmang.
• Buyurtma berishdan oldin har doim narxni qayta tekshiring.
• Bir martalik quoteToken va uning amal qilish muddatini tekshiring.
• create-order ni faqat foydalanuvchi aniq tasdiqlaganidan keyin chaqiring.
• Sinov buyurtmalarini ehtiyotkorlik bilan boshqaring va ularni o‘z vaqtida bekor qilish kerak yoki kerak emasligini aniqlang.

Qaysi foydalanuvchilar uchun mos

• McDonald’s MCP chaqiruv jarayonini o‘rganmoqchi bo‘lgan dasturchilar.
• WorkBuddy Agent Skill ishlab chiqishni amalda sinab ko‘rmoqchi bo‘lganlar.
• Karta to‘plash, karta tortish va kolleksiya o‘yini uslubini yoqtiradigan foydalanuvchilar.
• Taomlarning kaloriyasi va oziqaviy tarkibini yengil usulda taqqoslamoqchi bo‘lgan ofis xodimlari yoki talabalar.
• MCP ma’lumotlarini tahlil qilish, narxni tekshirish va xavfsiz buyurtma berish jarayonlarini o‘rganishi kerak bo‘lgan muhandislar.

Xulosa

McCard Collector menyuni qidirish, oziqaviy taqqoslash, karta to‘plash va haqiqiy buyurtma berishni yagona to‘liq jarayonga birlashtiradi. Dastlab onlayn sahifa orqali interfeys bilan tanishib, keyin namunaviy ma’lumotlar yordamida buyruq satri testini ishga tushirish mumkin; mantiq to‘g‘ri ishlashiga ishonch hosil qilgach, McDonald’s MCP Tokenini sozlab, Skill’ni WorkBuddy’ga o‘rnating.

Amaliy foydalanishda ma’lumot formatlaridagi farqlar, filial interfeysi cheklovlari, kombolarning buyurtma qilinishi mumkinligi holati va ikkilamchi tasdiqlash mexanizmiga alohida e’tibor bering. Barcha narxlar, mavjudlik holati va taomlar haqidagi ma’lumotlar McDonald’s rasmiy kanallaridagi real vaqt natijalariga asoslanishi kerak.