最近麦当劳搞了个程序员创意开发大赛，基于他们开放的 MCP 能力开发 Skill 。研究了一下他们家的 MCP ，提供了 33 个工具，覆盖点餐、领券、积分、活动日历等场景。
发现一个痛点：精打细算的人吃顿麦当劳其实很累—— 1. 先去麦麦省一张张领券 2. 翻菜单，记住自己有哪些券 3. 脑子里排列组合算哪个搭配最划算 4. 逐个试价格 5. 突然想起来看看积分快过期没 6. 再看看这周有什么活动 7. 终于下单了……但大概率没选到最优解 所以做了「麦麦精算师」，把上面 7 步压成一句话。核心逻辑： - auto-bind-coupons 一键全领券 - 拉菜单 × 优惠券做全组合，calculate-price 逐个算，取 Top3 最优 - 顺带检测积分过期 + 推荐兑换方案 - 拉当月活动日历，如果叠加活动更便宜会更新推荐 - 最后附一份营养报告（热量/蛋白质/脂肪/碳水） 用了 16 个 MCP 工具，是覆盖比较全的一个方案。
项目地址： /ai-market-guide/ 支持两种用法： 1. 当 AgentSkill 用，加载 SKILL.md 到任意支持 MCP 的 AI 客户端 2. 命令行直接跑，python mcd_smart_spender.py 比赛按 GitHub Star 排名，如果觉得有点意思，求个 Star ⭐ 也欢迎提建议和 PR ，比如比价策略还可以优化——目前是穷举热门品项，如果全菜单遍历组合数会爆炸，做了个 Top5 采样的折中。