麦当劳营养膳食专家（McDonald's Nutrition Diet Expert）

麦当劳营养膳食专家（McDonald's Nutrition Diet Expert）

挑出符合你每日热量和钠目标的麦当劳餐品，再帮你下单并记录，适合控制体重或增肌的人。

由 clawgeek 在 GitHub 上制作。这些说明是 Mindket 根据其 README 写的，项目自己的文件和许可证在它的仓库里。

简介

它是什么：这是一个个人饮食工具，会根据你的身体情况和目标挑选麦当劳套餐。它把菜单条目放在“营养密度”对“钠负担”的矩阵上，再推荐套餐组合。因为它建立在麦当劳官方 MCP 服务器之上，所以还能覆盖门店菜单、领券、下单和健康记录。

适合谁：它适合想一边吃麦当劳、一边管理体重、肌肉或钠摄入的人。开发者也可以把它当作 MCP 在一个服务里的使用示例。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
体重管理 | 减脂的人 | 得到按每日热量目标配好的套餐，还有低钠方案 | 单餐 626 kcal 的目标，配一个 555 kcal 的方案
健身 | 增肌的人 | 找出高蛋白的餐品，并看出哪些钠也高 | 练完腿后吃一顿午餐，钠不会爆表
健康管理 | 关注钠摄入的人 | 给套餐排序，让高钠组合得分更低 | 超过 2000 mg 钠上限的组合会被标出来
软件开发 | 学习 MCP 的开发者 | 在其他 MCP 项目里复用源码、架构文档和 API 文档 | 五条有记录的 API 陷阱

不吃麦当劳的人可以跳过它。

用在哪里：它可以作为你自己机器上的网页应用、REST API 和 WorkBuddy 技能来用。

• 网页应用：浏览器界面，包含矩阵、套餐推荐、门店菜单、卡包、购物车和健康记录
• WorkBuddy：以技能形式提供，你在 WorkBuddy 对话里用日常语言调用
• REST API：一个带 14 个接口的 FastAPI 服务器，你可以自己调用
• 你自己的机器：服务器在项目文件夹里本地运行

使用场景 | 适合谁 | 他们能得到什么
在点餐机前选餐 | 普通用户 | “一键求解”给出三套方案，每个条目都有象限角标
回看热量缺口 | 记录饮食的人 | 体重趋势、热量缺口和象限分布
领券与下单 | 在门店点餐的人 | 卡包里已有的券、实时计价的购物车和提交订单
学习 MCP | 开发者 | 完整源码、架构文档和 API 文档

如何设置：你需要先有 Python 和麦当劳 MCP 服务器的令牌，应用才能启动。

• Python 3.10+
• 一个 MCP 令牌，要放进 .env 文件
• git 和 pip

1. 从 GitHub 克隆这个仓库。
2. 打开仓库里的技能文件夹。
3. 把示例环境文件复制成 .env，并填入你的 MCP 令牌。
4. 安装 Python 依赖。

下面这些命令对应第 2 到 4 步：

cd mcd-nutrition-expert/skills/mcd-nutrition-expert
cp .env.example .env
pip install -r requirements.txt

如何使用：启动服务器，然后在浏览器里打开网页应用。它在你自己的机器上监听 8899 端口。

python scripts/server.py

在应用里，你先建立档案，查看矩阵，从三套方案里选一套，选好门店，领券，下单，之后再记录这一餐。在 WorkBuddy 里，你可以让它按 SP 矩阵推荐套餐，问今天该怎么点，或者问你的热量缺口够不够吃某一套。

工具 | 作用
档案 | 把你的身高、体重和年龄变成每日目标，以及矩阵上的目标点
SP 矩阵 | 把菜单条目放进四个象限，并在你的目标处标一个金色十字
套餐推荐 | 给出三套方案，每个餐品都有贴合度百分比
门店点餐 | 显示门店菜单，每个条目带象限角标和贴合度
领券 | 显示你已有的券和可以领取的券
购物车与下单 | 实时计算购物车价格并提交订单
健康记录 | 记下你吃了什么，并显示体重趋势、热量缺口和象限分布

示例：输入一份档案：28 岁女性，165 cm、58 kg，中等活动量，正在减脂。工具会设定每天 1625 kcal、每餐 552 kcal 的目标。第一套方案是 637 kcal，含 44 g 蛋白质和 1878 mg 钠，并提醒这已达到上限的 94%。第二套方案是 580 kcal，钠为 1049 mg，约为一半，蛋白质少 11 g。

新手与专家：如果你是新手，就从网页应用开始。输入身高、体重和年龄，它会显示每日热量目标，以及一张菜单条目的散点图，你的目标处有一个金色十字。接着打开三套套餐方案，看看每一套放弃了什么。

在底层，这个矩阵是把一张战略图表挪到了食物上。一条轴是营养密度，也就是每 100 kcal 里的蛋白质加碳水，另一条是每 100 kcal 里的钠。你的每日目标来自 Mifflin-St Jeor 公式和 FAO/WHO 活动系数，一餐占其中的 34%。条目离你的目标点越远，贴合度得分就越低，所以同一个餐品对不同的人贴合度不同。方案来自对餐品角色做约束求解，超出钠上限的方案会在警告里标出来，而不是被藏起来。

档案给出每日目标和单餐目标
菜单条目被放到 SP 矩阵上
约束求解器生成三套套餐方案
你选门店、领券并下单
饮食记录跟踪体重和热量缺口

注意事项：

• 数据：160 个餐品的营养数据，门店菜单 98 个条目，88% 的菜单条目被放进了矩阵
• 官方工具：它用到麦当劳官方 MCP 服务器的 35 个工具
• 存储：每日记录和体重趋势保存在 SQLite 里
• 前端：网页界面没有任何第三方依赖
• 语言：README 和示例餐品都是中文的
• 许可证：MIT

Title: 每个象限的菜单条目数
主力区: 47 条
解馋区: 46 条
填充区: 53 条
双刃区: 10 条

GitHub 上的数据（2026年11月7日）

• 星标：104
• 复刻：1
• 未关闭的议题和拉取请求：0
• 语言：Python
• 许可证：MIT
• 话题：canvas, diet, fastapi, fitness, hackathon, health, mcd-mcp, mcdonalds, mcp, mcp-server, meal-planner, model-context-protocol

链接

• 代码：https://github.com/clawgeek/mcd-nutrition-expert
• 网站：https://github.com/ChinaOpenClaw/mcd-nutrition-expert#readme
• 发布版本：https://github.com/clawgeek/mcd-nutrition-expert/releases
• 议题：https://github.com/clawgeek/mcd-nutrition-expert/issues
• 星标历史：https://www.star-history.com/#clawgeek/mcd-nutrition-expert&Date

获取代码

git clone https://github.com/clawgeek/mcd-nutrition-expert.git

然后按它的 README 完成设置。这个工具包里没有会自己运行的东西。