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mcd-saver-strategist（麦门精算师）是一个基于麦当劳 MCP的省钱点餐 Agent Skill：自动拉取门店菜单与全部可用优惠券，用确定性组合优化算法算出总价最低的合规搭配，把巨无霸套餐从¥47 省到 ¥21.9，立省53%。它是麦当劳程序员创意开发大赛的参赛作品，也是「麦当劳 MCP 优惠券组合优化」的完整落地样例。

为什么麦当劳点餐这么难省钱？🤔

麦当劳的优惠体系是典型的组合爆炸问题：

• 菜单几十项、优惠券动辄十几张、叠加规则各不相同；
• 用券还要算「为凑满减而加购划不划算」；
• 人懒得算，大模型口算价格与折扣也容易错。

一句话：用户懒得算，模型算不准——这正是需要确定性算法的地方。

核心架构：取数交给MCP，算术交给代码

整个 Skill 的分工非常清晰，这也是「省 53%」可信的关键：

核心纪律：所有金额必须来自算法输出或 MCP 核价，绝不口算。完整的 Tool 清单、调用时序与字段映射见 MCP_INTEGRATION.md。

省下53%是怎么算出来的？🍔

上图展示了完整的 5 步流程，示例数据如下：

想吃巨无霸 + 中薯条 + 可乐，直选¥47.00； 优化器命中「1+1 随心配 ¥12.9」（打包巨无霸和中薯条）+ 单点可乐 ¥9，合计¥21.90，省 ¥25.10（53%）。

5 步流程拆解：

1. 用户需求—— 自然语言归一化（想吃啥、预算、热量、到店/外送）；
2. MCP 取数—— 门店菜单、实时价格，四路券池一次查全；
3. 归一化—— 生成menu.json / coupons.json / request.json；
4. 确定性优化器—— 5 类券建模、剪枝穷举，输出 Top-N 最优解；
5. 讲解下单—— 讲方案、calculate-price核价、create-order创建订单。

5 类券的建模与叠加互斥规则见 coupon-strategy.md。

4大进阶省钱能力：不止会算最便宜

除了「最便宜」，优化器还能回答 4 类高频问题：

其中「券体检」最反直觉：最贵的坑不是假券，而是小券挤掉大组合——单看每张券都在省钱，用了它反而吃不到 1+1 随心配。

最快上手指南：3步安装麦当劳MCP省钱技能

第 1 步 · 申请 MCP Token🎫 前往麦当劳 MCP 开放平台，登录后在「控制台」激活并复制 Token。

第 2 步 · 配置 MCP 连接把 mcp-config.example.json 的内容填入自定义连接器，替换${MCD_MCP_TOKEN}为真实 Token，保存并启用。

第 3 步 · 安装本 Skill

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcd-saver-strategist cp -r mcd-saver-strategist/skills/mcd-saver-strategist ~/.workbuddy/skills/

装好后，直接对 Agent 说「我想吃巨无霸套餐，怎么点最便宜」即可触发。

命令行快速体验：无需Token离线跑通

仓库内置脱敏样例数据，可离线跑通完整优化流程：

cd skills/mcd-saver-strategist/scripts python optimizer.py # 看优化结果（默认到店自取） python demo.py # 一键看 7 个真实场景 python optimizer.py --audit # 券体检：名义面额/实际节省/机会成本 python selftest.py # 跑 46 项自测

优化器、自测、演示脚本集中在 scripts/ 目录，完整工作流与触发条件见 SKILL.md。

真实性核验：可复现的参赛项目

这个「省 53%」不是人工编排，而是可核验的：

• 连通性自检：mcp_probe.py 验证 Token 握手 + 工具清单 + 试调用；
• 46 项自测：selftest.py；
• 性能基准：bench.py（160 款菜品 × 12 张券约 260ms）。

参赛合规说明见 CONTEST_DECLARATION.md：原创开发、不含真实凭证、非麦当劳官方产品。

写在最后

mcd-saver-strategist 把「菜单 × 优惠券 × 叠加规则」的组合优化，从「人肉比券」升级成了「算法给答案」：取数交给 MCP、算术交给确定性代码、表达交给 Agent，让每一顿麦麦都点得明明白白、省得清清楚楚。