Maître d'MCP

MCP大师

一种基于MCP的工具，通过与MCP集成的聊天代理进行自然对话，提供一套工具来发现餐厅、检查可用性和预订。

注： 生态系统中已经存在三个用于Resy预订的MCP服务器(参见现有技术)，但没有一个结合了谷歌地点发现、天气集成、用餐同伴跟踪和Resy的真实预订 和 OpenTable——这个差距就是这个项目的价值主张。

它做什么

You: "Book me a quiet Italian place near home for Saturday at 7"

Claude: I found 3 Italian spots within 10 min walk of your home:
        1. Carbone (4.7★) - 6:30 PM, 9:15 PM on Resy
        2. L'Artusi (4.5★) - 7:00 PM on OpenTable
        3. Via Carota (4.6★) - 8:45 PM on Resy

        Your wife has a peanut allergy - I've verified these don't
        have nut-heavy menus. Which would you like?

You: "L'Artusi at 6:30"

Claude: ✓ Booked! Carbone, Saturday 6:30 PM, 2 people
        Confirmation: RESY-ABC123
        Add to Google Calendar: https://calendar.google.com/calendar/render?...

主要特点

快速开始

1.先决条件

• Python 3.11+
• 克劳德桌面 安装
• Google Cloud API密钥（启用了Places API）

2.克隆和安装

git clone 
cd restaurant-mcp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
playwright install chromium

3.运行安装程序

交互式设置将所有机密加密到本地数据库中，并生成您的Claude Desktop配置：

source .venv/bin/activate
python -m src.setup

系统将提示您：

• Google API密钥 （必填）--谷歌云控制台→ 地点API（新增）
• OpenWeather API密钥 （可选）--openweathermap.org（免费套餐：1000/天）
• 重新保存凭据 （可选）--用于自动预订Resy
• OpenTable会话 （可选）--用于OpenTable预订的CSRF令牌+浏览器Cookie

该脚本输出一个准备粘贴的Claude Desktop配置，其中包含一个 RESTAURANT_MCP_KEY 有人是。

Extracting OpenTable Session Values

OpenTable的API需要经过身份验证的浏览器会话Cookie才能绕过机器人程序保护。如果不执行此步骤，OpenTable可用性检查和预订将失败。

在...期间 python -m src.setup，当您提供OpenTable电子邮件时，系统将提示您输入：

• OpenTable x-csrf-token --来自浏览器DevTools
• OpenTable Cookie标头 --来自浏览器DevTools

如何获取这些值（Cookie过期时重新运行安装程序，通常每隔几天一次）：

1. 打开https://www.opentable.com在Chrome和 登录
2. 打开DevTools(Cmd+Option+I 在macOS上， F12 在Windows上）
3. 去 网络 标签
4. 导航到任何餐厅页面（例如搜索“Carbone”并单击它）
5. 在“网络”列表中，单击任何请求 www.opentable.com
6. 查找任何请求 /dapi/ 端点（POST）并复制 x-csrf-token 标题值
7. 在 标头 选项卡，复制完整 Cookie 标题值
8. 将cookie值保存到可以在 src.setup 命令。这是由于浆料尺寸太大。

为什么需要这个？ OpenTable使用Cloudflare bot保护来阻止普通HTTP请求。通过存储浏览器的会话Cookie，MCP服务器可以将API调用作为经过身份验证的会话。Cookie在静止时使用与所有其他凭据相同的Fernet加密进行加密。

4.配置克劳德桌面

将步骤3的JSON输出复制到Claude Desktop MCP配置文件中：

• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

配置应该如下所示：

{
  "mcpServers": {
    "restaurant": {
      "command": "/path/to/restaurant-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "src"],
      "cwd": "/path/to/restaurant-mcp",
      "env": {
        "RESTAURANT_MCP_KEY": "your-generated-master-key"
      }
    }
  }
}

用设置输出中的实际路径替换路径。

5.（可选）通过Docker远程托管

要从Claude.ai、Claude Code或移动设备访问，请在家庭服务器/NAS/Pi上运行服务器：

# Copy env template and fill in values from setup
cp .env.example .env
# Edit .env — add MCP_AUTH_TOKEN, RESTAURANT_MCP_KEY, and TUNNEL_TOKEN

# Build and start
docker compose up --build -d

# Verify
curl http://localhost:8000/health
# → {"status":"ok"}

然后配置Claude Desktop进行远程访问：

{
  "mcpServers": {
    "restaurant": {
      "url": "https://mcp.yourdomain.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN"
      }
    }
  }
}

或克劳德代码：

claude mcp add restaurant --transport streamable-http \
  --url https://mcp.yourdomain.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

看 远程主机规范 有关Cloudflare Tunnel的完整设置说明。

6.重新启动克劳德桌面

退出并重新打开Claude Desktop。您应该看到可用的餐厅工具（聊天输入中的锤子图标）。

7.首次运行——设置您的个人资料

与克劳德开始对话：

You: "Help me set up my restaurant preferences"

Claude: Let's get you set up! First, what's your home address?
        (I'll use this as "near home" when you search)

You: "123 Main St, New York, NY 10001"

Claude: Got it. Where do you work?

You: "456 Park Ave, New York, NY 10022"

Claude: What are your favorite cuisines?

You: "Italian, Japanese, Mexican"

Claude: Any dietary restrictions?

You: "None for me"

Claude: ✓ Profile saved! You're all set.

8.添加用餐伙伴

You: "Add my wife — she has a nut allergy and a seed allergy"

Claude: ✓ Saved! I'll remember her allergies when searching restaurants.

You: "Create a group called 'date night' with my wife"

Claude: ✓ Group 'date night' created. Merged restrictions: nut allergy, seed allergy.

安全模型

安装可选 keyring 操作系统密钥环支持的依赖关系（传统模式）：

pip install -e ".[security]"

示例提示

发现

• “查找家附近的意大利餐厅”
• “今晚上班附近吃什么好？”
• “给我看看步行距离内评价很高的寿司店”
• “在联合广场附近找到适合6人就餐的餐厅”

预订

• “查看Carbone周六晚上7点的可用性，2人派对”
• “预订L'Artusi，周五8点，四人聚会”
• “我有什么预订？”
• “取消我在Via Carota的预订”

团体用餐

• “本周六找一家餐厅约会”
• “寻找一个适合全家居住的地方——记住每个人的过敏反应”

建议

• “今晚我们该试试什么？我们已经一周没出去了”
• “推荐一些新东西——我厌倦了意大利菜”
• “今天户外用餐吃什么好？” *（自动检查天气）*

历史和偏好

• “我们昨晚去Lilia的日志——太棒了，5颗星”
• “上个月我们在哪里吃饭？”
• “更新我的偏好——将泰国菜添加到我最喜欢的菜肴中”
• “TGI星期五的黑名单——永远不要再提了”

成本跟踪

• “这个月我在API调用上花了多少钱？”

MCP工具（共22个）

API成本

大量使用的估计每月成本： 3-8美元（带缓存）

使用 api_costs 随时监控你的支出。

建筑

技术栈

• 语言： Python 3.11+
• 框架： FastMCP --根据类型提示自动生成工具模式
• 运输： stdio（本地）或可流式传输的http（远程托管）
• 储存： SQLite（本地，WAL模式）与aiosqlite
• 认证： 通过FastMCP的承载令牌 TokenVerifier （恒定时间比较）
• 浏览器自动化： 剧作家（用于身份验证+OpenTable）
• API： Google Places（新增）、OpenWeatherMap、Resy（非官方）、OpenTable（自动化）
• 日历： 谷歌日历URL生成（零配置）
• 集装箱化： Docker+Cloudflare远程托管隧道
• 韧性： 韧性（重试）、自定义断路器、内存缓存（LRU+TTL）

弹性特征

• 使用指数回退重试 --瞬态错误（429，5xx）会自动重试最多3次
• 断路器 --每个服务（Resy、Google Places、OpenTable、Weather），以防止攻击失败的API
• 三层预订回退 -Resy API->OpenTable Playwright->带有手动说明的深度链接
• 内存缓存 -具有用于搜索结果的TTL的LRU缓存，降低API成本
• 用户友好错误 --所有异常都映射到可操作的消息，供Claude中继

项目结构

restaurant-mcp/
├── .ai/
│   ├── AGENTS.md               # Agent instructions
│   └── ENGINEERING-STANDARDS.md # Code patterns, testing mandate
├── docs/
│   ├── specs/                   # EPICs, architecture plan, research
│   └── adr/                     # Architecture Decision Records
├── scripts/
│   ├── validate.sh              # Full validation: lint + test + coverage
│   ├── test.sh                  # Run tests with coverage
│   └── lint.sh                  # Ruff linting only
├── src/
│   ├── server.py                # FastMCP entry point + health endpoint
│   ├── auth.py                  # Bearer token verifier for remote access
│   ├── config.py                # Environment configuration
│   ├── models/                  # Pydantic data models
│   ├── storage/                 # SQLite + encrypted credentials
│   ├── clients/                 # API clients + resilience + cache
│   ├── matching/                # Cross-platform venue ID resolution
│   └── tools/                   # MCP tool definitions
├── tests/                       # 1193 tests, 100% branch coverage
├── data/                        # Runtime: DB, logs, credentials (gitignored)
├── Dockerfile                   # Container build for remote hosting
├── docker-compose.yml           # MCP + Cloudflare Tunnel orchestration
├── pyproject.toml
├── .env.example
└── README.md

发展

# Activate virtual environment
source .venv/bin/activate

# Run full validation (lint + tests + coverage + import check)
bash scripts/validate.sh

# Run tests only
bash scripts/test.sh

# Run linter only
bash scripts/lint.sh

测试： 1193个单元测试，100%分支覆盖(fail_under = 100 强制执行）。

集成测试

按需集成测试对实时Resy和OpenTable API进行全栈测试：

# Run all integration tests
python -m pytest tests/integration/ -m integration -v

# Resy only
python -m pytest tests/integration/test_resy_integration.py -m integration -v

# OpenTable only (requires session cookies — see step 9 above)
python -m pytest tests/integration/test_opentable_integration.py -m integration -v

# With a specific restaurant / date
INTEGRATION_RESTAURANT="Lilia" INTEGRATION_DATE="2026-03-15" \
  python -m pytest tests/integration/ -m integration -v

集成测试不包括在 validate.sh 默认的pytest运行。它们需要凭证存储中的真实凭证（通过设置 python -m src.setup).

现有技术

几个MCP餐厅预订服务器已经存在，这些服务器可以作为参考实现：

我们补充： 完整的Google Places集成、可感知天气的户外座位、用餐同伴饮食跟踪、带评论的访问历史以及真正的双平台预订（Resy+OpenTable）。

文档

风险和缓解措施

法律考虑

这 纽约餐厅预订反盗版法 （S.9365A，2025年2月生效）禁止第三方服务在没有书面餐厅协议的情况下列出或出售餐厅预订。罚款：1000美元/违规/天。

对于本项目： 个人使用自动化并没有被明确禁止，但Resy和OpenTable的服务条款都禁止自动访问。这是个人工具，不是商业服务。

未来想法

• \[\]洛杉矶扩张（纽约市稳定后）
• \[\]与合作伙伴共享偏好（双用户模式）
• \[\]餐厅交易跟踪（纽约市餐厅周等）
• \[\]Tock整合（带票用餐体验）
• \[\]Yelp集成（官方MCP服务器支持预订）
• \[\]用于自动同步的Google日历API（OAuth2）（当前基于URL-）
• \[\]用于跨会话持久性的SQLite缓存层

______________________________________________________________________

状态： 所有8个EPIC均已完成。通过Docker+Cloudflare隧道进行远程托管。1193次测试，100%分支覆盖。Resy和OpenTable的集成测试。