mcp-booking

🚀 餐厅预订MCP服务器

这是一个由人工智能驱动的模型上下文协议（MCP）服务器，用于餐厅发现和预订。该服务器与谷歌地图地点API集成，可根据位置、美食偏好、心情和活动类型查找餐厅，然后提供智能推荐和预订协助。

🚀 快速开始

本服务器借助谷歌地图地点API，依据用户提供的位置、美食偏好、心情和活动类型等信息，精准搜索周边餐厅，并提供智能推荐和预订协助。

✨ 主要特性

• 智能餐厅搜索：可通过高级筛选功能，查找半径20公里内的餐厅。
• 默认台湾位置：若未指定坐标，将自动搜索台湾（24.1501164, 120.6692299）周边的餐厅。
• 人工智能推荐：获取排名前三的餐厅建议，并提供详细的推荐理由。
• 谷歌地图集成：提供真实的餐厅数据，包括评分、评论和照片。
• 活动匹配：针对约会、家庭聚会、商务会议和庆祝活动等场景进行优化。
• 心情筛选：查找符合浪漫、休闲、高档、有趣或安静氛围的餐厅。
• 预订协助：提供预订说明和模拟预订功能。

📦 安装指南

前提条件

• Node.js 18+
• 启用了地点API的谷歌地图API密钥
• 具备TypeScript知识，以便进行自定义设置

安装步骤

1. 克隆或下载项目

   git clone <repository-url>
   cd mcp-restaurant-booking
   

2. 安装依赖项

   npm install
   

3. 设置环境变量

   cp .env.example .env
   

   编辑 .env 文件，并添加你的谷歌地图API密钥：

   GOOGLE_MAPS_API_KEY=your_actual_api_key_here
   

4. 构建项目

   npm run build
   

获取谷歌地图API密钥

1. 访问 谷歌云控制台
2. 创建一个新项目或选择现有项目
3. 启用以下API：
   • 地点API
   • 地图JavaScript API
   • 地理定位API
   • 地点API（新版）
   • 地理编码API
4. 创建凭证（API密钥）
5. 为了安全起见，将API密钥的使用范围限制在已启用的API上

💻 使用示例

运行服务器

开发模式：

npm run dev

生产模式：

npm start

在Docker中运行

要在Docker中运行MCP餐厅预订服务器，请执行以下操作：

# 构建Docker镜像
docker build -t mcp/booking .

# 在与Redis相同的网络中运行容器
docker run --rm -i mcp/booking

可用工具

1. search_restaurants

根据位置、美食类型、心情和活动类型查找餐厅。 参数：

• latitude（数字，可选）：搜索的纬度（默认值：24.1501164 - 台湾）
• longitude（数字，可选）：搜索的经度（默认值：120.6692299 - 台湾）
• placeName（字符串，可选）：要搜索的地点名称（例如，"纽约"、"东京"、"伦敦"），可替代提供经纬度坐标。
• cuisineTypes（字符串数组）：美食偏好数组
• mood（字符串）：期望的氛围
• event（字符串）：活动类型
• radius（数字，可选）：搜索半径（单位：米，默认值：20000）
• priceLevel（数字，可选）：价格偏好（1 - 4）

使用默认台湾位置的示例：

{
  "cuisineTypes": ["Chinese", "Taiwanese"],
  "mood": "casual",
  "event": "family gathering",
  "priceLevel": 2
}

使用明确坐标（台北）的示例：

{
  "latitude": 25.033,
  "longitude": 121.5654,
  "cuisineTypes": ["Italian", "Mediterranean"],
  "mood": "romantic",
  "event": "dating",
  "radius": 15000,
  "priceLevel": 3
}

使用地点名称（纽约）的示例：

{
  "placeName": "New York, NY",
  "cuisineTypes": ["Italian", "American"],
  "mood": "upscale",
  "event": "business meeting",
  "radius": 10000,
  "priceLevel": 3
}

使用关键词搜索特定美食类型的示例：

{
  "keyword": "hotpot",
  "mood": "casual",
  "event": "family gathering",
  "radius": 10000
}

2. get_restaurant_details

获取特定餐厅的详细信息。 参数：

• placeId（字符串）：餐厅的谷歌地点ID

3. get_booking_instructions

获取预订说明。 参数：

• placeId（字符串）：餐厅的谷歌地点ID

4. check_availability

检查预订的可用性（模拟实现）。 参数：

• placeId（字符串）：谷歌地点ID
• dateTime（字符串）：首选的日期/时间（ISO格式）
• partySize（数字）：用餐人数

5. make_reservation

尝试进行预订（模拟实现）。 参数：

• placeId（字符串）：谷歌地点ID
• partySize（数字）：用餐人数
• preferredDateTime（字符串）：ISO格式的日期/时间
• contactName（字符串）：预订联系人姓名
• contactPhone（字符串）：联系电话
• contactEmail（字符串，可选）：电子邮件地址
• specialRequests（字符串，可选）：特殊要求

🔧 技术细节

餐厅发现

• 使用谷歌地点附近搜索API查找指定半径内的餐厅。
• 通过关键词匹配按美食类型进行筛选。
• 检索每家餐厅的详细信息。

人工智能推荐引擎

推荐系统根据以下因素对餐厅进行评分：

• 评分和评论（权重40%）：评分越高、评论越多，得分越高。
• 评论数量（权重20%）：评论越多，表明餐厅越可靠。
• 美食匹配度（权重20%）：餐厅的美食与用户偏好的匹配程度。
• 活动适用性（权重10%）：餐厅是否适合指定的活动类型。
• 心情匹配度（权重10%）：餐厅的氛围与期望心情的契合度。

活动特定评分

不同的活动有不同的评分标准：

• 约会：偏好中高端、浪漫的美食，避免快餐。
• 家庭聚会：偏好家庭友好、价格适中的餐厅。
• 商务会议：偏好安静、专业、高档的环境。
• 休闲用餐：标准较为灵活，偏好经济实惠的选择。
• 庆祝活动：偏好高端、适合特殊场合的场所。

心情匹配

通过分析餐厅名称、评论和特点，查找与心情相关的关键词：

• 浪漫：私密、温馨、烛光、葡萄酒
• 休闲：轻松、友好、悠闲
• 高档：优雅、精致、高级餐饮
• 有趣：热闹、活力、充满生机
• 安静：宁静、祥和、平静

📚 详细文档

项目结构

src/
├── types/           # TypeScript类型定义
├── services/        # 核心业务逻辑
│   ├── googleMapsService.ts      # 谷歌地图API集成
│   ├── restaurantRecommendationService.ts  # 人工智能推荐引擎
│   └── bookingService.ts         # 预订逻辑（模拟）
└── index.ts         # MCP服务器实现

脚本

• npm run build：编译TypeScript代码
• npm run dev：以开发模式运行，并支持热重载
• npm start：运行编译后的版本
• npm run lint：运行ESLint检查
• npm run lint:fix：修复ESLint问题

自定义设置

添加新的美食类型

编辑 src/services/googleMapsService.ts 中的 cuisineMap：

const cuisineMap: { [key: string]: string } = {
  "new_cuisine_type": "Display Name"
  // ... 现有映射
};

修改推荐逻辑

更新 src/services/restaurantRecommendationService.ts 中的评分算法：

• calculateRestaurantScore()：整体评分逻辑
• calculateEventSuitability()：活动特定标准
• calculateMoodMatch()：心情匹配逻辑

添加新的活动类型

1. 更新 src/types/index.ts 中的 event 枚举
2. 在 calculateEventSuitability() 方法中添加活动标准

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

支持

若遇到问题或有疑问，请按以下步骤操作：

1. 查阅谷歌地图API文档
2. 验证你的API密钥是否具有正确的权限
3. 检查API使用配额和计费情况
4. 查看服务器日志以获取错误详细信息

未来改进计划

• [ ] 集成真实的预订系统（如OpenTable、Resy等）
• [ ] 学习用户偏好
• [x] 支持多语言
• [ ] 高级筛选功能（如饮食限制、无障碍设施）
• [ ] 与日历系统集成
• [x] 价格比较功能
• [ ] 社交功能（如评论、分享）

额外的浏览器控制

使用浏览器MCP：

• https://chromewebstore.google.com/detail/browser-mcp-automate-your/bjfgambnhccakkhmkepdoekmckoijdlc
• https://docs.browsermcp.io/setup-server#cursor

示例

• 提示：在搜索餐厅时，请像专业的私人助理一样评估我提供的条件，不要问我太多问题来让我选择，为我挑选最合适的选项，检查预订选项并指导如何进行预订。同时列出该餐厅的招牌菜和人均大致价格。当预订信息中有外部预订链接时，使用MCP浏览工具查找预订步骤。
• 能否帮我在香港太平洋广场附近预订一家餐厅，我想在晚上6点和妻子进行一次高档的约会，费用不是问题，需要浪漫的氛围。