核心用法
AI Restaurant 是一套餐饮行业通用 AI 服务框架，采用 MCP 协议（JSON-RPC 2.0）实现多餐厅部署。用户通过飞书、微信、QQ 等即时通讯渠道扫码即用，无需下载 App。核心功能涵盖：
- 餐厅查询：地址、营业时间、联系方式
- 菜单浏览：招牌菜推荐、菜品详情、热量/口味咨询
- 智能点餐：自然语言下单、套餐推荐、口味备注
- 外卖配送：地址识别、配送范围校验、运费计算
- 订桌排队：实时座位预订、排队取号、进度查询
- 会员服务：积分查询、优惠券、订单追踪
交互设计遵循自然语言优先原则，支持多轮对话补全信息，一次只追问一个槽位，避免"填空式"体验。
显著优点
1. 零门槛接入：扫码即用，无需下载安装，降低用户决策成本
2. 多平台覆盖：原生支持飞书、微信、QQ 等主流 IM 渠道
3. 品牌可定制：每餐厅独立人设配置，语气从"机器人感"转向"朋友推荐"
4. 数据隔离严格：多租户架构确保餐厅间数据完全隔离
5. 意图识别分层：关键词快速匹配 + LLM 语义兜底 + 上下文继承，识别率高
潜在缺点与局限性
- 依赖 MCP 服务稳定性：调用失败时需降级处理，用户体验可能中断
- 库存/配送实时性：若未与餐厅 ERP 打通，可能出现"下单后无货"落差
- 复杂场景受限：多人分账、特殊定制需求等仍需人工介入
- 热量/营养数据缺失：健康敏感型用户无法获取精确营养信息
适合人群
- 中小型连锁餐厅：快速上线 AI 客服，降低人工成本
- 高频快餐场景：饺子、简餐等标准化程度高的品类
- 私域流量运营：依托微信生态做会员沉淀的餐饮品牌
- 线下引流需求：通过"扫码点餐"缩短排队转化漏斗
常规风险
- MCP 超时风险：服务端异常时需明确告知"稍后重试"，严禁编造订单状态
- 隐私合规：会员手机号、地址等敏感信息需符合《个人信息保护法》
- 食品安全连带责任：AI 推荐的"招牌菜"若引发过敏争议，需明确免责声明
- 支付安全：若涉及在线支付，需确保 MCP 端点 HTTPS 加密及资金通道合规