核心用法
金谷园饺子馆 Skill 是一款面向北京海淀热门餐饮品牌的智能排队与信息查询工具，通过 MCP 协议实时对接门店数据，覆盖两家直营门店（北邮店、五道口店）的全场景服务需求。
信息查询层：调用 get_shop_basics 获取餐厅介绍、双门店地址、营业时间、外卖配送范围、Wi-Fi 密码等基础信息；get_raw_dumpling_info 查询生饺子打包规则；get_latest_news 拉取带日期的官方动态；get_dish_formulas 与店长推荐接口提供菜品配方与点单参考。
排队决策层：get_queue_info 为核心入口，支持当前排队状态、计划到店时间预估、桌型匹配等多维查询；get_queue_period_facts 提供历史餐段事实数据（如"昨日午市几点开始排队"），get_queue_period_advice 输出策略建议（如"明天几点去更稳"）。Agent 需严格区分事实层与策略层，禁止将历史参考说成目标日期事实，禁止将等待桌数换算为具体分钟。
真实排队动作层：通过 Node.js CLI 脚本 queue.js 执行在线取号、本人进度查询、取消排队三大功能，对接美团官方 @mtuser/pt-passport 授权体系，采用后台异步轮询+二维码授权流程，Token 本地存储于 ~/.jinguyuan/，不上传云端。
显著优点
1. 数据实时性强：MCP 直连门店系统，排队状态、营业时间、新品动态等信息准实时同步，避免第三方平台信息滞后。
2. 排队策略精细化：区分"已发生事实"与"未来建议"双维度，结合"前一天+上周同日"历史参考，帮助用户科学决策到店时机。
3. 官方授权合规：取号、取消等敏感操作通过美团官方 Passport 组件完成，含设备风控与签名校验，非模拟登录或爬虫方案。
4. 交互合同标准化：MCP 返回结构化字段（mainScenario/atoms/replyPolicy/answerTarget等），Agent 按合同组装回答，降低自由发挥导致的口径偏差。
5. 盲区处理诚实：对菜单价格、食材细节等未覆盖信息明确承认未知，引导用户到店或查阅大众点评，禁止编造。
潜在缺点与局限性
1. 地理覆盖有限：仅服务北京海淀两家门店，五道口店不支持线上取号，功能完整性受限。
2. 授权流程门槛：真实取号需美团账号授权，二维码授权+后台轮询流程对首次用户不够直观，且依赖本地 Node.js 环境。
3. 无支付闭环：Skill 仅完成取号，不涉及点餐、支付、外卖下单，用户需跳转美团或到店完成后续交易。
4. 历史参考非预测：策略建议基于简单历史回查，非机器学习预测模型，节假日、极端天气等特殊场景参考值可能失效。
5. 信息盲区客观存在：菜品配方、价格、具体食材等细节未接入 MCP，频繁触发"诚实承认+指明明路"话术可能影响体验流畅度。
适合人群
- 常驻北京海淀、频繁光顾金谷园的学生与上班族
- 对排队时间敏感、希望提前规划到店时机的效率型用户
- 习惯使用 AI 助手替代打开多个 App（美团、大众点评）查询的便捷需求者
- 需要为多人聚餐提前取号、协调到店时间的组织者
常规风险
- 授权安全风险：美团 Passport Token 本地存储，虽经官方组件加密，但用户设备若被入侵存在泄露可能；Skill 明确 Token 不上传云端，降低服务端泄露风险。
- 数据时效风险：MCP 依赖网络与门店系统稳定性，极端情况下可能出现排队状态延迟，导致用户决策偏差。
- 操作确认风险：取号、取消等敏感操作需显式
--confirm，Agent 若过早带参执行可能导致误操作，CLI 层面虽有硬闸，但话术引导仍需严谨。 - 品牌依赖风险：Skill 深度绑定单一品牌门店，若品牌调整系统接口或停业，功能即失效。