核心功能与用法
Daolv Hotel Booking 是一款面向旅行住宿决策的 MCP 技能，通过连接 ai-go-hotel MCP 服务器（getHotelSearchTags、searchHotels、getHotelDetail）实现完整的酒店规划工作流：
1. 需求捕获与结构化：自动提取目的地、入住日期、天数、人数、预算、出行目的（商务/家庭/休闲）、必备设施及品牌偏好，仅针对缺失的必要字段进行追问，减少交互摩擦。
2. 标签驱动的智能搜索：单次调用 getHotelSearchTags 获取可用标签池，后续通过 requiredTags、preferredTags、excludedTags 实现精准筛选，支持预算、星级、距离等多维约束。
3. 深度房源解析：对候选酒店调用 getHotelDetail 获取房型、取消政策、早餐包含情况及实时价格，优先展示高相关度选项。
4. 决策就绪输出：采用标准化模板呈现「首选推荐 + 2个备选」，明确标注价格/位置/设施权衡、适合人群及下一步确认清单。
显著优点
- 流程闭环完整：覆盖「意图识别→标签检索→酒店搜索→详情解析→决策输出」全链路，无需用户切换平台。
- 输出高度结构化：固定模板包含行程信息、价格拆解、取消政策、决策建议与确认清单，降低认知负荷。
- 容错与兜底设计：自动处理无效日期回退、缺失字段容错、纯文本异常响应，确保对话连续性。
- 多场景适配：原生支持城市、机场、景点、火车站、地铁站等多种
placeType归一化，满足差旅途中的灵活搜索。
潜在局限与风险
- 数据源依赖性：价格与库存依赖 ai-go-hotel 服务端实时性，高峰期可能出现数据延迟或房态变动；技能明确提示用户「数据缺失或陈旧时需刷新查询」。
- 无原生支付闭环：当前仅完成「预订决策与下一步确认」，实际下单需跳转外部平台，存在价格变动或房源流失风险。
- MCP 服务稳定性：依赖
streamable_http长连接及预置 Authorization，网络波动或服务变更可能影响调用成功率。 - 政策解释权边界：取消政策、早餐包含等字段由上游提供，技能不做法律意义上的担保，需用户最终与酒店/OTA 确认。
适合人群
- 商旅人士：需快速筛选「距离会议地点近 + 含早 + 可取消」选项
- 家庭出游：关注儿童政策、连通房、设施齐全度与性价比平衡
- 自由行用户：灵活比价、多备选留底的决策型旅行者
- 行程规划助手：作为旅行 Agent 的住宿模块嵌入复杂 itinerary
常规风险提示
- 价格标注为「预估」，最终结算以预订平台为准
- 入住高峰期建议完成外部预订后再确认行程不可逆安排
- 敏感凭证（Authorization header）已内嵌于 MCP 配置，技能本身不暴露密钥，但需确保部署环境配置安全
- 儿童政策、加床、宠物等细节需二次人工确认，避免到店争议