A
adexbn/walk-kcal
你今天还能吃多少卡,取决于你愿意走多远 —— 用步行距离换卡路里额度的吃饭决策。麦当劳官方营养值 × 周边餐厅,算你这顿还吃得下什么。
无 SECURITY.md
在 GitHub(2026-11-12 核查时已不可用)该链接在 2026-11-12 返回 404,已不可用
我们没有从该仓库取到可核对的安装命令,也没有公开的远端端点。这两样都没有时,我们不出配置——编一条出来比不给更糟。 各客户端的接法 →
- ★ 数取值
- 143 ★ · adexbn/walk-kcal · 取自 GitHub 搜索 API · (2026-11-03 20:00:43 核对)
- 来源明细
- 收录自 punkpeye/awesome-mcp-servers 榜单(我们从中收集的条目之一) · 条目类型:MCP 服务
- 收录与活跃
- 收录于 2026-10-23 · 最近见到 2026-11-14 · 共见到 26 次 · 被 23 个来源列出
- 评分构成
- 综合分 2,300 · 143 ★ · 23 个来源 · mcp
常见问题(答案都来自我们的记录)
它适合谁 / 用来做什么?
我们把它归在这些标签下: MCP 服务。标签来自条目自身,不是我们强加的分类。
谁维护它、还在更新吗?
仓库
adexbn/walk-kcal;我们收录于 2026-10-23;最近见到 2026-11-14。这里没有"官方认证"或"质量评级"——我们只记录来源与时间。# walk-kcal
以下摘录自该仓库的 README(片段) · 在 GitHub 读完整 README →
你今天还能吃多少卡,取决于你愿意走多远。
麦当劳程序员节创意开发大赛参赛作品
试试看(不用装任何东西) | GitHub 源码
English TL;DR (the README below is in Chinese)
Walk-Kcal turns walking distance into a meal calorie budget: 450 kcal + 4 kcal per 80 m.
Walking 800 m buys you +44 kcal — about half an apple.
Given a location, it lists nearby restaurants and their recommended dishes, estimates kcal per
dish in explicit layers (exact recipe → category median → store-type prior → "unknown"),
and marks each dish as fits your budget or over. McDonald's nutrition comes from the official
China MCP (query-nearby-stores, list-nutrition-foods); other restaurants are estimated from a
Chinese recipe corpus, with the layer and error range disclosed per dish.
> ⚠️ Not a turnkey tool for your country. Map data and the recipe corpus are Chinese.
> What ports is the pipeline — plug in your own map API (Google / OSM) and nutrition source
> (USDA / OpenFoodFacts), and keep the abstain layer.
Demo (no install): https://adexbn.github.io/walk-kcal/
站在楼下纠结「现在吃什么」时,你真正想知道的是——这一顿,我吃得下吗?
一张竖屏长图:附近哪家店、哪道菜 你这顿吃不吃得下 —— 绿色 = 吃得起,红色 = 超了(划掉)。
## 反常识:麦当劳居然是个低热量选项
我们把麦当劳官方营养表(158 条)和 155 万条中餐菜谱摊在一起算了一遍。
麦香鱼 325 卡 · 麦满分 250 卡 · 迷你草莓新地 122 卡
而隔一条街那家面馆的红烧肉盖饭,780 卡起步
同一街区里,麦当劳的推荐菜大多落在普通人的一餐额度之内。
这不是我们编的,是算出来的。
> 对热量预算紧张的人来说,走进麦当劳,反而是最安全的选择。
## 这个工具能做什么
| 你说 | 它做 |
| 我现在还能吃 450 卡,附近有什么能吃的 | 算额度、列附近店、每道菜标「吃得下 / 超了」 |
| 走过去 500 米能多吃多少 | 走 500 米 ≈ 多挣 28 卡,额度实时重算 |
| 麦当劳和隔壁面馆哪个更合适 | 同一额度下对比热量,一眼看出差距 |
| 这家店整体会不会吃超 | 按推荐菜相对额度给店铺定性 |
输出一张竖屏长图,可以直接发微信、发小红书。
## 独特之处
同类赛道里,大多数项目只算了菜品的热量;提到「步行」的,几乎没几个把它接到热量上。
| 别人通常做的 | 我们做的 |
| 算一下麦当劳某一款汉堡的热量 | 你楼下的任意一家店,例如麦当劳 |
| 把距离当成「还有多远」 | 把距离换成「这顿能多吃多少卡」 |
| 只做一个平台 | 三种形式,共用同一份内核 |
三种形式,同一份结果:
| | 形式 | 怎么用 |
| ① | Skill | 对 Agent 说一句「附近吃什么」 |
| ② | Bot | 在聊天软件里发消息,回复带可点的按钮 |
| ③ | MCP | 从任何 MCP 客户端调用,标准 JSON-RPC |
> 麦当劳 MCP 开放的,是它自己的营养表。可真实场景里,你 400 米外那家面馆多少卡?
> 没有人做这件事。我们做了。
## 内置两款能力 —— 也可以接你自己的
这个 demo 自带两款数据源,开箱即用:
| 能力 | 供什么 | 来源 |
| 麦当劳 | 门店 + 推荐菜 + 官方精确营养值(官方表 158 条,含蛋白/脂肪/碳水/钠/钙) | 麦当劳官方 MCP |
| 高德地图 | 周边任意餐厅 + 网友推荐菜 + 真实路网步行距离 | 高德开放平台 |
### 麦当劳的两条通道
| 通道 | 怎么开 | 你拿到什么 |
| 内置快照 | 什么都不用配 | 门店 + 推荐菜 + 官方热量值(收录 demo 用到的 22 条;官方全表 158 条,2026-10-16 已用实时表逐条校准) |
| 实时数据 | 配上 MCDMCPTOKEN(+ WALKKCALMCDLIVE=1) | 门店与营养值都实时从 mcp.mcd.cn 拉 |
只想看个 demo、不想去申请 Token? 直接跑就行 —— 效果是完整的。
想要实时的门店和营养值,再去申请一个 Token 也不迟: (免费)。
可以按需组合 —— 一个环境变量的事:
| 你想要的 | 怎么配 | 你会拿到 |
| 两个都要(默认) | 不设 | 麦当劳与周边餐厅合并成一份结果 |
| 只要麦当劳 | WALKKCALPACKS=mcd | 只有麦当劳,全部官方精确值 |
| 只要周边餐厅(即「只要地图」) | WALKKCALPACKS=nearby | 只有你楼下那些面馆、火锅、小吃 |
也可以接你自己的 —— 点评的企业接口、美团、或者你手上任何一份门店/菜品数据。
数据源是可插拔的:加一个文件 + 一个环境变量,主流程 0 行改动。
> 麦当劳在这里是一个可信的数据源,不是一个产品的边界。
## 跑起来
先跑内置场景 —— 这一步一个 Key 都不需要。
bash
git clone https://github.com/adexbn/walk-kcal && cd walk-kcal
python walkkcal/render.py # 出图(内置场景,1~2 秒,无网络请求)
# 打开离线可交互 demo(自包含,不发任何网络请求)
start demo\explore.html # Windows
open demo/explore.html # macOS
xdg-open demo/explore.html # Linux
只需要 Python 3.8+,不用 pip install 任何东西 —— 默认输出 SVG(浏览器直接打开、放大不糊);
想要 PNG(发微信/小红书那种)再装一个可选扩展包。
麦当劳程序员节创意开发大赛参赛作品
试试看(不用装任何东西) | GitHub 源码
English TL;DR (the README below is in Chinese)
Walk-Kcal turns walking distance into a meal calorie budget: 450 kcal + 4 kcal per 80 m.
Walking 800 m buys you +44 kcal — about half an apple.
Given a location, it lists nearby restaurants and their recommended dishes, estimates kcal per
dish in explicit layers (exact recipe → category median → store-type prior → "unknown"),
and marks each dish as fits your budget or over. McDonald's nutrition comes from the official
China MCP (query-nearby-stores, list-nutrition-foods); other restaurants are estimated from a
Chinese recipe corpus, with the layer and error range disclosed per dish.
> ⚠️ Not a turnkey tool for your country. Map data and the recipe corpus are Chinese.
> What ports is the pipeline — plug in your own map API (Google / OSM) and nutrition source
> (USDA / OpenFoodFacts), and keep the abstain layer.
Demo (no install): https://adexbn.github.io/walk-kcal/
站在楼下纠结「现在吃什么」时,你真正想知道的是——这一顿,我吃得下吗?
一张竖屏长图:附近哪家店、哪道菜 你这顿吃不吃得下 —— 绿色 = 吃得起,红色 = 超了(划掉)。
## 反常识:麦当劳居然是个低热量选项
我们把麦当劳官方营养表(158 条)和 155 万条中餐菜谱摊在一起算了一遍。
麦香鱼 325 卡 · 麦满分 250 卡 · 迷你草莓新地 122 卡
而隔一条街那家面馆的红烧肉盖饭,780 卡起步
同一街区里,麦当劳的推荐菜大多落在普通人的一餐额度之内。
这不是我们编的,是算出来的。
> 对热量预算紧张的人来说,走进麦当劳,反而是最安全的选择。
## 这个工具能做什么
| 你说 | 它做 |
| 我现在还能吃 450 卡,附近有什么能吃的 | 算额度、列附近店、每道菜标「吃得下 / 超了」 |
| 走过去 500 米能多吃多少 | 走 500 米 ≈ 多挣 28 卡,额度实时重算 |
| 麦当劳和隔壁面馆哪个更合适 | 同一额度下对比热量,一眼看出差距 |
| 这家店整体会不会吃超 | 按推荐菜相对额度给店铺定性 |
输出一张竖屏长图,可以直接发微信、发小红书。
## 独特之处
同类赛道里,大多数项目只算了菜品的热量;提到「步行」的,几乎没几个把它接到热量上。
| 别人通常做的 | 我们做的 |
| 算一下麦当劳某一款汉堡的热量 | 你楼下的任意一家店,例如麦当劳 |
| 把距离当成「还有多远」 | 把距离换成「这顿能多吃多少卡」 |
| 只做一个平台 | 三种形式,共用同一份内核 |
三种形式,同一份结果:
| | 形式 | 怎么用 |
| ① | Skill | 对 Agent 说一句「附近吃什么」 |
| ② | Bot | 在聊天软件里发消息,回复带可点的按钮 |
| ③ | MCP | 从任何 MCP 客户端调用,标准 JSON-RPC |
> 麦当劳 MCP 开放的,是它自己的营养表。可真实场景里,你 400 米外那家面馆多少卡?
> 没有人做这件事。我们做了。
## 内置两款能力 —— 也可以接你自己的
这个 demo 自带两款数据源,开箱即用:
| 能力 | 供什么 | 来源 |
| 麦当劳 | 门店 + 推荐菜 + 官方精确营养值(官方表 158 条,含蛋白/脂肪/碳水/钠/钙) | 麦当劳官方 MCP |
| 高德地图 | 周边任意餐厅 + 网友推荐菜 + 真实路网步行距离 | 高德开放平台 |
### 麦当劳的两条通道
| 通道 | 怎么开 | 你拿到什么 |
| 内置快照 | 什么都不用配 | 门店 + 推荐菜 + 官方热量值(收录 demo 用到的 22 条;官方全表 158 条,2026-10-16 已用实时表逐条校准) |
| 实时数据 | 配上 MCDMCPTOKEN(+ WALKKCALMCDLIVE=1) | 门店与营养值都实时从 mcp.mcd.cn 拉 |
只想看个 demo、不想去申请 Token? 直接跑就行 —— 效果是完整的。
想要实时的门店和营养值,再去申请一个 Token 也不迟: (免费)。
可以按需组合 —— 一个环境变量的事:
| 你想要的 | 怎么配 | 你会拿到 |
| 两个都要(默认) | 不设 | 麦当劳与周边餐厅合并成一份结果 |
| 只要麦当劳 | WALKKCALPACKS=mcd | 只有麦当劳,全部官方精确值 |
| 只要周边餐厅(即「只要地图」) | WALKKCALPACKS=nearby | 只有你楼下那些面馆、火锅、小吃 |
也可以接你自己的 —— 点评的企业接口、美团、或者你手上任何一份门店/菜品数据。
数据源是可插拔的:加一个文件 + 一个环境变量,主流程 0 行改动。
> 麦当劳在这里是一个可信的数据源,不是一个产品的边界。
## 跑起来
先跑内置场景 —— 这一步一个 Key 都不需要。
bash
git clone https://github.com/adexbn/walk-kcal && cd walk-kcal
python walkkcal/render.py # 出图(内置场景,1~2 秒,无网络请求)
# 打开离线可交互 demo(自包含,不发任何网络请求)
start demo\explore.html # Windows
open demo/explore.html # macOS
xdg-open demo/explore.html # Linux
只需要 Python 3.8+,不用 pip install 任何东西 —— 默认输出 SVG(浏览器直接打开、放大不糊);
想要 PNG(发微信/小红书那种)再装一个可选扩展包。
收录徽章(可选)
想把收录标记放进 README 就复制这行,可选,不影响收录。
[](https://anclum.com/zh/s/adexbn-walk-kcal/)
- 来源
- awesome · https://github.com/adexbn/walk-kcal
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- 今天
- 安全策略
- 我们没在该仓库根目录找到
SECURITY.md(这不代表不安全)
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