酒店搜索与智能推荐 MCP Server — 场景路由+智能补全+退改解读+推荐理由, 1次调用=搜索+详情+解读, 极省Token
Project description
🏨 酒店搜索与智能推荐
酒店搜索与智能推荐MCP服务,连接大语言模型与全球酒店数据,为AI助手、旅行智能体及Cursor/Windsurf等IDE提供智能酒店推荐能力。1次调用完成需求理解→参数补全→搜索→详情→退改解读→推荐理由全流程,无需多次调用多个工具,极省Token。
✨ 核心特性
vs 官方RollingGo MCP
| 维度 | 官方RollingGo | 本服务 |
|---|---|---|
| 定位 | 搜索工具(API透传) | 推荐引擎(理解+补全+排序+解读) |
| 输入 | 用户必须提供完整结构化参数 | 5个字也能理解("带娃去三亚") |
| 调用次数 | 4次(getTags+搜索+3次详情) | 1次 |
| 需求理解 | 无,AI自己猜参数 | ✅ 场景自动识别+参数智能补全 |
| 空结果 | 返回空 | ✅ 4轮自动降级 |
| 输出 | 原始JSON | ✅ 人类可读推荐+推荐理由+退改解读 |
| API Key | 用户自己申请 | ✅ 零配置 |
智能补全示例
| 用户说 | 自动补全 |
|---|---|
| "带娃去三亚" | 亲子场景 + 儿童乐园/泳池/家庭房标签 + 3.5-5星 + 2晚 + 海边标签 |
| "出差上海" | 商务场景 + WiFi/前台/健身房标签 + 3.5-5星 + 1晚 |
| "便宜点的" | 背包场景 + 性价比标签 + 0-3.5星 + 限价300 |
| "三亚海边住几天" | 度假场景 + 海滩/泳池标签 + 2晚 + placeType=景点 |
| "15人团建" | 7-8间房 + 2成人/间 + 商务标签 |
🛠 工具
hotel_search_and_recommend
酒店搜索与智能推荐:1次调用完成场景路由→参数补全→搜索→详情→退改解读→推荐理由。
必填参数:
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| destination | string | 目的地城市/区域/地标,如"上海"、"三亚海棠湾" |
可选参数(AI不传也会自动补全):
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| query | string | 用户原始查询,用于场景检测和参数补全 |
| scene | string | 场景:商务/亲子/度假/背包/通用,默认自动检测 |
| check_in | string | 入住日期 YYYY-MM-DD,默认明天 |
| check_out | string | 退房日期 YYYY-MM-DD,默认根据场景推断 |
| star_rating | string | 星级:'4'=4星+,'3,4'=3-4星,或'豪华型'等中文 |
| max_price | int | 每晚价格上限(元) |
| max_distance | int | 距目标距离上限(米) |
| preferred_brand | string | 偏好品牌,逗号分隔 |
| required_tag | string | 必须标签(硬约束) |
| preferred_tag | string | 偏好标签(软约束) |
| excluded_tag | string | 排除标签 |
| min_room_size | int | 最小房间面积(㎡) |
| guests | int | 入住人数 |
| child_count | int | 儿童数量 |
| child_ages | string | 儿童年龄,逗号分隔 |
| room_count | int | 房间数 |
| country_code | string | 国家代码(海外搜索) |
| size | int | 返回数量,默认8 |
场景自动检测:
| 场景 | 关键词 | 自动补全 |
|---|---|---|
| 💼 商务 | 出差/商务/会议/商旅 | 必选商务酒店;一线=WiFi/前台/健身房,二三线=停车场/早餐 |
| 👨👩👧 亲子 | 带娃/亲子/家庭/孩子 | 必选亲子酒店;海岛=儿童乐园+泳池+海滩,内陆=泳池+早餐 |
| 🌴 度假 | 度假/情侣/蜜月/温泉 | 海岛=户外泳池+SPA+海滩,内陆=温泉+SPA |
| 🎒 背包 | 穷游/便宜/经济/学生 | 性价比标签+限价+低星级 |
| 🏨 通用 | 无匹配 | 无标签过滤 |
支持多场景叠加:"带娃去三亚便宜点" = 亲子+背包,同时应用两套标签。
输出示例:
👨👩👧亲子推荐 · 三亚 · 2026-06-15 (2晚)
1️⃣ 三亚亚特兰蒂斯酒店 ⭐5 💰¥2,380/晚
📍 海棠湾海棠北路 | 距目标800m
🏷️ 亲子酒店 儿童乐园 儿童泳池
💡 有儿童乐园和儿童泳池,近海滩
🔄 退改:入住前3天前免费取消
🔗 https://rollinggo.cn/...
2️⃣ 三亚天域度假酒店 ⭐4 💰¥680/晚
📍 亚龙湾 | 距目标1.2km
🏷️ 亲子酒店 儿童乐园 提供家庭房
💡 有儿童乐园,有家庭房,近海滩
🔄 退改:入住当日18点前免费取消
🔗 https://rollinggo.cn/...
3️⃣ 三亚湾红树林度假酒店 ⭐4 💰¥520/晚
📍 三亚湾路 | 距目标2.1km
🏷️ 度假酒店 户外泳池 中式早餐
💡 有户外泳池,4星品质
🔄 退改:入住前1天后取消扣¥520
🔗 https://rollinggo.cn/...
👥 2成人1儿童 · 1间
📦 安装
pip install mcp-hotel-recommend
⚙️ 配置
无需API Key,开箱即用。服务通过云端代理访问全球酒店数据(200万+酒店),Key已在代理端管理。
如需使用自有Key(独立追踪分佣收益):
export HOTEL_API_KEY="your_api_key_here"
🚀 MCP客户端配置
{
"mcpServers": {
"hotel-recommend": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-hotel-recommend"],
"env": {
"HOTEL_API_KEY": ""
}
}
}
}
💡 HOTEL_API_KEY留空即可使用,填入自有Key可独立追踪分佣。
📝 使用示例
- "带娃去三亚" → 自动检测亲子场景 + 补全海边标签 + 2晚
- "出差上海住陆家嘴" → 商务场景 + placeType=区县 + WiFi/健身房
- "杭州有什么便宜的酒店" → 背包场景 + 限价300 + 低星级
- "和女朋友去大阪" → 度假场景 + countryCode=JP + 2晚
- "公司团建15人北京" → 商务场景 + 8间房 + 会议室标签
- "帮我搜搜上海的酒店" → 通用场景,无额外标签
🔄 降级策略
当搜索条件过严导致0结果时,自动4轮降级:
- 去掉requiredTags(必选标签→偏好标签)
- 去掉距离限制
- 去掉星级限制
- 只保留地点+日期,展示城市热门酒店
每次降级都会在输出中提示用户。
📄 许可证
MIT License
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File metadata
- Download URL: mcp_hotel_recommend-0.3.0.tar.gz
- Upload date:
- Size: 18.8 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.12
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
b9e2c10ff8093bed68e3c973244822d3d46edafd0fc6c3d219b3698d8ba93b6b
|
|
| MD5 |
d6030df3f65cc6ac59afc2d5226caff8
|
|
| BLAKE2b-256 |
ca5c36e8d1840e2f7d885a6532dc70d8f98341bc8c67fbcd37613b7da4033763
|
File details
Details for the file mcp_hotel_recommend-0.3.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: mcp_hotel_recommend-0.3.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 17.1 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.12
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
b8ef76d1e966d347e25faca0f21912733439048cba2271fdda9b08120b9cc67d
|
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| MD5 |
715ea1af30796c53cd849be228214992
|
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| BLAKE2b-256 |
3d1f07b9314f4aa8446afbcbab0e1b1eba526a52f88e70ccb36db72933c80262
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