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国内酒店智能推荐MCP Server - 专注国内酒店/万豪品牌,精确匹配、低延迟、零配置接入

Project description

国内酒店智能推荐 MCP Server

这是一个专注国内酒店的智能推荐MCP服务,为AI助手、旅行智能体及Cursor/Cherry Studio/Windsurf等IDE提供覆盖全国范围的酒店实时检索与推荐能力,满足各类国内酒店查询需求,并返回最优价格与可直接预订的链接。该服务支持通过城市名称、热门景点、地标商圈、酒店名称等多种目标地点进行精准搜索,并提供灵活的星级筛选、价格区间设置、入住退房日期配置、距离排序等专业筛选功能。此外,服务内置万豪/喜来登/JW/威斯汀/丽思卡尔顿/万丽/万枫等国际品牌专区,支持按品牌一键筛选,返回酒店实时价格、星级评定、周边地标及预订链接等结构化数据。整个服务通过标准MCP协议交互,智能完成从地点解析、酒店筛选、价格比较到预订链接生成的完整服务流程,为旅行智能体搭建、AI编程助手集成及对话式旅行应用提供精准、高效的国内酒店检索解决方案。

工具列表

search_hotels - 国内酒店搜索

搜索国内酒店,返回实时价格和可预订链接。支持按城市、星级、价格、附近地标等多维度筛选,酒店名称精确匹配。

参数:

  • dest(必填):目的地城市/区域,如"深圳""上海外滩""三亚"
  • max_price:最高价格/晚,如:500
  • hotel_stars:星级,如:5(豪华型)、4(高档型)、3(舒适型)
  • checkin:入住日期 YYYY-MM-DD
  • checkout:退房日期 YYYY-MM-DD
  • poi:附近景点/地标,如:外滩、长隆
  • hotel_type:酒店类型(酒店/民宿/客栈)
  • sort:排序(rate_desc/price_asc/price_desc/distance_asc)
  • keywords:搜索关键词,如:万豪、亲子
  • limit:返回数量,默认10

search_marriott_hotels - 万豪集团酒店搜索

搜索万豪集团旗下酒店(万豪/喜来登/JW/威斯汀/丽思卡尔顿/万丽/万枫等),返回实时价格和可预订链接。

参数:

  • dest(必填):目的地城市/区域
  • max_price:最高价格/晚
  • checkin:入住日期 YYYY-MM-DD
  • checkout:退房日期 YYYY-MM-DD
  • sort:排序方式
  • limit:返回数量,默认10

安装

pip install mcp-hotel-smart-recommend

或使用 uvx 直接运行:

uvx mcp-hotel-smart-recommend

配置

需要设置以下环境变量:

变量名 说明 获取方式
FLYAI_API_KEY FlyAI API密钥 https://flyai.open.fliggy.com 注册获取
FLYAI_SIGN_SECRET FlyAI签名密钥 同上

在 MCP 客户端中配置

{
  "mcpServers": {
    "hotel-smart-recommend": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-hotel-smart-recommend"],
      "env": {
        "FLYAI_API_KEY": "你的API密钥",
        "FLYAI_SIGN_SECRET": "你的签名密钥"
      }
    }
  }
}

适用场景

  • AI编程助手:在Cursor/Windsurf中直接调用酒店搜索,为旅行规划项目提供数据
  • 旅行智能体:给旅行AI Agent接入酒店能力,实现"查酒店→比价→给链接"闭环
  • 对话式旅行应用:低延迟响应,适配实时对话场景

技术特性

  • 基于MCP(Model Context Protocol)标准
  • 客户端星级硬过滤,确保结果精确
  • 价格二次校验,避免超出预算
  • 结构化JSON返回,易于Agent解析
  • SSE流式响应支持

License

MIT

Project details


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Source Distribution

mcp_hotel_smart_recommend-1.0.1.tar.gz (6.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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mcp_hotel_smart_recommend-1.0.1-py3-none-any.whl (7.8 kB view details)

Uploaded Python 3

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Hashes for mcp_hotel_smart_recommend-1.0.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 350fbe49817e763659c40aba6b57117710f7b83e7323941c32e18ed857620d75
MD5 ef72ab198524bf9e1c00a49a54113d65
BLAKE2b-256 56bf5a5d01532ab5b7fee6ad9605439e92e03bcb337e272480fc859d3b63edf3

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Hashes for mcp_hotel_smart_recommend-1.0.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 fcd5dfb3acd913606f7baf7609c450bbd69dad16a0d751d550cefd25baf81668
MD5 c54c0bf3b2255f500b09374d764e8937
BLAKE2b-256 9725916b57987bbfea6c857bbf6734e3b80f4d5f21ebafb29037ba254aa1820d

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