关于 DuckHub QR Menu
DuckHub QR Menu 是面向餐厅运营者的托管 MCP 服务,可让 AI Agent 通过 DuckHub API 管理菜单、订单和相关内容。它提供 39 个工具,支持草稿修改、发布回滚及只读密钥访问。
主要功能
- 01查看菜单、商品、分类与订单
- 02批量构建和编辑菜单
- 03管理图片、翻译与促销内容
- 04发布菜单并支持回滚
- 05通过只读密钥限制修改
- 06提供干运行与操作审计
适用场景
- 01批量同步餐厅菜单商品
- 02调整商品价格、图片和翻译
- 03发布菜单或回滚到先前版本
- 04让 Agent 分析菜单但禁止更改
MCP 相关
托管的 MCP 服务通过 Streamable HTTP 暴露 DuckHub v1 REST API 的 39 个工具。使用 API 密钥或 OAuth 连接;只读密钥可调用读取工具,写入工具会被拒绝。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.duck-hub.com/mcpclaude mcp add --transport http com-duck-hub-menu https://mcp.duck-hub.com/mcp{"mcpServers":{"com-duck-hub-menu":{"type":"http","url":"https://mcp.duck-hub.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"com-duck-hub-menu":{"type":"http","url":"https://mcp.duck-hub.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"com-duck-hub-menu":{"type":"http","url":"https://mcp.duck-hub.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-duck-hub-menu":{"serverUrl":"https://mcp.duck-hub.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
DuckHub MCP 服务 — 面向 AI Agent 的餐厅菜单管理
面向 DuckHub 的托管 MCP(Model Context Protocol)服务。 直接通过 Claude、Cursor 或任何兼容 MCP 的 AI Agent 管理餐厅菜单——产品、类别、修饰项、价格、图片、 翻译、促销、订单。只需一个 URL 和你的
dk_live_API 密钥,即可使用 39 个现成工具。 无需安装,无需编写代码——服务由 DuckHub 托管。
这是什么?
DuckHub 是面向餐厅的 SaaS 平台:提供数字菜单、无接触点餐、桌位预订和外卖服务。DuckHub MCP 服务将 DuckHub v1 REST API 作为类型化的工具提供给 AI Agent。你的 Agent 无需编写 HTTP 请求,就能使用 build_menu、set_image、publish_menu,并通过对话创建和管理完整菜单。
该服务是远程托管的——无需安装或运行任何程序。只需在 AI 客户端中添加一个 URL,并使用 REST API 的同一个 dk_live_ API 密钥进行身份验证。
端点
POST https://mcp.duck-hub.com/mcp
如果你的网络暂时无法解析 mcp. 子域名,也可以通过 https://api.duck-hub.com/mcp 访问同一服务。
- 传输方式: Streamable HTTP(无状态)
- 身份验证:
Authorization: Bearer dk_live_...标头(API 密钥可在 DuckHub 应用的 Integrations 页面获取) - 所有常见的速率限制、套餐限制和审计日志均照常适用。
连接客户端
在 DuckHub 应用的 Integrations 页面获取 API 密钥,然后:
Claude Code
claude mcp add --transport http duckhub https://mcp.duck-hub.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer dk_live_your_api_key"
Cursor — .cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"duckhub": {
"url": "https://mcp.duck-hub.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ${env:DUCKHUB_API_KEY}" }
}
}
}
Claude Desktop — claude_desktop_config.json
桌面应用通过 mcp-remote 桥接程序连接远程服务(需要 Node.js):
{
"mcpServers": {
"duckhub": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.duck-hub.com/mcp",
"--header",
"Authorization: Bearer dk_live_your_api_key"
]
}
}
}
Claude API — MCP connector block
{
"mcp_servers": [
{
"type": "url",
"url": "https://mcp.duck-hub.com/mcp",
"name": "duckhub",
"authorization_token": "dk_live_your_api_key"
}
]
}
claude.ai(网页)和 ChatGPT — OAuth
claude.ai 和 ChatGPT 通过 OAuth 连接自定义 MCP 服务(没有 API 密钥输入栏)。将 DuckHub 添加为自定义连接器,并使用以下 URL:
https://mcp.duck-hub.com/mcp
然后登录 DuckHub,选择要连接的场所并批准授权。此流程使用带 PKCE 的 OAuth 2.1——你的 DuckHub 登录信息用于授权访问,客户端不会存储 API 密钥。一个 DuckHub 账户一次只能关联一个已连接的场所(如需切换场所,请从 DuckHub 应用重新连接)。
只读访问
你也可以在 Integrations 页面创建只读密钥(格式同为 dk_live_)。使用该密钥时,所有读取工具均可正常工作,所有写入工具都会返回 403 READ_ONLY_KEY——API 会在执行任何操作前拒绝写入。写入工具也带有标准 MCP 注释(readOnlyHint / destructiveHint),因此行为规范的客户端可以将其筛除或要求确认。对于只需分析菜单、绝不应修改菜单的 Agent,请使用只读密钥。
39 个工具
所有工具均封装 v1 REST API——行为和限制相同。
| 分组 | 工具 |
|---|---|
| 发现与读取 | get_reference、get_menu、list_products、get_product、list_categories、list_publications、get_audit_log |
| 构建菜单 | build_menu(批量同步)、set_product、delete_product、set_modifier_group、delete_modifier_group、list_modifier_groups |
| 设置 | get_settings + 7 个按任务划分的 update_* 工具 |
| 媒体 | set_image — 产品 / 横幅 / Logo |
| 翻译 | set_translations、get_translations |
| 商品陈列 | 促销 / 横幅 / 餐桌 — list_* / set_* / delete_* |
| 上线 | publish_menu、rollback_publish、cleanup_menu |
| 订单(付费套餐) | list_orders、get_order、update_order_status |
Agent 应先调用 get_reference:它会返回所有允许的枚举值、场所的套餐限制和当前用量,以及金额约定。
Agent 容易出错的地方
- 金额以最小单位的整数表示——
12.50应发送为1250(美分)。 - 发布前,访客看不到任何内容。
build_menu会编辑草稿;publish_menu会使其上线(并创建回滚快照)。 - 先进行试运行。
build_menu和cleanup_menu接受dryRun: true。 cleanup_menu数组是保留列表——未列出的内容会被隐藏 / 删除。- 订单工具需要付费套餐——否则会返回
403 PAID_PLAN_REQUIRED。
完整文档
→ docs.duck-hub.com/mcp — 连接指南、各工具参考、错误封装格式、速率 / 套餐限制。
关于 / 支持
- 产品:duck-hub.com
- API 文档:docs.duck-hub.com
- 问题 / 咨询:在此仓库中提交 issue。
许可证
MIT — 参见 LICENSE。此仓库仅包含文档和服务清单;MCP 服务本身由 DuckHub 托管。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。