ubereats

@striderlabs/mcp-ubereats

Uber Eats 的 MCP 服务——让 AI Agent 搜索餐厅、浏览菜单、下单并追踪配送。

由 Strider Labs 构建。

功能

• 按名称、菜系或食物类型搜索餐厅
• 浏览完整菜单，查看菜品详情和价格
• 将菜品添加到购物车，并设置数量和特殊说明
• 清空购物车并重新开始
• 下单前必须经过确认步骤
• 追踪进行中订单的状态和配送进度
• 会话持久化——重启后仍保持登录状态

安装

npm install -g @striderlabs/mcp-ubereats

也可以使用 npx 直接运行：

npx @striderlabs/mcp-ubereats

配置

添加到 MCP 客户端配置中（例如，Claude Desktop ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "ubereats": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@striderlabs/mcp-ubereats"]
    }
  }
}

身份验证

此连接器使用 Playwright 浏览器自动化。首次使用时：

1. 调用 ubereats_status——它会返回登录 URL
2. 在浏览器中打开该 URL 并登录 Uber Eats
3. 再次运行 ubereats_status，确认会话已保存
4. 会话 Cookie 保存在 ~/.strider/ubereats/cookies.json
5. 会话会在重启后自动保留

要退出登录或重置会话：

ubereats_logout

可用工具

会话管理

工具	描述
ubereats_status	检查登录状态；如果尚未通过身份验证，则返回登录 URL
ubereats_login	获取用于在浏览器中打开的登录 URL
ubereats_logout	清除已存储的会话 Cookie（退出登录）

配送

工具	描述
ubereats_set_address	搜索前设置配送地址

餐厅和菜单

工具	描述
ubereats_search	按名称、食物类型或菜系搜索餐厅
ubereats_get_restaurant	获取餐厅详情和完整菜单

购物车和下单

工具	描述
ubereats_add_to_cart	将菜品添加到购物车，并设置数量和特殊说明
ubereats_view_cart	查看当前购物车内容和总价
ubereats_clear_cart	移除购物车中的所有菜品
ubereats_checkout	预览或下单（设置 confirm=true 即可下单）
ubereats_track_order	追踪进行中订单的状态和预计送达时间

使用示例

检查登录状态

{
  "tool": "ubereats_status"
}

设置配送地址

{
  "tool": "ubereats_set_address",
  "arguments": {
    "address": "123 Main St, San Francisco, CA 94102"
  }
}

搜索餐厅

{
  "tool": "ubereats_search",
  "arguments": {
    "query": "sushi",
    "cuisine": "japanese"
  }
}

获取餐厅菜单

{
  "tool": "ubereats_get_restaurant",
  "arguments": {
    "restaurantId": "nobu-restaurant-sf"
  }
}

添加到购物车

{
  "tool": "ubereats_add_to_cart",
  "arguments": {
    "restaurantId": "nobu-restaurant-sf",
    "itemName": "Spicy Tuna Roll",
    "quantity": 2,
    "specialInstructions": "No wasabi please"
  }
}

下单前预览订单

{
  "tool": "ubereats_checkout",
  "arguments": {
    "confirm": false
  }
}

下单

{
  "tool": "ubereats_checkout",
  "arguments": {
    "confirm": true
  }
}

追踪订单

{
  "tool": "ubereats_track_order",
  "arguments": {
    "orderId": "abc123"
  }
}

典型工作流

1. ubereats_status          — check if logged in
2. ubereats_set_address     — set where to deliver
3. ubereats_search          — find restaurants
4. ubereats_get_restaurant  — browse the menu
5. ubereats_add_to_cart     — add items
6. ubereats_view_cart       — review cart
7. ubereats_checkout        — preview (confirm=false), then place (confirm=true)
8. ubereats_track_order     — track delivery

要求

• Node.js 18+
• Playwright（首次运行时会自动安装 Chromium 浏览器）
• 拥有已保存付款方式的有效 Uber Eats 账户

工作原理

1. 无头 Chrome — Playwright 在后台运行真实浏览器
2. 隐身模式 — 浏览器指纹模拟真实用户，以避免被检测
3. Cookie 持久化 — 登录会话会自动保存并重新加载
4. 结构化响应 — 所有工具输出均为 JSON，便于解析

安全性

• 会话 Cookie 在本地存储于 ~/.strider/ubereats/cookies.json
• 不存储凭据——身份验证使用基于浏览器的 Uber 登录流程
• Cookie 不会离开你的设备

限制

• Uber Eats 必须在你所在的地区提供服务
• 自定义菜单（修改项、选项）可能需要额外交互
• 下单需要 Uber Eats 账户中有有效的付款方式
• 动态定价和商品供应情况可能与显示内容不同

开发

git clone https://github.com/markswendsen-code/mcp-ubereats.git
cd mcp-ubereats
npm install
npm run build
npm start

许可证

MIT © Strider Labs

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