RollingGo全球酒店搜索与推荐(优化版)
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"hotel-recommend": {
"args": [
"mcp-rollinggo-hotel==1.5.0"
],
"command": "uvx",
"env": {}
}
}
}可用工具 （1 个）
该服务在 MCP 协议中暴露的工具，AI 可按需调用
hotel_search_and_recommend 21 个参数 需填 1 项
RollingGo全球酒店智能搜索推荐(优化版)：1次调用完成场景识别→参数补全→搜索→详情→退改解读→推荐理由。自动按价格分3档推荐（性价比/品质/豪华各4家），第一次询问就能覆盖全价位。
必填参数：destination
服务介绍
🏨 RollingGo全球酒店智能搜索推荐（优化版）
基于RollingGo数据源的深度优化版本，更懂用户的模糊需求，1次调用完成搜索+推荐+退改解读。
✨ 核心特性
▸ 更懂模糊需求 — 用户说"带娃去三亚"即可，自动理解场景、补全参数，无需精确筛选
▸ 1次调用全流程 — 搜索→详情→退改解读→推荐理由，1次调用替代官方3个工具多次调用，极省Token
▸ 场景智能识别 — 自动识别商务/亲子/度假/背包/通用5种场景，不同场景推荐不同酒店
▸ 退改政策解读 — 自动获取并解读退改规则，用大白话告诉你"什么时候能免费取消"
▸ 推荐理由生成 — 每家酒店附带推荐理由，不只是罗列，更告诉你"为什么选这家"
🛠 工具
hotel_search_and_recommend
全球酒店搜索与智能推荐，1次调用完成全流程。
参数说明：
▸ destination（必填）— 目的地城市/区域/地标，如"上海"、"三亚海棠湾"、"北京王府井"
▸ scene — 差旅场景：商务/亲子/度假/背包/通用，默认通用。也可通过query自动检测
▸ check_in — 入住日期 YYYY-MM-DD，不传默认明天
▸ check_out — 退房日期 YYYY-MM-DD，不传根据场景自动推断
▸ query — 用户原始查询文本，用于场景自动检测和参数智能补全。如"带娃去三亚住几天"会自动识别亲子场景+补全标签/星级/晚数
▸ guests — 入住人数，默认1
▸ stay_nights — 入住晚数，不传则根据场景自动推断
▸ star_rating — 星级筛选：数字如"4"=4星及以上；中文如"经济型/舒适型/高档型/豪华型"。不传则根据场景自动推断
▸ max_price — 每晚价格上限（元），不传则根据场景和城市自动推断
▸ max_distance — 距目标距离上限（米）
▸ preferred_brand — 偏好品牌，多品牌逗号分隔
▸ required_tag — 必须标签（硬约束），多标签逗号分隔
▸ preferred_tag — 偏好标签（软约束），多标签逗号分隔
▸ excluded_tag — 排除标签，多标签逗号分隔
▸ min_room_size — 最小房间面积（平方米）
▸ adult_count — 每间房成人数量，默认2
▸ child_count — 儿童数量，也可通过query自动推断
▸ child_ages — 儿童年龄，逗号分隔
▸ room_count — 房间数，团建等多人场景自动推断
▸ country_code — 国家代码，如CN/JP/TH/KR/US，用于海外酒店搜索
▸ size — 返回酒店数量，默认8
📝 使用示例
▸ "带娃去三亚" → 自动识别亲子场景，推荐亲子酒店，补全家庭房/儿童设施标签
▸ "出差上海" → 自动识别商务场景，推荐商务酒店，优先WiFi/会议室/近市中心
▸ "情侣去厦门度假" → 自动识别度假场景，推荐海边酒店，优先泳池/SPA/海景
▸ "学生穷游成都" → 自动识别背包场景，推荐经济型酒店，300元以内
▸ "北京王府井附近5星酒店" → 自动识别地点类型+星级要求，精准筛选
▸ "一家四口去三亚住3晚" → 自动推断2成人2儿童+3晚+家庭房
适用场景
▸ AI助手/旅行智能体的酒店推荐能力 — 1次调用替代多次，极省Token
▸ Cursor/Cherry Studio/Windsurf等IDE的旅行规划插件
▸ 语音交互场景 — 用户只需说一句话，工具自动理解并补全
