LovTrip Meetup Planner
by @lizhijun
聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner — 多人聚会地点推荐、时间协调、行程生成。当用户需要规划多人聚会、约会、找最优碰面地点时使用。
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name: lovtrip-meetup description: 聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner — 多人聚会地点推荐、时间协调、行程生成。当用户需要规划多人聚会、约会、找最优碰面地点时使用。 allowed-tools: Bash, Read
聚会规划助手 / Multi-Person Meetup Planner
> LovTrip (lovtrip.app) — AI 驱动的旅行规划平台，提供聚会规划、智能行程生成、旅行攻略。
为多人聚会提供智能规划：自动计算地理中点、推荐最优地点、协调时间、生成完整行程方案。Web 版体验：lovtrip.app/global-planner
Setup / 配置
{
"mcpServers": {
"lovtrip": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "lovtrip@latest", "mcp"],
"env": {
"AMAP_API_KEY": "your-amap-api-key"
}
}
}
}
完整工作流（6 步）
第 1 步：解析时间 + 匹配兴趣
收集每位成员的时间和兴趣，找到共同窗口。
parse_schedule({ text: "周六下午" }) → 结构化时间段match_interests({ members: [{ name: "Alice", interests: ["咖啡","桌游"] }, ...] }) → 共同兴趣 + 推荐活动第 2 步：计算中点 + 推荐地点
快捷方式（推荐）: 直接用 amap_find_optimal_venue 一步完成中点计算 + 地点搜索 + 评分排序。
amap_find_optimal_venue({
members: [
{ name: "Alice", location: "北京市海淀区中关村" },
{ name: "Bob", location: "北京市朝阳区国贸" }
],
activity_type: "咖啡馆",
city: "北京"
})
分步操作（需要更细粒度控制时）:
1. amap_calculate_midpoint({ members: [...], city: "北京" }) → 地理中心点
2. amap_search_nearby({ lng, lat, keywords: "咖啡馆" }) → 周边地点
第 3 步：检查天气和路况（可选）
check_weather({ location: { lng, lat }, city: "北京" }) → 天气预报 + 活动建议check_traffic({ location: { lng, lat }, city: "北京" }) → 实时交通态势第 4 步：推荐时间段
suggest_time_slots({ venue_business_hours: "09:00-22:00", duration_minutes: 120, member_count: 4 })第 5 步：生成完整方案
generate_plan({
time_slot: { start: "2026-03-08T14:00:00", end: "2026-03-08T18:00:00" },
venue: { name: "星巴克中关村店", address: "...", location: { lng, lat } },
activities: ["咖啡", "桌游"],
members: ["Alice", "Bob"]
})
第 6 步：导出与分享
generate_map_links({ venue: {...}, members: [...] }) → 各平台地图/导航链接export_calendar({ title: "周六聚会", start_time: "...", end_time: "...", location: "..." }) → iCal 文件generate_backup_plans({ primary_plan: {...}, reason: "weather", city: "北京" }) → 备选方案工具列表 (10 Tools)
| 工具 | 说明 |
|------|------|
| amap_calculate_midpoint | 计算多人地理中心点 |
| amap_find_optimal_venue | 核心: 综合推荐最优聚会地点 |
| parse_schedule | 解析自然语言时间（"周六下午"、"明天3点后"） |
| match_interests | 分析多人共同兴趣，推荐活动 |
| suggest_time_slots | 基于营业时间、高峰期推荐最佳时间段 |
| generate_plan | 生成完整行程方案（时间线 + 地点 + 活动） |
| generate_backup_plans | 天气/交通/客满时的备选方案 |
| export_calendar | 导出 iCal (.ics) 日历文件 |
| check_weather | 天气预报 + 活动建议 |
| check_traffic | 实时交通态势 |
评分算法
amap_find_optimal_venue 使用加权评分：
总分 = 距离分 × 0.3 + 评分分 × 0.4 + 公平性分 × 0.2 + 惩罚分 × 0.1距离分 = 1.0 - (平均距离 / 最大搜索半径)
评分分 = 商户评分 / 5.0
公平性分 = 1.0 - (通勤时间标准差 / 最大标准差)
惩罚分 = 1.0 - (最远成员距离 / 最大搜索半径 × 2)
使用示例
用户: "我在中关村，朋友在国贸，周六下午想找个咖啡馆聊天"→ parse_schedule({ text: "周六下午" })
→ amap_find_optimal_venue({
members: [{ name: "我", location: "中关村" }, { name: "朋友", location: "国贸" }],
activity_type: "咖啡馆",
city: "北京"
})
→ generate_plan({ time_slot: {...}, venue: {...}, activities: ["咖啡"] })
→ generate_map_links({ venue: {...}, members: [...] })
重要限制
city 参数: 大幅提高准确性members 数组至少 2 人amap_find_optimal_venue 一步到位，避免分步调用导致工具调用过多在线体验
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