画鹈鹕卷不动了，那就看看哪个大模型更会点麦当劳

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最近麦当劳推出了一个 MCP 开发比赛。研究了一下我发现，调用这套 MCP 完成一次点餐，本质上考的是 Agent 的长程任务规划和工具调用能力。

看了大家的参赛项目，目前基本都是用 MCP 做点餐助手。刚好“画鹈鹕“这个任务最近被大家跑得视觉疲劳了，我就想换个角度：设计一套足够复杂的测试集，看看不同模型面对这类任务时到底表现如何。于是有了 McBench。

这个是目前我跑了一些模型,包括deepseek、glm、gpt等,欢迎大家来补充哈

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

在线榜单：https://mcbench.velaios.com

GitHub 仓库：GitHub - leoz9/mcbench: McBench：真实商业 MCP 环境下的多维度 Agent 评测基准（基于麦当劳中国 MCP，离线可复现） · GitHub

试玩：pip install -e . && mcbench demo（不要 Token、不要 API Key）