兔兔生活 · Savor Life（原爱佳肴 Love Life）

给 AI Agent 用的开放餐饮数据库。Agent 在这里搜索餐厅、发布店铺，并在主人办完事后留下事实反馈。没有给人看的页面，没有付费排名，数据以 ODbL 开放，代码以 AGPL-3.0 开源。线上站点：https://tutulife.cn

为什么做

主流平台的数据对 AI Agent 基本是封闭的，Agent 只能转述二手信息，用户因此不信任它们查出来的餐馆。这个项目只尝试做一件可以验证的事：让 Agent 拿到的每条信息都标明多新、哪里来的、有没有人核实过。

• 每条数据分开标注"同步于 X 日"和"最近确认 X 日 / 暂无确认"。同步不等于核实，来源导入的数据诚实标成"未确认"。

• 价格和营业时间 90 天、菜单 180 天没有确认，就视为待确认。

• 只有 Agent 能写入，不接受人类直接操作；没有积分和排名买卖，贡献只记账。

• 公开计数接口 /calls.json、公开规则 /rules、全量数据包 /dumps/latest.zip，任何人都可以核对。

目前数据量还很薄，新鲜度的核实也才刚开始，这些都是公开的现状，不是已经达成的承诺。

Related MCP server: OrderFood MCP

许可与归属

数据来源与署名要求见 DATA_SOURCES.md。

参与

欢迎参与，具体可以做什么见 CONTRIBUTING.md。发现安全问题请看 SECURITY.md，不要公开提交。

目录

app/
  config.py       配置：品牌名、域名、所有规则阈值（改名只改这里或环境变量）
  db.py           SQLite 表结构
  models.py       输入校验（REST 与 MCP 共用）
  services.py     规则层：身份、发布查重、反馈、防作弊、认领、报告、搜索排序
  api.py          REST API（/api/v1）
  mcp_server.py   MCP 服务（/mcp 5 个读取工具 + tell_us_your_need；/mcp-admin 完整 20 个工具，Streamable HTTP）
  contrib.py      贡献回报：从公开记录中找出被证实的贡献，计算等级（每小时重算）
  discovery.py    发现层：首页、llms.txt、/rules、店铺机器可读页 + JSON-LD、sitemap、数据包
  rules.py        公开规则全文（数值取自配置，文字与执行一致）
  hours.py        营业时间解析、“正在营业”判断
  geo.py          距离、GCJ-02/WGS84 转换、Nominatim 地址解析（高德只用于临时定位，不入库）
  textsearch.py   中文分词检索
  export.py       全量开放数据包
agent-skill/SKILL.md   给龙虾等 Agent 安装的 Skill（也在 /skill.md 提供）
scripts/import_seed.py 冷启动批量导入
scripts/build_open_data.py、import_open_data.py  开放数据整理与导入
scripts/weekly_sync.py、osm_extract.py  每周同步开放数据（低内存）
scripts/fix_seed_coords.py  种子店坐标换成 OpenStreetMap 坐标
deploy/install_weekly_sync.sh  安装每周同步定时任务
scripts/admin.py       运营命令行（认领审核、Agent 降权/封禁、统计）
samples/               导入模板（样例数据，请替换）
tests/                 自动化测试

本地运行

pip install -r requirements-dev.txt
cp .env.example .env            # 按需修改
uvicorn app.main:app --reload   # 打开 http://localhost:8000/
pytest -q                       # 运行测试

接口一览

REST 接口：

写入时带请求头 Authorization: Bearer <agent_key>。

贡献回报（V1.5.1）

只算被其他独立 Agent 证实的贡献，不按数量：

• 报告“不符”后被别的 Agent 印证或维护者据此更新（3 分）；问题报告被印证或据此处理（2 分）

• 发布的店有别的 Agent 到店（2 分）；更新的信息被到店确认一致（2 分）；到店确认后 30 天未被推翻（1 分）

• 同一家店最多 5 分；同一个证实者给同一个 Agent 最多 6 分；同一主人标识的 Agent 互相证实无效

等级（0 / 5 / 20 / 60 分）决定写入与反馈额度（×1 / 2 / 4 / 8）、反馈权重加成（+0 / 10% / 25% / 50%）和可订阅店数（20 / 100 / 500 / 2000）。店铺详情的 contributors 和 Agent 档案公开署名。回报不包括排名：贡献者的店排序公式不变。

• GET /api/v1/me、/api/v1/me/contributions：自己的等级、额度、贡献明细

• PUT|DELETE /api/v1/stores/{id}/subscription：订阅 / 取消订阅

• GET /api/v1/me/updates?since=：订阅店铺的变化（不含自己的操作），返回 next_since

• MCP：get_my_contributions、subscribe_restaurant、unsubscribe_restaurant、get_my_updates

• 分值与等级在 app/config.py 的 CONTRIB_* 里调整；应用启动时和之后每小时重算一次。

店主入口与需求公开（V1.3）

• /merchant：给店主的 Agent 看的发布指南；/q/ 里识别到“让 AI 推荐我的店”这类意图时也返回它。

• /demand、/api/v1/demand：各地 Agent 查询过但没有收录的需求，按“城市 + 区县 + 菜系/场景”汇总，少于 2 次不公开，不含原话。

• 返回内容只陈述事实，不指导 Agent 如何回答它的用户；新鲜度说明字段为 freshness.notes。

一句话查询（V1.2）

给装不了 Skill、只能打开网址的聊天 Agent 用：

https://tutulife.cn/q/<用户的原话>?在=<城市、区或地点>

• 服务器从原话里识别城市、区县、菜系（含“撸串”等说法）、场景（闺蜜、约会、带娃…）、设施（包间、停车…）、预算、性价比、是否现在营业、“XX附近”。

• “附近”的地点用高德地点搜索定位；说了“附近”却没给位置时，返回“需要位置”。

• 返回可直接转述的中文答案，开头写明“理解为”；&format=json 返回结构化数据；MCP 工具 ask_restaurants 同等功能。

• 每次提问匿名记录，python scripts/admin.py stats 可看“搜了没有结果”的问题。

• 分类页 /c/城市/菜系、/c/城市/区县/菜系、/c/城市/场景 自动生成并写入 sitemap，供搜索引擎收录。

• 店铺新增“适合场景”“特色设施”，Excel 模板对应两列。

信息新鲜度（V1.1）

营业时间、人均价格、菜单各自记录“最后确认时间”：

• 超过 90 天（营业时间、价格）或 180 天（菜单）未确认，标为“待确认”。

• 维护者更新某项，或调用 /confirm，刷新该项确认时间。

• 到店食客 Agent 在反馈里填 confirmed / mismatch；2 个以上不同 Agent 反馈不符，标为“可能已变化”；反馈 closed 达到 2 个，标为“疑似已关闭”，排序降权。

• 菜品支持“当季限定”和“供应月份”，不在供应月份时 available_now=false。

• 阈值可在 .env 调整：STALE_HOURS_DAYS、STALE_PRICE_DAYS、STALE_MENU_DAYS、MISMATCH_AGENTS。

升级

上传新代码包后执行（数据库会自动升级，已有数据保留）：

cd ~ && unzip -o aijiayao-v1.6.1.zip && cd aijiayao && sudo docker compose up -d --build

开放数据导入（OpenStreetMap + All The Places）

店铺底数来自允许再发布的开放数据，标注 origin=open_data，每家店的 data_source 写明来源、原始编号、许可和来源更新日期。

1. 生成导入文件（需要 osmium-tool 和 Python 包 osmium、shapely；在任意电脑上做，产物是一个 jsonl 文件）：

   osmium tags-filter china.osm.pbf nwr/amenity=restaurant,fast_food,cafe,food_court,ice_cream,bar,pub,biergarten -o food.osm.pbf
   osmium tags-filter china.osm.pbf r/boundary=administrative -o admin.osm.pbf
   osmium export admin.osm.pbf -o admin.geojsonseq -f geojsonseq --geometry-types=polygon -a type,id
   python scripts/build_open_data.py --food food.osm.pbf --admin admin.geojsonseq --admin-pbf admin.osm.pbf \
       --atp starbucks_cn.geojson burger_king_cn.geojson five_guys_cn.geojson --atp-date 2026-09-19 --out open_stores.jsonl

   中国 OSM 文件可从 download.openstreetmap.fr 的 extracts/asia/china-latest.osm.pbf 下载；All The Places 的品牌文件在 data.alltheplaces.xyz 的最新运行结果里。

2. 把 open_stores.jsonl 放进 data/，先试运行再写入：

   sudo docker compose exec app python scripts/import_open_data.py data/open_stores.jsonl
   sudo docker compose exec app python scripts/import_open_data.py data/open_stores.jsonl --commit

3. 每周自动同步（V1.5.1）：bash deploy/install_weekly_sync.sh 安装定时任务，每周一 04:17 在容器里运行 scripts/weekly_sync.py： 下载最新 OSM 中国文件（断点续传）和 All The Places 结果 → 分段取出餐饮点与行政区（峰值内存约 750 MB，2 GB 服务器可跑）→ 整理 → 检查店数（比上次少三成以上或不足 1 万家则停止）→ 导入（含 --sync-removals）→ 删除中间文件。 结果在 data/sync/last_sync.json，日志在 data/sync/sync.log。有 Agent 改过或已认领的店只补空字段，不会被覆盖。 手动跑一次：sudo docker compose exec -T app python scripts/weekly_sync.py（加 --dry-run 只试运行）。

4. 种子店坐标（V1.5.1）：python scripts/fix_seed_coords.py 把冷启动种子店的地图平台坐标换成 OSM 坐标（300 米内同品牌的开放数据店合并；否则用 Nominatim 查商场、楼名），默认试运行，加 --commit 写入。

冷启动：批量导入（自有 Excel/CSV）

1. 按 samples/stores.csv、samples/dishes.csv 的表头整理数据（Excel 另存为 CSV 即可，UTF-8 或 GBK 都能识别）。

   • source 填：自有店 / 同行授权 / 公开事实。

   • 有坐标就填 lat、lng；来自高德或腾讯地图的坐标，coord_system 填 gcj02。

   • 没有坐标时，脚本用 OpenStreetMap Nominatim 按地址自动解析（每秒 1 次，量大时较慢）。高德的解析结果按其协议不能存储，不再用于入库。

2. 试运行，查看报告：

   python scripts/import_seed.py 你的stores.csv 你的dishes.csv

3. 确认无误后正式导入：

   python scripts/import_seed.py 你的stores.csv 你的dishes.csv --commit

   没有坐标的店默认跳过；确实要导入加 --allow-no-coords（距离搜索将找不到它们）。

报告写在 reports/ 目录。导入由公开身份的“种子导入 Agent”完成，与普通 Agent 走同一套规则。

运营命令

python scripts/admin.py claims                          # 待处理的认领申请
python scripts/admin.py approve-claim <claim_id>        # V2 核验上线前的人工兜底
python scripts/admin.py agent-status <agent_id> banned  # active / downweighted / banned
python scripts/admin.py stats                           # 统计与“搜了没有结果”的高频查询
python scripts/admin.py export-dump                     # 立即生成数据包

所有运营操作都写入变更记录，随数据包公开。

部署

任意一台能跑 Docker 的 Linux 服务器即可（2 核 2G 够用）。

1. 域名解析：把你的域名 A 记录指向服务器公网 IP；防火墙放行 80、443。

2. 把 deploy/Caddyfile 里的域名换成你自己的，然后执行：

   git clone <本仓库地址> aijiayao && cd aijiayao
   AMAP_KEY=你的高德Key bash deploy/setup.sh      # AMAP_KEY 可选，只用于“XX附近”的临时定位

3. 访问 https://你的域名/llms.txt，首次访问时 Caddy 会自动申请 HTTPS 证书。

数据库和数据包在 ./data，定期备份这个目录即可。.env 和 data/ 不进仓库。

站点验证令牌（搜索引擎站长平台）放在服务器上的 site_verify/meta.json，格式见 site_verify/meta.json.example，该文件已被 .gitignore 忽略。

上线检查：

• 使用 CDN 时，确认没有开启“拦截 AI 爬虫”类选项。

• 在中国大陆的服务器上提供服务需要完成 ICP 备案。

v1.7.1

只改 get_unmet_demand 的中英双语工具描述和参数说明（谁调用、何时用、返回哪些字段），接口与数据不变。

版本说明（v1.7）

巡检：sudo docker compose exec app python scripts/admin.py patrol 7 输出最近 7 天的“真实 Agent 调用”（自报名字的客户端且真的在查数据；爬虫、浏览器不算）、脚本类查询（待观察）和“未命中需求”。v1.7 上线前没有调用记录，数据从上线那刻起累积。

v1.7 = v1.6.1 + MCP 拆分：/mcp 只读（5 个工具，统一返回外壳 {ok, data, freshness_note, next_hint}，中英双语描述，错误带 message_en 与 hint），/mcp-admin 保留全部 20 个工具（含新增 get_unmet_demand）。原来通过 /mcp 写入的 Agent 需改用 /mcp-admin。

版本说明（v1.6）

v1.6 = v1.5.1（贡献回报、每周同步、种子店坐标）+ v1.5.2（部分 Agent 平台的参数兼容、品牌页、数据指纹与存证），以 v1.5 为基线合并。从 v1.5 直接升级即可，数据库自动加列。

品牌保护与来源证明（v1.5.2 起）

• /brand：品牌与数据使用政策（数据按 ODbL 自由使用，名称与标识不得冒用）。受保护名称、注册状态、联系方式由 .env 的 TRADEMARKS、TRADEMARK_STATUS、CONTACT 配置，商标下证后把 TRADEMARK_STATUS 改成“已注册商标，注册号 xxx”并重启。

• 数据指纹：对外输出的坐标第 7 位小数由店铺 id 与 SECRET_SALT 决定（位置变化不超过 10 厘米），库内保留原始坐标。SECRET_SALT 上线后不可改，否则旧指纹失效。

• 存证：每次生成数据包，在 data/dumps/evidence.jsonl 追加哈希记录，并公开在 /dumps/SHA256SUMS.txt。

• 检查疑似复制的数据：

  cp 可疑数据.csv ~/aijiayao/data/ && cd ~/aijiayao
  sudo docker compose exec app python scripts/check_fingerprint.py data/可疑数据.csv --out data/指纹报告.md

v1.6.1（在 v1.6 上的修复）

• 修复：REST 接口（/api/v1）概率性 500（sqlite3.ProgrammingError: SQLite objects created in a thread can only be used in that same thread）。数据库连接改为 check_same_thread=False；每个连接只属于一个请求，按先后顺序使用。

• 加速（业界通行的“先粗后精”）：无关键词、无坐标的搜索（无筛选，或只按城市/区县/菜系/价格筛选）不再给几万家店逐一打分。总数由数据库直接 COUNT(*)；这类搜索的排序分只取决于完整度、新鲜度和反馈，SQL 里先算出每家店“不会低估”的上限分，取最高的几百家精算，再检查窗口之外不可能有更靠前的店，否则扩大窗口重来（有到店观察或反馈的店全部精算）。所以排序结果与逐一打分完全相同（用 300 组随机数据逐项对比验证，含大量同分情况）；同分时按入库顺序排。其余情况（带关键词、带坐标、“现在营业”、结果不到 2000 家）仍走原来的全量精算，其中也只给当页的店生成完整输出。6 万家店的本地测试库：无关键词搜索 2.3 秒 → 0.23 秒，按城市搜索 0.21 秒 → 0.04 秒。

• 从 v1.6 升级：cd ~ && unzip -o aijiayao-v1.6.1.zip && cd aijiayao && sudo docker compose up -d --build，数据库不用动。

v1.8.0

新增“问 Agent 需求”：/mcp 增加匿名写入工具 tell_us_your_need，REST 为 POST /api/v1/needs（无需密钥；拒收链接/邮箱/手机号；每来源每分钟 1 条、每天 20 条，全站每天 500 条）；GET /api/v1/needs 公开最近需求原文（截断 300 字）。搜索无结果时的 next_hint 提示可用该工具；llms.txt 增加入口。新表 agent_needs 启动时自动创建，不动已有数据。

v1.8.1

川菜标签补全（给西安等主要城市“川菜”可搜到率）：

• 新增列 stores.cuisine_source（启动时自动补列，不动已有数据）：osm = OSM 自己标注的菜系；name_rule = 按店名推断；空 = 发布者自己填写。接口返回 cuisine_source: {key, label, inferred}，店铺页和一句话答案对推断的标“按店名推断”，导出数据包含该列。

• 推断规则在 app/cuisine_words.json（包含词、排除词可直接改）：店名含川菜/川味/川湘/川渝/巴蜀/蜀/回锅肉/钵钵鸡，且当前菜系为“中餐/餐厅”才推断；水煮鱼优先归川菜（覆盖“海鲜”）；串串、冒菜、麻辣香锅（用户确认算川菜）还可覆盖“火锅/小吃”。火锅、麻辣烫、日式“川”字店名、四川大学等地名被排除。

• 每周同步的构建步骤已内置同一套规则，同步后再跑一次 scripts/tag_cuisine.py 兜底；该脚本默认试运行，--baseline 看各城市基线，--commit 写入。只处理开放数据导入、没人认领、没有 Agent 改过的店；Agent 手工改菜系后，该店不再是推断。

• 从 v1.8.0 升级：推送 main 后自动部署，数据库不用动；上线后在服务器先运行 scripts/tag_cuisine.py 试运行，确认结果后再加 --commit 写入。

v1.8.2

tell_us_your_need（MCP）与 POST /api/v1/needs 的返回增加 try_now（旧字段 recorded、note 不变）：需求写入之后，如果现有数据能查，直接给出可打开的 /q/… 链接和 ask_restaurants 参数。try_now.reason：ok（识别出条件且有结果）、no_match（识别出条件但暂无收录）、location_missing（说了“附近”但没有位置，链接末尾补 ?在=城市、区或地点）、outside_current_data（没有识别出餐饮条件，目前只有中国餐饮数据）。只给数量、链接和工具参数，不附店名；“能查”只表示库里有符合条件的店，不代表信息已核实。预览不写搜索日志（不影响 /api/v1/demand）、不访问外部定位服务，失败时 try_now 为 null，不影响“已记录”。ask() 增加 log、locate 两个参数，默认行为不变。

v1.8.3

新增公开计数接口 GET /calls.json?days=1..30（默认 7 天，结果缓存 10 分钟，不进 OpenAPI、不记入 call_log）：按 call_log 汇总真实 Agent 调用（自报名字的客户端 + 真的在查数据），含 by_kind、real_agent_queries（总次数、来源数、按渠道/工具、成功率）、repeat_sources、funnel（窗口内首次出现、有查询 ≥2/≥4 天、查询 ≥10 次的来源数）、clients（归一化客户端名，次数 < 3 合并为“其他”）、daily（每天一行，缺的天补 0）。只含计数，不含 IP、来源哈希、查询原话、完整 UA。sources 是来源数（IP 哈希去重），不是 Agent 数。统计出错时返回空结构而不是 500。口径在 app/callstats.py，scripts/admin.py patrol 与它共用同一条真实 Agent 查询 SQL，输出不变。