gurume
一个用于发现和查询日本Tabelog美食信息的Python工具集。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：gurume。 它的用途是：一个用于发现和查询日本Tabelog美食信息的Python工具集。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/gurume/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我找一下东京银座附近评分高的寿司店，两个人用餐。”，它会通过集成的Gurume MCP工具，解析你的自然语言需求，转换成结构化查询条件（如地区=银座，关键词=寿司，排序=评分，用餐人数=2），并从Tabelog获取并返回结构化的餐厅列表，包括店名、评分、人均价格和链接。
介绍
Gurume是一个集Python库、命令行工具、终端交互界面和MCP服务器于一体的工具，专门用于从日本最大的餐厅点评平台Tabelog上发现和查询餐厅信息。它解决了用户（尤其是非日语母语者或开发者）难以高效、结构化地获取日本餐厅信息的痛点。
用户可以通过指定地区、关键词、料理类型、日期和用餐人数等条件进行精确搜索，并将搜索结果（包括餐厅详情、评分、菜单等）解析为结构化数据。它提供了同步和异步的Python API，方便集成到自动化脚本或应用中；内置的CLI和TUI则让非开发者也能快速上手查询；而其MCP服务器功能，则能让AI助手（如Claude）直接调用这些能力，实现自然语言对话式查询。
这个工具非常适合计划日本旅行、研究日本餐饮市场、或需要将餐饮数据集成到应用中的开发者、数据分析师和内容创作者。对于普通用户，TUI界面直观易用；对于开发者，其类型完备的API和MCP集成能力极具价值。
使用建议：对于常规查询，推荐从gurume tui开始，体验交互式搜索。开发者若想集成到AI工作流，可重点关注其MCP服务器功能。需要注意的是，数据来源依赖于Tabelog网站，其可用性和访问速度可能受网站政策影响。
核心特点
与同类网页爬虫或简单查询工具相比，Gurume的核心区别在于其提供了从底层API、CLI、交互式TUI到AI助手集成（MCP）的完整工具链，并且针对日本料理（29种稳定分类）和Tabelog平台进行了深度优化，确保了查询的准确性和稳定性。
注意事项
该工具主要服务于日本Tabelog平台，不适合查询日本以外的餐厅信息，且其功能深度依赖于目标网站的可用性。
常见问题
Gurume能用来预订餐厅吗？
不能，Gurume目前专注于餐厅信息的搜索和解析，不包含预订功能。
非开发者如何使用Gurume？
可以通过安装后运行 `gurume tui` 命令，使用交互式终端界面进行搜索，无需编写代码。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/gurume/raw/index.md 读取 gurume 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/gurume/raw/index.md（查看排版版本）