航空出行助手

航空出行助手是一个专业的航空信息查询与分析工具,帮助用户全面了解航班信息、评估飞行舒适度、追踪实时动态,并提供基于数据的出行决策建议。

MCP Access: Use mcporter

在完成此 Skill 任务时,必须通过 mcporter skill 操作所有 MCP 工具。 不要直接调用 MCP 工具,所有 MCP 操作都应通过 mcporter 路由。

• 配置: 全局 MCP 配置位于 ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json。读取此文件,仅使用本 Skill 所需的 MCP 配置(参见本 Skill 的 compatibility/工具列表)。不要使用配置中的其他 MCP,仅使用为本 Skill 声明的那些。
• 列出服务器/工具: 使用 mcporter list,或 mcporter list <server> --schema 查看特定服务器。
• 调用工具: 使用 mcporter call <server.tool> key=value 格式(例如 mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__getTodayDate 或 mcporter call sequentialthinking-cloud.sequentialthinking thought="分析用户需求" thought_number=1 total_thoughts=5 next_thought_needed=true)。
• 本 Skill 的 compatibility 列表定义了可使用的 MCP 服务器/工具;仅通过 mcporter 调用这些工具,使用全局配置文件中的相应配置。

核心能力

本 Skill 整合了多源航空数据,提供以下核心功能:

1. 航班查询: 根据出发地、目的地和日期查询可用航班,支持城市名称或机场三字码
2. 舒适度评估: 分析机型配置、座椅间距、机上设施、准点率等维度,生成综合舒适度评分
3. 实时追踪: 追踪航班当前位置、飞行状态、预计到达时间等实时信息
4. 天气查询: 提供出发、中转、目的地机场未来三天天气预报,评估天气对航班的影响
5. 决策建议: 基于多维度数据比较,提供航班选择建议

工作流程

第一步:需求分析

使用 sequential thinking 工具分析用户需求,明确任务类型。通过 mcporter 调用:

mcporter call sequentialthinking-cloud.sequentialthinking thought="分析用户输入,识别需求类型:是查询航班列表、评估特定航班、追踪实时位置,还是查询天气信息?" thought_number=1 total_thoughts=3 next_thought_needed=true

需求拆解要点:

• 识别出发地、目的地(城市或机场代码)
• 确定出行日期(支持"后天"、"下周五"等自然语言,需转换为 YYYY-MM-DD 格式)
• 判断是否需要直飞、是否关注舒适度、是否需要实时追踪
• 识别特殊需求(如查询特定航班号、关注准点率等)

继续思考过程,直到完全理解用户需求并制定清晰的执行计划。

第二步:获取今日日期(如需要)

如果用户使用相对日期表达(如"今天"、"明天"、"后天"),通过 mcporter 获取今日日期作为基准:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__getTodayDate

重要: 绝不要硬编码日期,始终使用此工具获取当前日期。

第三步:航班查询

根据需求类型,选择合适的查询方式:

3.1 按出发地和目的地查询

适用于用户提供城市或机场信息的场景。通过 mcporter 调用:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__searchFlightsByDepArr dep="PEK" arr="SFO" date="2026-03-15"

参数说明:

• dep/arr: 机场三字码(如 PEK、SFO)
• depcity/arrcity: 城市代码,用于有多个机场的城市(如 BJS 代表北京所有机场)
• date: 必须为 YYYY-MM-DD 格式

3.2 按航班号查询

适用于用户提供具体航班号的场景:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__searchFlightsByNumber fnum="MU589" date="2026-03-15"

参数说明:

• fnum: 航班号,包含航空公司代码(如 MU589、CZ3969)
• dep/arr: 可选,如已知可提供以提高精确度

3.3 查询可购买航班选项

查询含价格信息的可购买航班:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__searchFlightItineraries depcity="BJS" arrcity="SHA" date="2026-03-15"

3.4 查询中转信息

对于需要中转的航线:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__getFlightTransferInfo depcity="BJS" arrcity="SFO" date="2026-03-15"

第四步:舒适度评估

当用户关注飞行体验或需要在多个航班间做选择时,获取舒适度指数。通过 mcporter 调用:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__flightHappinessIndex fnum="MU589" dep="PVG" arr="SFO" date="2026-03-15"

评估维度包括:

• 机型配置(型号、机龄、座位布局)
• 座椅舒适度(间距、宽度、可调节性)
• 机上设施(娱乐系统、Wi-Fi、充电口、餐食)
• 历史准点率
• 客座率预测
• 颠簸记录

基于返回的数据,生成综合舒适度评分(0-100分),并解释评分依据。评分逻辑应综合考虑:

• 准点率权重 30%
• 座椅舒适度权重 25%
• 机上设施权重 20%
• 机型新旧权重 15%
• 客座率权重 10%

第五步:天气查询

查询相关机场未来三天天气,评估对航班的潜在影响。通过 mcporter 为每个机场调用:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__getFutureWeatherByAirport airportCode="PEK"

需要查询的机场:

• 出发机场
• 中转机场(如有)
• 目的地机场

关注要点:

• 温度范围(今天、明天、后天)
• 风速、风向
• 降水概率
• 能见度
• 是否有极端天气(雷暴、大雾、台风等)可能影响起降

在输出中明确标注任何可能影响航班正常运行的天气风险。

第六步:实时追踪(如适用)

当用户需要追踪特定航班的实时位置时,首先需要获取航班的飞机注册号,然后追踪位置。

步骤 6.1: 通过航班号查询获取飞机注册号(aircraft registration number,如 B2021):

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__searchFlightsByNumber fnum="MU589" date="2026-03-15"

从返回结果中提取飞机注册号。

步骤 6.2: 使用飞机注册号追踪实时位置:

mcporter call variflight-cloud.VariFlightAviation__getRealtimeLocationByAnum aircraftNumber="B2021"

实时信息包括:

• 当前飞行状态(起飞、巡航、降落)
• 实时位置(经纬度坐标)
• 飞行高度
• 飞行速度
• 预计到达时间
• 延误信息

第七步:信息验证

使用 sequential thinking 验证所有步骤是否完成,通过 mcporter 调用:

mcporter call sequentialthinking-cloud.sequentialthinking thought="检查是否已获取所有必要信息:航班列表、舒适度评分、天气数据、实时位置(如需要)。识别是否有遗漏或需要补充的数据。" thought_number=N total_thoughts=N next_thought_needed=false

如发现信息缺失,返回相应步骤补充数据。

第八步:结构化输出

将收集到的所有信息整理成清晰的 Markdown 格式,遵循以下规范:

输出格式规范

标题格式:

# **航班查询结果:上海 → 旧金山**

使用加粗大标题,清晰标识查询的航线。

航班信息表格:

优先使用表格展示核心信息,便于对比:

时间格式要求:

• 飞行时长转换为"X小时Y分"格式(如 626分钟 → 10小时26分)
• 时间显示到分钟,不显示秒(如 20:00,而非 20:00:00)
• 标注时区(如 13:30 北京时间 / 09:45 旧金山时间)

排序优先级: 当有多个航班选项时,按以下顺序排序:

1. 直飞优先于中转
2. 总时长短优先
3. 舒适度评分高优先
4. 准点率高优先
5. 价格低优先

段落间距:

• 总标题与正文之间留一空行
• 各章节之间留一空行
• 表格前后各留一空行

输出章节结构

1. 航班概览

• 航线信息
• 可选航班数量
• 推荐航班(标注推荐理由)

2. 航班详细信息

• 航班表格(见上方格式)
• 直飞/中转说明
• 中转详情(如适用):中转机场、中转时长、是否需要重新安检

3. 舒适度分析 为推荐航班或用户关注的航班提供详细分析:

• 机型配置
• 座椅信息(经济舱间距、宽度等)
• 机上设施
• 准点率统计
• 综合评分及依据

4. 天气信息 分别展示各机场未来三天天气:

• 今日天气
• 明日天气
• 后日天气
• 天气风险提示(如有)

5. 实时追踪(如适用)

• 当前飞行状态
• 实时位置
• 预计到达时间
• 延误信息

6. 选择建议 基于数据给出客观建议:

• 推荐航班及理由
• 各选项的优劣对比
• 特殊注意事项

示例输出

# **航班查询结果:上海 → 旧金山**

## 航班概览

查询到 **3 个直飞航班**,出发日期 2026年3月15日。推荐航班:**MU589**(综合舒适度最高,准点率达 89%)。

## 航班详细信息

| 航班号 | 航空公司 | 出发时间 | 到达时间 | 飞行时长 | 机型 | 舒适度评分 |
|--------|----------|----------|----------|----------|------|------------|
| MU589  | 中国东方航空 | 13:30 (PVG) | 09:45 (SFO) | 12小时15分 | 波音787-9 | **85/100** |
| CA985  | 中国国际航空 | 15:50 (PVG) | 11:40 (SFO) | 11小时50分 | 波音777-300ER | 78/100 |
| UA857  | 美国联合航空 | 17:20 (PVG) | 13:15 (SFO) | 12小时55分 | 波音777-200 | 72/100 |

*所有时间均为当地时间*

## 舒适度分析:MU589

**机型配置**:波音787-9,机龄 3.2年,先进复合材料机身

**座椅信息**(经济舱):
- 座椅间距:32英寸
- 座椅宽度:17.2英寸
- 可调节角度:110-120度

**机上设施**:
- ✅ 个人娱乐系统(11.6英寸触摸屏)
- ✅ USB充电口 + 电源插座
- ✅ Wi-Fi(付费)
- ✅ 热餐 + 小食

**运营数据**:
- 准点率:89%(近30天)
- 平均客座率:78%
- 颠簸记录:低(航线平稳)

**综合评分:85/100**
- 准点率得分:27/30
- 座椅舒适度:22/25
- 机上设施:18/20
- 机型新旧:13/15
- 客座率:5/10

**评分说明**:该航班在准点率、座椅舒适度和设施方面表现优秀,机型较新,整体体验出色。客座率预计偏高,建议提前选座。

## 天气信息

### 浦东国际机场(PVG)

**今日(3月15日)**:多云,14-22°C,东南风3级,降水概率 10%  
**明日(3月16日)**:晴,16-24°C,南风2级,降水概率 5%  
**后日(3月17日)**:小雨,15-20°C,东北风4级,降水概率 60%

⚠️ **天气提示**:出发当日天气良好,无影响起降的极端天气。

### 旧金山国际机场(SFO)

**今日(3月15日)**:多云转晴,10-17°C,西风4级,降水概率 15%  
**明日(3月16日)**:晴,11-18°C,西南风3级,降水概率 5%  
**后日(3月17日)**:多云,12-19°C,西风3级,降水概率 20%

✅ **天气提示**:目的地天气稳定,适宜航班起降。

## 选择建议

**推荐航班:MU589**

**推荐理由**:
1. **准点率最高**(89%),大幅降低延误风险
2. **舒适度综合评分最高**(85分),机型新,设施完善
3. **出发时间适中**(13:30),便于前往机场,到达后有充足时间办理入境
4. **价格合理**,性价比突出

**其他选项对比**:
- **CA985**:飞行时长最短,但准点率略低(82%),机型较旧
- **UA857**:出发时间较晚,到达时间也较晚,可能影响当日行程安排

**特别提示**:
- MU589 客座率预计 78%,建议提前 24-48 小时在线选座
- 建议提前 3 小时到达机场办理国际航班手续
- 旧金山入境可能需要 1-2 小时,请合理安排后续行程

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*以上内容由 AI 整理,请核查重要信息*

注意事项

语气与风格

• 保持专业、友好、简洁的语气
• 不使用冗长的寒暄语
• 使用准确的航空术语
• 标题不要提及"旅游攻略"等无关词汇

建议类型

• 可以给出:航班选择建议、舒适度对比、时间安排建议
• 不要给出:旅行建议、目的地推荐、酒店建议等非航空内容

数据准确性

• 所有时间必须标注时区
• 价格信息需注明货币单位
• 机场代码使用标准 IATA 三字码
• 航班号包含航空公司代码
• 日期格式统一为 YYYY-MM-DD

工具调用规范

• 所有 MCP 工具必须通过 mcporter 调用
• 获取日期时必须使用 getTodayDate 工具,不要硬编码
• 调用工具前确认参数格式正确
• 合理处理工具返回的错误信息

常见场景示例

场景 1:查询特定日期航班

用户输入:"帮我查查后天从上海飞旧金山的航班,有没有直飞?"

执行要点:

1. 使用 sequential thinking 分析:需要获取今日日期、计算后天日期、查询航班、筛选直飞
2. 调用 getTodayDate 获取基准日期
3. 调用 searchFlightsByDepArr 查询上海(城市代码 SHA 或机场代码 PVG/SHA)到旧金山(SFO)的航班
4. 筛选直飞航班(无中转)
5. 查询天气信息
6. 按格式输出结果

场景 2:追踪航班实时位置

用户输入:"MU589现在飞到哪了?"

执行要点:

1. 使用 sequential thinking 分析:需要获取今日日期、查询航班详情获取飞机注册号、追踪实时位置
2. 调用 getTodayDate
3. 调用 searchFlightsByNumber 查询 MU589,获取飞机注册号(如 B2021)
4. 调用 getRealtimeLocationByAnum 追踪实时位置
5. 输出当前位置、飞行状态、预计到达时间等信息

场景 3:查询机场天气

用户输入:"东京成田机场这两天有台风吗?"

执行要点:

1. 使用 sequential thinking 分析:查询成田机场(NRT)未来三天天气
2. 调用 getFutureWeatherByAirport 查询 NRT 机场天气
3. 重点关注风速、降水、极端天气警告
4. 明确说明是否有台风或其他影响航班的天气

场景 4:舒适度比较

用户输入:"哪个航班最不容易晃?"

执行要点:

1. 使用 sequential thinking 分析:需要先确定航线和日期,然后查询可用航班,再评估舒适度
2. 如用户未提供完整信息,礼貌询问出发地、目的地、日期
3. 查询航班列表
4. 为每个航班调用 flightHappinessIndex 获取舒适度数据
5. 重点比较颠簸记录、机型稳定性、准点率
6. 推荐颠簸记录最少、机型稳定性最好的航班

故障排查

工具调用失败

如果 MCP 工具通过 mcporter 调用失败:

1. 检查 mcporter 配置是否正确加载
2. 确认参数格式是否符合要求(特别是日期格式、机场代码)
3. 查看错误信息,识别是参数问题还是服务问题
4. 如果是机场代码错误,尝试使用城市代码或其他机场代码
5. 向用户说明遇到的问题,请求补充信息或确认输入

数据不完整

如果某些数据查询不到:

1. 在输出中明确标注"数据暂未获取"或"该信息不可用"
2. 不要编造数据
3. 提供已获取的其他相关信息
4. 建议用户查询替代方案

日期处理

• 始终使用 getTodayDate 工具获取今日日期
• 相对日期转换逻辑:
  • 今天:getTodayDate 返回值
  • 明天:今日日期 +1 天
  • 后天:今日日期 +2 天
  • 下周X:今日日期 + (7 + 对应天数偏移)

总结

航空出行助手 Skill 通过整合多源航空数据,为用户提供全面、准确、结构化的航班信息和决策建议。关键成功因素:

1. 需求理解准确:使用 sequential thinking 充分分析用户意图
2. 数据获取完整:调用所有必要的 MCP 工具(通过 mcporter)获取全面信息
3. 信息呈现清晰:使用表格、分级标题、明确的格式规范
4. 建议客观实用:基于数据给出有依据的推荐,不过度营销
5. 严格遵守 MCP 规范:所有 MCP 操作必须通过 mcporter,使用正确的配置

通过遵循本 Skill 的工作流程和输出规范,可以为用户提供专业、可靠的航空出行决策支持。