CO2 Sensor MCP
Node.js模拟传感器服务，为AI开发提供测试数据
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：CO2 Sensor MCP。 它的用途是：Node.js模拟传感器服务，为AI开发提供测试数据 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/co2-sensor-mcp/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
“启动CO2传感器模拟服务，并设置浓度在400-1000ppm之间随机波动。”，它会执行安装命令并启动服务，提供一个本地API端点。接着你可以说：“让智能体每隔5秒从这个模拟服务获取一次数据，并绘制趋势图。”，AI会编写代码调用该服务的接口，并处理返回的模拟数据。
介绍
CO2 Sensor MCP 是一个用于模拟传感器数据的Node.js服务，它解决了AI应用开发中依赖真实硬件传感器进行测试和集成的难题。开发者无需采购和连接物理设备，即可获得稳定、可配置的模拟数据流，极大降低了开发门槛和成本。
通过简单的安装和配置，该服务即可在本地或开发环境中运行，提供模拟的二氧化碳传感器数据接口。它可以与各种AI开发框架或工具链集成，作为数据源来测试和训练模型，或验证数据处理逻辑。
它非常适合后端开发、全栈开发、智能体开发以及物联网应用开发者，特别是那些正在开发环境监测、智能家居或工业物联网相关AI功能的团队。对于高校学生完成毕业设计或学术研究者进行算法原型验证，也是一个便捷的工具。
使用建议是，将其作为开发与测试阶段的数据模拟器，在投入生产前仍需对接真实传感器进行最终验证。注意其生成的是模拟数据，不适合用于需要高精度真实数据的校准或正式环境部署场景。
核心特点
与通用数据模拟工具相比，它专门针对传感器数据（如CO2）的格式和特性进行模拟，提供了更贴近真实场景的数据结构和波动模式。同时，它深度集成了MCP（Model Context Protocol）工具生态，能更方便地被AI智能体调用和交互。
注意事项
不适合需要高精度、真实物理传感器数据的生产环境或科学实验场景。
常见问题
这个模拟传感器能模拟哪些数据？
主要模拟二氧化碳（CO2）浓度数据，可配置范围、波动频率等参数。
如何与我的AI项目集成？
作为独立的Node.js服务运行，你的AI应用可以通过HTTP或MCP协议调用其API获取模拟数据流。
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/co2-sensor-mcp/raw/index.md 读取 CO2 Sensor MCP 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/co2-sensor-mcp/raw/index.md（查看排版版本）