mcp

基于MCP协议的园艺管理数据采集与监控服务器。

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：mcp。
它的用途是：基于MCP协议的园艺管理数据采集与监控服务器。
详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-tool-telemetry/
请根据该页面的说明完成安装。

“帮我查一下过去24小时温室内的平均温度和湿度变化。”，它会通过此MCP服务器连接你的数据库，查询并汇总相关数据，以图表或文字形式向你报告趋势。或者

对AI说：“当前土壤湿度是否低于预警值？”，它会实时获取最新传感器读数并给出判断和建议。

这个Skill是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的园艺管理数据采集（Telemetry）服务器。它解决了园艺项目（如家庭种植、温室大棚）中环境数据（如温度、湿度、光照）分散、难以统一监控和分析的问题。

通过集成TypeScript后端与PostgreSQL数据库，它能将各类传感器数据集中存储，并提供标准化的MCP接口供AI助手（如Claude）查询和分析。用户可以通过AI助手直接询问当前环境状况、历史数据趋势，而无需手动登录多个设备或平台。

它非常适合对家庭园艺、小型农场或植物实验项目进行数字化管理的爱好者或专业人士，尤其是那些希望利用AI来辅助决策（如浇水、补光时机）的用户。

使用前需要确保已部署好PostgreSQL数据库并配置好数据源连接。由于它专注于数据采集和提供查询接口，本身不包含复杂的控制逻辑或自动化执行功能，更适合作为数据中台与其它自动化工具或AI分析能力结合使用。

核心区别在于它专为园艺场景定制了数据模型和MCP接口，而非通用的遥测工具；同时，它直接基于新兴的MCP协议构建，能与支持该协议的AI助手（如Claude Desktop）无缝集成，实现用自然语言查询园艺数据。

不适合需要复杂设备控制、自动化执行或非园艺领域遥测任务的场景。

这个MCP服务器能控制我的浇水设备吗？

不能，它主要用于数据采集和查询，不包含设备控制功能。

需要自己部署数据库吗？

是的，需要预先安装并配置好PostgreSQL数据库。