其中三种需要工程师、仪表盘和部署。一种只需要一句话。这就是 Arpuro Intelligence 带来的差异。
“列出 Isfjorden Silicon 的所有点位以及上个月的粉尘状况，按暴露量从高到低排序。”
SELECT l.name,
AVG(m.resp_mg) AS avg_dust
FROM measurements m
JOIN locations l ON m.loc_id = l.id
JOIN sites s ON l.site_id = s.id
WHERE s.name = 'Isfjorden Silicon'
AND m.time >= NOW() - INTERVAL '1 month'
GROUP BY l.name
ORDER BY avg_dust DESC;GET /api/sites ?name=Isfjorden+Silicon GET /api/locations ?site_id=42 GET /api/measurements ?locations=101,102,103,104 &start=2026-01-01T00:00:00Z &end=2026-02-01T00:00:00Z &types=resp_mg_per_m3
sites = api.get_sites(
name="Isfjorden")
locs = api.get_locations(
site_id=sites[0].id)
data = api.get_measurements(
locations=[l.id for l in locs],
start="2026-01-01",
end="2026-02-01",
types=["resp_mg_per_m3"])
sorted(data,
key=lambda x: x.avg,
reverse=True)“列出 Isfjorden Silicon 的所有点位以及上个月的粉尘状况，按暴露量从高到低排序。”
点击任意提示，看看答案的样子。
Arpuro Intelligence 使用 Model Context Protocol — 让大语言模型与实时数据对话的开放标准。把它想成 AI 的 USB-C：一个接口，连接所有现代模型。
在你支持 MCP 的客户端（Claude、ChatGPT、Cursor、Copilot）中粘贴一个 URL：
https://mcp.arpuro.io通过标准 OAuth 流程登录你的 Arpuro 账户。与平台同一套登录 — 同一角色、同一权限，无需另设访问管理。
模型获得只读访问权限，仅限你已经有权查看的仪表盘和历史数据。图表、汇总、导出 — 全部基于实时数据生成。
Crisp Ideas 于 2026 年 4 月开展的独立评估，测算了将 Arpuro 传感器与生成式 AI 结合在每个现场带来的影响。这不是生产力的小幅调整 — 而是在物理基础设施之上的投资回报放大。
阅读完整评估