Math & Numbers
热舒适度 PMV-PPD 指标（ISO 7730）
按 ISO 7730 / ASHRAE 55 的 Fanger 方程计算热舒适度指标 PMV（预测平均投票，−3 冷..+3 热）与 PPD（预测不满意百分比，%）。输入：空气温度 Ta、平均辐射温度 Tr、相对风速 v_ar、相对湿度 φ、代谢率 M（met，1 met=58.2 W/m²）、服装热阻 Icl（clo，1 clo=0.155 m²·K/W）、外部做功 W（默认 0）。服装表面温度 Tcl 迭代求解。同时给出 7 级感受标签。
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用三种语言从你的代码中调用此工具。
cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/thermal-comfort-pmv' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"ta":22,"tr":22,"tempUnit":"°C","var":0.1,"rh":50,"met":1.2,"clo":1,"work":0,"decimalPlaces":3}'API 参考
以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
请求端点
HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/thermal-comfort-pmv请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ta | number | 是 | Dry-bulb air temperature Ta, in the selected Temperature Unit. |
| tr | number | 是 | Mean radiant temperature Tr, in the selected Temperature Unit. |
| tempUnit | select | 否 | — |
| var | number | 是 | Relative air velocity v_ar in m/s. Typical office 0.1 m/s. 0–3 m/s. |
| rh | number | 是 | Relative humidity φ in % (0–100). |
MCP 集成
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
服务配置
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
mcp.json
{
"mcpServers": {
"elysiatools-thermal-comfort-pmv": {
"name": "thermal-comfort-pmv",
"description": "按 ISO 7730 / ASHRAE 55 的 Fanger 方程计算热舒适度指标 PMV（预测平均投票，−3 冷..+3 热）与 PPD（预测不满意百分比，%）。输入：空气温度 Ta、平均辐射温度 Tr、相对风速 v_ar、相对湿度 φ、代谢率 M（met，1 met=58.2 W/m²）、服装热阻 Icl（clo，1 clo=0.155 m²·K/W）、外部做功 W（默认 0）。服装表面温度 Tcl 迭代求解。同时给出 7 级感受标签。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=thermal-comfort-pmv",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}列出可用工具
连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
tools/list
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}调用此工具
通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
tools/call
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "thermal-comfort-pmv",
"arguments": {
"ta": 22,
"tr": 22,
"tempUnit": "°C",
"var": 0.1,
"rh": 50,
"met": 1.2,
"clo": 1,
"work": 0,
"decimalPlaces": 3
}
}
}可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。
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