model {
for (i in 1:n) {
y[i] ~ dnorm(mu, inv.sigma.squared)
}
mu ~ dnorm(gamma, inv.omega.squared)
inv.omega.squared <- n0/sigma.squared
inv.sigma.squared <- 1/sigma.squared
y.pred ~ dnorm(mu, inv.sigma.squared)
P.crit <- step(y.pred - y.crit)
}

Data:
list(n=2, y=c(128, 132), gamma=120, n0=0.25,
sigma.squared=25, y.crit=145)

   node   mean   sd   MC error   2.5%   median   97.5%   start   sample
   P.crit   0.00363   0.06014   1.856E-4   0.0   0.0   0.0   1001   100000
   mu   128.9   3.328   0.01017   122.3   128.9   135.4   1001   100000
   y.pred   128.9   5.999   0.01936   117.1   128.9   140.6   1001   100000