Ausreißer-Prozessor

Fortgeschrittene Ausreißer-Erkennung und -Verarbeitungswerkzeug, das anomale Werte mit mehreren statistischen Methoden identifiziert, entfernt oder ersetzt.

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Schnellstart

Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.

cURL

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/data-outlier-processor' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"name,age,salary,score,temperature\nAlice,25,50000,85.2,36.5\nBob,32,75000,92.7,38.1\nCharlie,28,60000,78.9,37.2","targetColumns":"age, salary, score\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns","detectionMethod":"iqr","threshold":1.5,"handlingStrategy":"remove","replacementMethod":"median","preserveOriginal":false,"markOutliers":true,"includeStatistics":false,"autoThreshold":false,"sensitivity":"medium"}'

API-Referenz

Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.

Endpunkt

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/data-outlier-processor

Parameter

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
inputData	textarea	Ja	—
targetColumns	textarea	Nein	—
detectionMethod	select	Nein	—
threshold	number	Nein	Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers.
handlingStrategy	select	Nein	—
replacementMethod	select	Nein	—
preserveOriginal	checkbox	Nein	—
markOutliers	checkbox	Nein	Spalten hinzufügen, um erkannte Ausreißer zu markieren
includeStatistics	checkbox	Nein	—
autoThreshold	checkbox	Nein	Automatically find optimal threshold based on data distribution
sensitivity	select	Nein	—

Antwortformat

Textergebnis

JSON

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

MCP-Integration

Fügen Sie dieses Werkzeug Ihrem Model-Context-Protocol-Server hinzu, damit KI-Agenten es auflisten und aufrufen können.

Serverkonfiguration

Fügen Sie diesen Block Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-data-outlier-processor": {
      "name": "data-outlier-processor",
      "description": "Fortgeschrittene Ausreißer-Erkennung und -Verarbeitungswerkzeug, das anomale Werte mit mehreren statistischen Methoden identifiziert, entfernt oder ersetzt.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-outlier-processor",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge auflisten

Nach dem Verbinden mit dem SSE-Endpunkt listen Sie die bereitgestellten Werkzeuge auf:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Dieses Werkzeug aufrufen

Rufen Sie das Werkzeug über seine ID auf; Argumente werden aus seiner Parameterliste gebildet:

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "data-outlier-processor",
    "arguments": {
  "inputData": "name,age,salary,score,temperature\nAlice,25,50000,85.2,36.5\nBob,32,75000,92.7,38.1\nCharlie,28,60000,78.9,37.2",
  "targetColumns": "age, salary, score\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns",
  "detectionMethod": "iqr",
  "threshold": 1.5,
  "handlingStrategy": "remove",
  "replacementMethod": "median",
  "preserveOriginal": false,
  "markOutliers": true,
  "includeStatistics": false,
  "autoThreshold": false,
  "sensitivity": "medium"
}
  }
}

Verketten Sie mehrere Werkzeuge in einer Sitzung mit einer kommagetrennten toolId-Liste, z. B. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (max. 20).

Fragen oder Probleme? Kontakt: [email protected]