Text Processing
Berechnen Sie den Flesch Lesbarkeits-Score und erhalten Sie eine detaillierte Textlesbarkeitsanalyse mit Schulpflicht-Schätzung
Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/flesch-readability-score' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"text":"Text zur Lesbarkeitsanalyse eingeben...","language":"en"}'Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.
POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/flesch-readability-score| Name | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| text | textarea | Ja | — |
| language | select | Nein | — |
Textergebnis
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Fügen Sie dieses Werkzeug Ihrem Model-Context-Protocol-Server hinzu, damit KI-Agenten es auflisten und aufrufen können.
Fügen Sie diesen Block Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-flesch-readability-score": {
"name": "flesch-readability-score",
"description": "Berechnen Sie den Flesch Lesbarkeits-Score und erhalten Sie eine detaillierte Textlesbarkeitsanalyse mit Schulpflicht-Schätzung",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=flesch-readability-score",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Nach dem Verbinden mit dem SSE-Endpunkt listen Sie die bereitgestellten Werkzeuge auf:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Rufen Sie das Werkzeug über seine ID auf; Argumente werden aus seiner Parameterliste gebildet:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "flesch-readability-score",
"arguments": {
"text": "Text zur Lesbarkeitsanalyse eingeben...",
"language": "en"
}
}
}Fragen oder Probleme? Kontakt: [email protected]