HN-Erwähnungen: Lob, Kritik und Leseabsicht

Prüfen Sie die Haltung zu Büchern oder Entitäten aus JSON oder CSV. Trennen Sie Lob, Kritik, Leseabsicht und neutrale Erwähnungen vor der Empfehlungszählung.

html· HTML-ErgebnisWerkzeug öffnen

Schnellstart

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

cURL

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"mentions":"[\n  {\n    \"id\": \"praise\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I loved Dune.\",\n    \"commentId\": \"101\"\n  },\n  {\n    \"id\": \"critique\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I hated Dune.\",\n    \"commentId\": \"102\"\n  },\n  {\n    \"id\": \"reading\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I wanted to read Dune.\",\n    \"commentId\": \"103\"\n  }\n]","format":"json","mode":"rules","corrections":"","threshold":0.85}'

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/hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier

Parameter

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
mentions	textarea	Ja	—
format	select	Nein	—
mode	select	Nein	—
corrections	textarea	Nein	—
threshold	number	Nein	—

Antwortformat

HTML-Ergebnis

JSON

{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "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-hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier": {
      "name": "hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier",
      "description": "Prüfen Sie die Haltung zu Büchern oder Entitäten aus JSON oder CSV. Trennen Sie Lob, Kritik, Leseabsicht und neutrale Erwähnungen vor der Empfehlungszählung.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier",
      "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": "hn-mention-sentiment-positive-negative-classifier",
    "arguments": {
  "mentions": "[\n  {\n    \"id\": \"praise\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I loved Dune.\",\n    \"commentId\": \"101\"\n  },\n  {\n    \"id\": \"critique\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I hated Dune.\",\n    \"commentId\": \"102\"\n  },\n  {\n    \"id\": \"reading\",\n    \"entity\": \"Dune\",\n    \"context\": \"I wanted to read Dune.\",\n    \"commentId\": \"103\"\n  }\n]",
  "format": "json",
  "mode": "rules",
  "corrections": "",
  "threshold": 0.85
}
  }
}

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]