Data Analysis
Definieren Sie Eingangsverteilungen (normal/uniform/lognormal/triangular), schreiben Sie eine Formel, führen Sie Tausende Durchläufe aus und erhalten Sie das Histogramm mit Konfidenzintervallen.
Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/monte-carlo-simulation-builder' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"distributions":"revenue = normal [100, 20]\ncost = uniform [30, 50]","formula":"revenue - cost","trials":10000,"seed":"42","confidence":90}'Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.
POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/monte-carlo-simulation-builder| Name | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| distributions | textarea | Ja | Deklarieren Sie jede Eingabe. Typen: normal [Mittelwert, Sigma], uniform [min, max], lognormal [mu, sigma], triangular [a, b, c]. |
| formula | text | Ja | Arithmetischer Ausdruck über Variablen. Unterstützt + - * / % ^, Klammern, abs/sqrt/exp/log/min/max/pow, PI, E. |
| trials | number | Nein | Anzahl Stichproben. Mehr → glatteres Histogramm (100–200000). |
| seed | text | Nein | Fester Seed = reproduzierbar. Leer = neuer Zufallswurf. |
| confidence |
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-monte-carlo-simulation-builder": {
"name": "monte-carlo-simulation-builder",
"description": "Definieren Sie Eingangsverteilungen (normal/uniform/lognormal/triangular), schreiben Sie eine Formel, führen Sie Tausende Durchläufe aus und erhalten Sie das Histogramm mit Konfidenzintervallen.",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=monte-carlo-simulation-builder",
"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": "monte-carlo-simulation-builder",
"arguments": {
"distributions": "revenue = normal [100, 20]\ncost = uniform [30, 50]",
"formula": "revenue - cost",
"trials": 10000,
"seed": "42",
"confidence": 90
}
}
}| number |
| Nein |
| Perzentilband des KI (50–99,9%). Standard 90% → P5–P95. |
HTML-Ergebnis
{
"result": "<div>Processed HTML content</div>",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Fragen oder Probleme? Kontakt: [email protected]