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Data Analysis

Monte-Carlo-Simulations-Builder

Definieren Sie Eingangsverteilungen (normal/uniform/lognormal/triangular), schreiben Sie eine Formel, führen Sie Tausende Durchläufe aus und erhalten Sie das Histogramm mit Konfidenzintervallen.

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/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}'

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/monte-carlo-simulation-builder

Parameter

NameTypErforderlichBeschreibung
distributionstextareaJaDeklarieren Sie jede Eingabe. Typen: normal [Mittelwert, Sigma], uniform [min, max], lognormal [mu, sigma], triangular [a, b, c].
formulatextJaArithmetischer Ausdruck über Variablen. Unterstützt + - * / % ^, Klammern, abs/sqrt/exp/log/min/max/pow, PI, E.
trialsnumberNeinAnzahl Stichproben. Mehr → glatteres Histogramm (100–200000).
seedtextNeinFester Seed = reproduzierbar. Leer = neuer Zufallswurf.
confidence

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-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"
    }
  }
}

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": "monte-carlo-simulation-builder",
    "arguments": {
  "distributions": "revenue = normal [100, 20]\ncost = uniform [30, 50]",
  "formula": "revenue - cost",
  "trials": 10000,
  "seed": "42",
  "confidence": 90
}
  }
}
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).
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number
Nein
Perzentilband des KI (50–99,9%). Standard 90% → P5–P95.

Antwortformat

HTML-Ergebnis

JSON
{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Fragen oder Probleme? Kontakt: [email protected]