Data Processing
Herramienta avanzada de detección y procesamiento de valores atípicos que identifica, elimina o reemplaza valores anómalos usando múltiples métodos estadísticos.
Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/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":true,"autoThreshold":false,"sensitivity":"medium"}'Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.
POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/data-outlier-processor| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Sí | — |
| targetColumns | textarea | No | — |
| detectionMethod | select | No | — |
| threshold | number | No | Sensitivity threshold for outlier detection. Lower values detect more outliers. |
| handlingStrategy | select | No | — |
| replacementMethod | select | No | — |
| preserveOriginal | checkbox | No | — |
| markOutliers | checkbox | No | Agregar columnas para marcar valores detectados como atípicos |
| includeStatistics | checkbox | No | — |
| autoThreshold | checkbox | No | Automatically find optimal threshold based on data distribution |
| sensitivity | select | No | — |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.
Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-data-outlier-processor": {
"name": "data-outlier-processor",
"description": "Herramienta avanzada de detección y procesamiento de valores atípicos que identifica, elimina o reemplaza valores anómalos usando múltiples métodos estadísticos.",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-outlier-processor",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:
{
"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": true,
"autoThreshold": false,
"sensitivity": "medium"
}
}
}¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]