Procesador de Valores Atípicos

Herramienta avanzada de detección y procesamiento de valores atípicos que identifica, elimina o reemplaza valores anómalos usando múltiples métodos estadísticos.

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Inicio rápido

Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.

cURL

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":false,"autoThreshold":false,"sensitivity":"medium"}'

Referencia de la API

Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.

Endpoint

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/data-outlier-processor

Parámetros

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	—

Formato de respuesta

Resultado de texto

JSON

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Integración MCP

Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.

Configuración del servidor

Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:

mcp.json

{
  "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"
    }
  }
}

Listar herramientas disponibles

Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Llamar a esta herramienta

Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:

tools/call

{
  "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": false,
  "autoThreshold": false,
  "sensitivity": "medium"
}
  }
}

Encadena varias herramientas en una sesión con una lista toolId separada por comas, p. ej. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).

¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]