Data Analysis

Analizador de Asimetría

Analizar la asimetría de los datos para medir la asimetría de la distribución de probabilidad e identificar patrones de datos

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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/skewness-analyzer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"dataInput":"Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5","dataFormat":"single","analysisType":"comprehensive","detectOutliers":true}'

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/skewness-analyzer

Parámetros

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
dataInput	textarea	Sí	—
dataFormat	select	Sí	—
analysisType	select	Sí	—
detectOutliers	checkbox	No	Identificar y analizar valores atípicos en el conjunto de datos usando el método IQR

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-skewness-analyzer": {
      "name": "skewness-analyzer",
      "description": "Analizar la asimetría de los datos para medir la asimetría de la distribución de probabilidad e identificar patrones de datos",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=skewness-analyzer",
      "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": "skewness-analyzer",
    "arguments": {
  "dataInput": "Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5",
  "dataFormat": "single",
  "analysisType": "comprehensive",
  "detectOutliers": true
}
  }
}

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).

Explorar herramientas Abrir herramienta

curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/api/tools/skewness-analyzer' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"dataInput":"Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5","dataFormat":"single","analysisType":"comprehensive","detectOutliers":true}'

Nombre

Tipo

Obligatorio

Descripción

dataInput

textarea

Sí

—

dataFormat

select

Sí

—

analysisType

select

Sí

—

detectOutliers

checkbox

Identificar y analizar valores atípicos en el conjunto de datos usando el método IQR

{ "mcpServers": { "elysiatools-skewness-analyzer": { "name": "skewness-analyzer", "description": "Analizar la asimetría de los datos para medir la asimetría de la distribución de probabilidad e identificar patrones de datos", "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=skewness-analyzer", "command": "", "args": [], "env": {}, "isActive": true, "type": "sse" } } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call", "params": { "name": "skewness-analyzer", "arguments": { "dataInput": "Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Single column: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\n- Multiple columns: 1, 5, 3, 8, 2, 9, 4, 7, 6, 10\n- One value per line: 1\n2\n3\n4\n5", "dataFormat": "single", "analysisType": "comprehensive", "detectOutliers": true } } }