Data Processing
Aplatit les tableaux multidimensionnels en tableaux unidimensionnels avec une profondeur personnalisable
Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/array-flattener' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"arrayInput":"Enter your multidimensional array...","inputFormat":"json","flattenDepth":1,"outputFormat":"json","removeNulls":false,"removeDuplicates":false,"sortBy":"none"}'Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.
POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/array-flattener| Nom | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| arrayInput | textarea | Oui | — |
| inputFormat | select | Oui | — |
| flattenDepth | number | Non | — |
| outputFormat | select | Oui | — |
| removeNulls | checkbox | Non | — |
Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.
Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :
{
"mcpServers": {
"elysiatools-array-flattener": {
"name": "array-flattener",
"description": "Aplatit les tableaux multidimensionnels en tableaux unidimensionnels avec une profondeur personnalisable",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=array-flattener",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "array-flattener",
"arguments": {
"arrayInput": "Enter your multidimensional array...",
"inputFormat": "json",
"flattenDepth": 1,
"outputFormat": "json",
"removeNulls": false,
"removeDuplicates": false,
"sortBy": "none"
}
}
}Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]
| removeDuplicates |
| checkbox |
| Non |
| — |
| sortBy | select | Oui | — |
Résultat texte
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}