Data Analysis
Détecte les valeurs aberrantes dans les données numériques en utilisant diverses méthodes statistiques incluant IQR, Z-score et Z-score modifié
Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/outlier-detector' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"dataInput":"Enter numerical data separated by delimiter...\n12.5, 15.2, 13.8, 45.6, 18.9, 16.1, 14.7, 17.3, 22.1","delimiter":"comma","customDelimiter":"Entrez le délimiteur personnalisé","detectionMethod":"iqr","sensitivity":1.5,"includeStatistics":true,"outputFormat":"summary"}'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/outlier-detector| Nom | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| dataInput | textarea | Oui | — |
| delimiter | select | Oui | — |
| customDelimiter | text | Non | — |
| detectionMethod | select | Oui | — |
| sensitivity | number | 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-outlier-detector": {
"name": "outlier-detector",
"description": "Détecte les valeurs aberrantes dans les données numériques en utilisant diverses méthodes statistiques incluant IQR, Z-score et Z-score modifié",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=outlier-detector",
"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": "outlier-detector",
"arguments": {
"dataInput": "Enter numerical data separated by delimiter...\n12.5, 15.2, 13.8, 45.6, 18.9, 16.1, 14.7, 17.3, 22.1",
"delimiter": "comma",
"customDelimiter": "Entrez le délimiteur personnalisé",
"detectionMethod": "iqr",
"sensitivity": 1.5,
"includeStatistics": true,
"outputFormat": "summary"
}
}
}| includeStatistics |
| checkbox |
| Non |
| — |
| outputFormat | select | Oui | — |
Résultat texte
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]