Data Analysis

Detecteur d anomalies de series temporelles

Importe des donnees de series temporelles en CSV ou JSON, detecte les anomalies avec Z-Score et IQR et renvoie un rapport graphique

html· Résultat HTMLOuvrir l'outil

Démarrage rapide

Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.

cURL

# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/time-series-anomaly-detector' \
  -F 'file=@/path/to/dataFile.ext'

# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/time-series-anomaly-detector' \
  -F 'rawInput=timestamp,value
2026-03-01,110
2026-03-02,112
2026-03-03,109
2026-03-04,315
2026-03-05,111' \
  -F 'dataFile=/path/to/file.ext' \
  -F 'timestampColumn=timestamp' \
  -F 'valueColumn=value' \
  -F 'detectionMethod=both' \
  -F 'zScoreThreshold=2.5' \
  -F 'seasonalityWindow=0'

Référence de l'API

Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.

Point d'accès

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/fr/api/tools/time-series-anomaly-detector

Paramètres

Nom	Type	Requis	Description
rawInput	textarea	Non	—
dataFile	fileupload requis	Non	—
timestampColumn	text	Non	—
valueColumn	text	Non	—
detectionMethod	select	Non	—
zScoreThreshold	number	Non	—
seasonalityWindow	number	Non	—

Les paramètres de type fichier doivent d'abord être uploadés via POST /upload/time-series-anomaly-detector ; le filePath renvoyé est ensuite transmis au champ correspondant.

Format de réponse

Résultat HTML

JSON

{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Intégration MCP

Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.

Configuration du serveur

Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-time-series-anomaly-detector": {
      "name": "time-series-anomaly-detector",
      "description": "Importe des donnees de series temporelles en CSV ou JSON, detecte les anomalies avec Z-Score et IQR et renvoie un rapport graphique",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=time-series-anomaly-detector",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Lister les outils disponibles

Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :

tools/list

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

Appeler cet outil

Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "time-series-anomaly-detector",
    "arguments": {
  "rawInput": "timestamp,value\n2026-03-01,110\n2026-03-02,112\n2026-03-03,109\n2026-03-04,315\n2026-03-05,111",
  "dataFile": "https://example.com/file.ext",
  "timestampColumn": "timestamp",
  "valueColumn": "value",
  "detectionMethod": "both",
  "zScoreThreshold": 2.5,
  "seasonalityWindow": 0
}
  }
}

Chaînez plusieurs outils dans une session avec une liste toolId séparée par des virgules, ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (20 max).

Les paramètres fichier acceptent uniquement une URL de fichier publique (https://…). Les chemins locaux, les data: URI et les chaînes Base64 ne sont pas pris en charge.

Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]