Data Processing
Normalizar dados numéricos usando escalonamento Min-Max para transformar valores em uma faixa de 0-1. Perfeito para pré-processamento de machine learning, análise de dados e escalonamento de características. Recursos: - Escalonamento Min-Max (normalização 0-1) - Suporte para faixa personalizada (como -1 a 1) - Seleção de múltiplas colunas - Detecção automática de tipo de dados - Processamento de valores ausentes - Preservação de colunas não numéricas - Inclui resumo estatístico Casos de Uso Comuns: - Preparação de características para machine learning - Normalização de entrada de redes neurais - Pré-processamento para visualização de dados - Análise comparativa em diferentes escalas
Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/data-normalizer-minmax' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputData":"name,age,salary\nAlice,25,50000\nBob,30,75000\nCharlie,35,120000","targetColumns":"idade, salário ou nome, email\n\nDeixe em branco para detectar automaticamente colunas numéricas","outputRange":"0, 1","handleMissing":"skip","preserveOriginal":false,"decimalPlaces":4,"includeStatistics":true}'Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/data-normalizer-minmax| Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Sim | — |
| targetColumns | textarea | Não | — |
| outputRange | text | Não | — |
| handleMissing | select | Não | — |
| preserveOriginal | checkbox | Não | — |
| decimalPlaces | number | Não | — |
| includeStatistics | checkbox | Não | — |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.
Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-data-normalizer-minmax": {
"name": "data-normalizer-minmax",
"description": "Normalizar dados numéricos usando escalonamento Min-Max para transformar valores em uma faixa de 0-1. Perfeito para pré-processamento de machine learning, análise de dados e escalonamento de características.\n\nRecursos:\n- Escalonamento Min-Max (normalização 0-1)\n- Suporte para faixa personalizada (como -1 a 1)\n- Seleção de múltiplas colunas\n- Detecção automática de tipo de dados\n- Processamento de valores ausentes\n- Preservação de colunas não numéricas\n- Inclui resumo estatístico\n\nCasos de Uso Comuns:\n- Preparação de características para machine learning\n- Normalização de entrada de redes neurais\n- Pré-processamento para visualização de dados\n- Análise comparativa em diferentes escalas",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-normalizer-minmax",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "data-normalizer-minmax",
"arguments": {
"inputData": "name,age,salary\nAlice,25,50000\nBob,30,75000\nCharlie,35,120000",
"targetColumns": "idade, salário ou nome, email\n\nDeixe em branco para detectar automaticamente colunas numéricas",
"outputRange": "0, 1",
"handleMissing": "skip",
"preserveOriginal": false,
"decimalPlaces": 4,
"includeStatistics": true
}
}
}Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]