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Data Processing

Normalizador Min-Max

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

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Início rápido

Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.

cURL
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":false}'

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Referência da API

Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.

Endpoint

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/data-normalizer-minmax

Parâmetros

NomeTipoObrigatórioDescrição
inputDatatextareaSim—
targetColumnstextareaNão—
outputRangetextNão—
handleMissingselectNão—
preserveOriginalcheckboxNão—
decimalPlacesnumberNão—
includeStatisticscheckboxNão—

Formato de resposta

Resultado de texto

JSON
{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Integração MCP

Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.

Configuração do servidor

Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:

mcp.json
{
  "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"
    }
  }
}

Listar ferramentas disponíveis

Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:

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

Chamar esta ferramenta

Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:

tools/call
{
  "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": false
}
  }
}
Encadeie várias ferramentas em uma sessão com uma lista toolId separada por vírgulas, p. ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).

Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]

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