Data Analysis
Detecte outliers em dados numéricos usando vários métodos estatísticos incluindo IQR, Z-score e Z-score modificado
Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/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":"Digite o delimitador personalizado","detectionMethod":"iqr","sensitivity":1.5,"includeStatistics":true,"outputFormat":"summary"}'Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/outlier-detector| Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| dataInput | textarea | Sim | — |
| delimiter | select | Sim | — |
| customDelimiter | text | Não | — |
| detectionMethod | select | Sim | — |
| sensitivity | number | Não | — |
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-outlier-detector": {
"name": "outlier-detector",
"description": "Detecte outliers em dados numéricos usando vários métodos estatísticos incluindo IQR, Z-score e Z-score modificado",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=outlier-detector",
"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": "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": "Digite o delimitador personalizado",
"detectionMethod": "iqr",
"sensitivity": 1.5,
"includeStatistics": true,
"outputFormat": "summary"
}
}
}| includeStatistics |
| checkbox |
| Não |
| — |
| outputFormat | select | Sim | — |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]