Data Analysis

Detector de anomalias em series temporais

Envia dados de serie temporal em CSV ou JSON, detecta anomalias com Z-Score e IQR e retorna um relatorio com grafico

Início rápido

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

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/pt/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'

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/time-series-anomaly-detector

Parâmetros

Nome	Tipo	Obrigatório	Descrição
rawInput	textarea	Não	—
dataFile	fileupload necessário	Não	—
timestampColumn	text	Não	—
valueColumn	text	Não	—
detectionMethod	select	Não	—
zScoreThreshold	number	Não	—
seasonalityWindow	number	Não	—

Parâmetros do tipo arquivo devem ser enviados primeiro via POST /upload/time-series-anomaly-detector; o filePath retornado é então passado ao campo correspondente.

Formato de resposta

Resultado HTML

JSON

{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "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-time-series-anomaly-detector": {
      "name": "time-series-anomaly-detector",
      "description": "Envia dados de serie temporal em CSV ou JSON, detecta anomalias com Z-Score e IQR e retorna um relatorio com grafico",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=time-series-anomaly-detector",
      "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": "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
}
  }
}

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).

Parâmetros de arquivo aceitam somente uma URL de arquivo pública (https://…). Caminhos locais, data: URI e strings Base64 não são suportados.

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