Health
Оценка конфлюэнтности клеток (метод сетки)
Оценивает конфлюэнтность адгезивных клеток методом микроскопической сетки: конфлюэнтность% = занятые квадраты ÷ всего квадратов × 100 на поле. Поддерживает несколько полей и вычисляет среднее ± стандартное отклонение, разброс и интерпретацию роста (<10% разреженный, 10–50% субконфлюэнтный, 50–80% приближение к конфлюэнтности, 80–95% почти конфлюэнтный, ≥95% конфлюэнтный). При известном времени удвоения рассчитывает часы до целевой конфлюэнтности: t = TУ × log₂(цель/текущее). Считайте 3–5 случайных полей; пассируйте при 70–90%.
Быстрый старт
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/confluency-estimator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"fieldCounts":"62, 58, 66","totalSquares":100,"doublingTimeHours":24,"targetConfluence":90}'Справочник API
Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
Endpoint
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/confluency-estimatorПараметры
| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| fieldCounts | textarea | Да | One occupied-square count per field, separated by commas, spaces, or new lines. |
| totalSquares | number | Да | Total squares in the counting grid overlaid on each field (10×10 = 100). |
| doublingTimeHours | number | Нет | Leave empty to skip the time-to-target estimate. |
| targetConfluence | number | Да | Desired confluency for the time-to-target estimate. |
Формат ответа
JSON-результат
Интеграция MCP
Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Конфигурация сервера
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-confluency-estimator": {
"name": "confluency-estimator",
"description": "Оценивает конфлюэнтность адгезивных клеток методом микроскопической сетки: конфлюэнтность% = занятые квадраты ÷ всего квадратов × 100 на поле. Поддерживает несколько полей и вычисляет среднее ± стандартное отклонение, разброс и интерпретацию роста (<10% разреженный, 10–50% субконфлюэнтный, 50–80% приближение к конфлюэнтности, 80–95% почти конфлюэнтный, ≥95% конфлюэнтный). При известном времени удвоения рассчитывает часы до целевой конфлюэнтности: t = TУ × log₂(цель/текущее). Считайте 3–5 случайных полей; пассируйте при 70–90%.",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=confluency-estimator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Получить список инструментов
После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызвать этот инструмент
Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "confluency-estimator",
"arguments": {
"fieldCounts": "62, 58, 66",
"totalSquares": 100,
"doublingTimeHours": 24,
"targetConfluence": 90
}
}
}