Data Processing
Нормализация числовых данных с использованием масштабирования Min-Max для преобразования значений в диапазон 0-1. Идеально для предварительной обработки машинного обучения, анализа данных и масштабирования признаков. Возможности: - Масштабирование Min-Max (нормализация 0-1) - Поддержка пользовательского диапазона (например, от -1 до 1) - Выбор нескольких столбцов - Автоматическое обнаружение типов данных - Обработка пропущенных значений - Сохранение нечисловых столбцов - Включает статистическую сводку Общие случаи использования: - Подготовка признаков для машинного обучения - Нормализация входных данных нейронных сетей - Предварительная обработка для визуализации данных - Сравнительный анализ в разных масштабах
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/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":"возраст, зарплата или имя, email\n\nОставьте пустым для автоматического обнаружения числовых столбцов","outputRange":"0, 1","handleMissing":"skip","preserveOriginal":false,"decimalPlaces":4,"includeStatistics":true}'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/data-normalizer-minmax| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Да | — |
| targetColumns | textarea | Нет | — |
| outputRange | text | Нет | — |
| handleMissing | select | Нет | — |
| preserveOriginal | checkbox | Нет | — |
| decimalPlaces | number | Нет | — |
| includeStatistics | checkbox | Нет | — |
Текстовый результат
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-data-normalizer-minmax": {
"name": "data-normalizer-minmax",
"description": "Нормализация числовых данных с использованием масштабирования Min-Max для преобразования значений в диапазон 0-1. Идеально для предварительной обработки машинного обучения, анализа данных и масштабирования признаков.\n\nВозможности:\n- Масштабирование Min-Max (нормализация 0-1)\n- Поддержка пользовательского диапазона (например, от -1 до 1)\n- Выбор нескольких столбцов\n- Автоматическое обнаружение типов данных\n- Обработка пропущенных значений\n- Сохранение нечисловых столбцов\n- Включает статистическую сводку\n\nОбщие случаи использования:\n- Подготовка признаков для машинного обучения\n- Нормализация входных данных нейронных сетей\n- Предварительная обработка для визуализации данных\n- Сравнительный анализ в разных масштабах",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=data-normalizer-minmax",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"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": "возраст, зарплата или имя, email\n\nОставьте пустым для автоматического обнаружения числовых столбцов",
"outputRange": "0, 1",
"handleMissing": "skip",
"preserveOriginal": false,
"decimalPlaces": 4,
"includeStatistics": true
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]