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阿伦尼乌斯方程计算器
阿伦尼乌斯方程 k = A·e^(−Ea/RT) 的三种求解模式：由 A、Ea、T 求 k；由实测 k 反推指前因子 A；由两组 (k, T) 数据经 Ea = R·ln(k₂/k₁)·T₁T₂/(T₂−T₁) 求活化能。活化能支持 kJ/mol 与 kcal/mol，输出中同时给出两种单位。锚点：A = 10¹³ s⁻¹、Ea = 75 kJ/mol、T = 298.15 K 时 k ≈ 0.73 s⁻¹；速率每升温 10 °C 翻倍对应 Ea ≈ 51.2 kJ/mol 的经典经验规则。
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用三种语言从你的代码中调用此工具。
cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/arrhenius-equation-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"solveFor":"k","aFactor":10000000000000,"rateConstant":0,"ea":75,"eaUnit":"kJ","temp":298.15,"tUnit":"K","k1":0,"t1":0,"k2":0,"t2":0}'API 参考
以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
请求端点
HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/arrhenius-equation-calculator请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| solveFor | select | 是 | — |
| aFactor | number | 否 | — |
| rateConstant | number | 否 | — |
| ea | number | 否 | — |
| eaUnit | select | 是 | — |
| temp | number |
MCP 集成
将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
服务配置
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
mcp.json
{
"mcpServers": {
"elysiatools-arrhenius-equation-calculator": {
"name": "arrhenius-equation-calculator",
"description": "阿伦尼乌斯方程 k = A·e^(−Ea/RT) 的三种求解模式：由 A、Ea、T 求 k；由实测 k 反推指前因子 A；由两组 (k, T) 数据经 Ea = R·ln(k₂/k₁)·T₁T₂/(T₂−T₁) 求活化能。活化能支持 kJ/mol 与 kcal/mol，输出中同时给出两种单位。锚点：A = 10¹³ s⁻¹、Ea = 75 kJ/mol、T = 298.15 K 时 k ≈ 0.73 s⁻¹；速率每升温 10 °C 翻倍对应 Ea ≈ 51.2 kJ/mol 的经典经验规则。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=arrhenius-equation-calculator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}列出可用工具
连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
tools/list
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}调用此工具
通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
tools/call
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "arrhenius-equation-calculator",
"arguments": {
"solveFor": "k",
"aFactor": 10000000000000,
"rateConstant": 0,
"ea": 75,
"eaUnit": "kJ",
"temp": 298.15,
"tUnit": "K",
"k1": 0,
"t1": 0,
"k2": 0,
"t2": 0
}
}
}可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。
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