Math & Numbers
变异系数计算器
将标准差表示为均值百分比,用于比较不同数据集的相对离散程度
json· JSON 结果打开工具
快速开始
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/coefficient-of-variation-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"dataset":"10, 12, 23, 23, 16, 23, 21, 16","standardDeviationType":"sample","decimalPlaces":4,"includeRelativeInterpretation":true}'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/coefficient-of-variation-calculator请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| dataset | textarea | 是 | — |
| standardDeviationType | select | 否 | — |
| decimalPlaces | number | 否 | — |
| includeRelativeInterpretation | checkbox | 否 | — |
响应格式
JSON 结果
JSON
{
"key": {...},
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}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-coefficient-of-variation-calculator": {
"name": "coefficient-of-variation-calculator",
"description": "将标准差表示为均值百分比,用于比较不同数据集的相对离散程度",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=coefficient-of-variation-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": "coefficient-of-variation-calculator",
"arguments": {
"dataset": "10, 12, 23, 23, 16, 23, 21, 16",
"standardDeviationType": "sample",
"decimalPlaces": 4,
"includeRelativeInterpretation": true
}
}
}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)。
有问题或反馈?请联系 [email protected]