Data Analysis
数据分布分析器
综合数据分布分析，包含正态性检验、异常值检测和拟合优度评估
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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/distribution-analyzer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"dataInput":"输入您的数据值，用逗号或换行分隔...\n\n示例：\n- 正态分布：50, 51, 49, 52, 48, 50, 51, 49, 50, 52\n- 偏态分布：45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 65, 70, 80\n- 双峰分布：20, 25, 30, 35, 40, 60, 65, 70, 75, 80","dataFormat":"single","significanceLevel":"0.05","includeHistogram":true,"testNormality":true,"detectOutliers":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/distribution-analyzer请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| dataInput | textarea | 是 | — |
| dataFormat | select | 是 | — |
| significanceLevel | select | 是 | — |
| includeHistogram | checkbox | 否 | 生成频率分布和百分位数信息 |
| testNormality | checkbox | 否 | 执行Anderson-Darling、Shapiro-Wilk和Jarque-Bera检验 |
| detectOutliers |
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-distribution-analyzer": {
"name": "distribution-analyzer",
"description": "综合数据分布分析，包含正态性检验、异常值检测和拟合优度评估",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=distribution-analyzer",
"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": "distribution-analyzer",
"arguments": {
"dataInput": "输入您的数据值，用逗号或换行分隔...\n\n示例：\n- 正态分布：50, 51, 49, 52, 48, 50, 51, 49, 50, 52\n- 偏态分布：45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 65, 70, 80\n- 双峰分布：20, 25, 30, 35, 40, 60, 65, 70, 75, 80",
"dataFormat": "single",
"significanceLevel": "0.05",
"includeHistogram": true,
"testNormality": true,
"detectOutliers": 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）。
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