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霍尔效应电压计算器
霍尔电压 V_H = I·B/(n·q·t)，载流子电荷带符号：电子（n 型）给出负的 V_H 与霍尔系数，空穴（p 型）给出正值——正是这个符号首次揭示了“正电荷载流子”。浓度支持 m⁻³ 或 cm⁻³，厚度到纳米级。锚点：半导体敏感层（n = 10²¹ m⁻³、100 µm 厚）在 10 mA、0.5 T 下读出 0.31 V；而铜在 10 A、1 T 下也只有约 7 µV——浓度 8.5×10²⁸ m⁻³ 高出七个数量级，这就是霍尔元件从不使用金属的原因。
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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/hall-effect-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"current":10,"currentUnit":"mA","b":0.5,"bUnit":"T","n":1e+21,"nUnit":"m3","t":100,"tUnit":"um","carrier":"electrons"}'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/hall-effect-calculator请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| current | number | 是 | — |
| currentUnit | select | 是 | — |
| b | number | 是 | — |
| bUnit | select | 是 | — |
| n | number | 是 | — |
| nUnit | select | 是 |
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-hall-effect-calculator": {
"name": "hall-effect-calculator",
"description": "霍尔电压 V_H = I·B/(n·q·t)，载流子电荷带符号：电子（n 型）给出负的 V_H 与霍尔系数，空穴（p 型）给出正值——正是这个符号首次揭示了“正电荷载流子”。浓度支持 m⁻³ 或 cm⁻³，厚度到纳米级。锚点：半导体敏感层（n = 10²¹ m⁻³、100 µm 厚）在 10 mA、0.5 T 下读出 0.31 V；而铜在 10 A、1 T 下也只有约 7 µV——浓度 8.5×10²⁸ m⁻³ 高出七个数量级，这就是霍尔元件从不使用金属的原因。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=hall-effect-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": "hall-effect-calculator",
"arguments": {
"current": 10,
"currentUnit": "mA",
"b": 0.5,
"bUnit": "T",
"n": 1e+21,
"nUnit": "m3",
"t": 100,
"tUnit": "um",
"carrier": "electrons"
}
}
}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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