Math & Numbers
在指定点用三种有限差分近似 f′(x₀):前向 (f(x₀+h)−f(x₀))/h、后向 (f(x₀−h) 差分) 与中心 (f(x₀+h)−f(x₀−h))/(2h),另给中心二阶差分 f″。可选填精确导数以显示各方法绝对误差,直观对比 O(h) 与 O(h²) 截断误差。示例:f=x²、x₀=1、h=0.1 时前向 2.1、后向 1.9、中心恰好 2.0。
用三种语言从你的代码中调用此工具。
curl -X POST 'http://127.0.0.1:3003/zh/api/tools/numerical-differentiation' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"fx":"x^2","x0":1,"h":0.1,"exactDy":"2x","decimalPlaces":6}'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST http://127.0.0.1:3003/zh/api/tools/numerical-differentiation| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| fx | text | 是 | Function of x (functions: sin, cos, exp, ln, sqrt, …). |
| x0 | number | 是 | — |
| h | number | 是 | Difference step, 0 < h ≤ 1. Central differences: truncation O(h²); too small an h amplifies round-off. |
| exactDy | text | 否 | Exact derivative in x; the tool reports the absolute error of each method. Leave empty to skip. |
| decimalPlaces | number | 否 | — |
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。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-numerical-differentiation": {
"name": "numerical-differentiation",
"description": "在指定点用三种有限差分近似 f′(x₀):前向 (f(x₀+h)−f(x₀))/h、后向 (f(x₀−h) 差分) 与中心 (f(x₀+h)−f(x₀−h))/(2h),另给中心二阶差分 f″。可选填精确导数以显示各方法绝对误差,直观对比 O(h) 与 O(h²) 截断误差。示例:f=x²、x₀=1、h=0.1 时前向 2.1、后向 1.9、中心恰好 2.0。",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3003/mcp/sse?toolId=numerical-differentiation",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后,列出已开放的工具:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用,参数由其参数表构建:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "numerical-differentiation",
"arguments": {
"fx": "x^2",
"x0": 1,
"h": 0.1,
"exactDy": "2x",
"decimalPlaces": 6
}
}
}有问题或反馈?请联系 [email protected]
文本结果
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}