Health
呼吸商底物判别（糖 vs 脂）
输入呼吸商 RQ（或稳态静息 RER），按 Lusk 非蛋白呼吸商表插值判别底物构成：RQ=1.00 为纯糖氧化，RQ=0.707 为纯脂肪氧化，二者之间按线性插值给出糖/脂肪供能百分比与每升氧的热价（0.85 → 糖 48.8%、脂 51.2%、4.86 kcal/L O₂）。并给出蛋白质（RQ≈0.80）、酒精（RQ≈0.667）等经典参考值。RQ>1.0 提示乳酸缓冲或过度通气所致额外 CO₂，而非底物构成，会被单独标注。来源：StatPearls NBK507808、Lusk 营养学、West 呼吸生理学。不构成医疗建议。
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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/respiratory-quotient-substrate' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"rq":0.7,"decimalPlaces":1}'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/respiratory-quotient-substrate请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| rq | number | 是 | Respiratory quotient (V̇CO₂/V̇O₂ at the cell, or a steady-state resting RER). Range 0.60–1.50. |
| decimalPlaces | number | 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-respiratory-quotient-substrate": {
"name": "respiratory-quotient-substrate",
"description": "输入呼吸商 RQ（或稳态静息 RER），按 Lusk 非蛋白呼吸商表插值判别底物构成：RQ=1.00 为纯糖氧化，RQ=0.707 为纯脂肪氧化，二者之间按线性插值给出糖/脂肪供能百分比与每升氧的热价（0.85 → 糖 48.8%、脂 51.2%、4.86 kcal/L O₂）。并给出蛋白质（RQ≈0.80）、酒精（RQ≈0.667）等经典参考值。RQ>1.0 提示乳酸缓冲或过度通气所致额外 CO₂，而非底物构成，会被单独标注。来源：StatPearls NBK507808、Lusk 营养学、West 呼吸生理学。不构成医疗建议。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=respiratory-quotient-substrate",
"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": "respiratory-quotient-substrate",
"arguments": {
"rq": 0.7,
"decimalPlaces": 1
}
}
}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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