Health
一次输入物种名录与个体数，同时得到群落结构核心指标：物种丰富度 S、Margalef 丰富度指数 d=(S−1)/ln N、Menhinick 指数 d=S/√N（对样本量校正）、Shannon H′ 与 H′max=ln S、Pielou 均匀度 J=H′/ln S（0–1，J=1 完全均匀）、Berger–Parker 优势度（最优势物种占比）。支持 `名称: 数量` 逐行输入（自动生成逐物种占比表）或纯数字列表；重名物种自动合并求和。丰富度指数越高物种越多，J 越高个体分配越均匀——两者合起来才能描述完整多样性。
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/species-richness-evenness' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"counts":"Oak: 34\nMaple: 28\nBeech: 22\nPine: 11\nBirch: 5"}'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/species-richness-evenness| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| counts | textarea | 是 | One species per line as `name: count` (separators : ; = , | or tab), or plain numbers separated by new lines, commas, or spaces. Duplicate names are merged by summing. |
JSON 结果
{
"key": {...},
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}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-species-richness-evenness": {
"name": "species-richness-evenness",
"description": "一次输入物种名录与个体数，同时得到群落结构核心指标：物种丰富度 S、Margalef 丰富度指数 d=(S−1)/ln N、Menhinick 指数 d=S/√N（对样本量校正）、Shannon H′ 与 H′max=ln S、Pielou 均匀度 J=H′/ln S（0–1，J=1 完全均匀）、Berger–Parker 优势度（最优势物种占比）。支持 `名称: 数量` 逐行输入（自动生成逐物种占比表）或纯数字列表；重名物种自动合并求和。丰富度指数越高物种越多，J 越高个体分配越均匀——两者合起来才能描述完整多样性。",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3003/mcp/sse?toolId=species-richness-evenness",
"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": "species-richness-evenness",
"arguments": {
"counts": "Oak: 34\nMaple: 28\nBeech: 22\nPine: 11\nBirch: 5"
}
}
}有问题或反馈？请联系 [email protected]