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治疗药物监测（TDM）：由实测峰浓度预测谷浓度 Cmin = Cmax·e^(-kτ)（k = ln2/t½）。输入实测峰、半衰期、峰到下次给药的间隔 τ，得到预测谷浓度、剩余比例与峰谷差。仅适用一室一阶消除、峰在分布后测得。与 dosing-interval-designer（输出无量纲峰谷比）区分。不构成医疗建议。
用三种语言从你的代码中调用此工具。
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/trough-level-estimator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"cmax":15,"halfLife":8,"tau":8,"decimalPlaces":4}'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/trough-level-estimator| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| cmax | number | 是 | Measured peak plasma concentration (post-distribution). Must be positive. |
| halfLife | number | 是 | Elimination half-life. Must be positive. |
| tau | number | 是 | Dosing interval — time from the measured peak to the next dose. Must be positive. |
| decimalPlaces | number | 否 | — |
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-trough-level-estimator": {
"name": "trough-level-estimator",
"description": "治疗药物监测（TDM）：由实测峰浓度预测谷浓度 Cmin = Cmax·e^(-kτ)（k = ln2/t½）。输入实测峰、半衰期、峰到下次给药的间隔 τ，得到预测谷浓度、剩余比例与峰谷差。仅适用一室一阶消除、峰在分布后测得。与 dosing-interval-designer（输出无量纲峰谷比）区分。不构成医疗建议。",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=trough-level-estimator",
"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": "trough-level-estimator",
"arguments": {
"cmax": 15,
"halfLife": 8,
"tau": 8,
"decimalPlaces": 4
}
}
}有问题或反馈？请联系 [email protected]