Axiom MCP Server

Axiom MCP Server

Propojte své AI agenty s Axiomem pro dotazování dat v reálném čase a automatizovanou analytiku. Axiom MCP Server propojuje FlowHunt s mocnými datovými poznatky, což umožňuje interaktivní a informované AI konverzace.

Co dělá „Axiom“ MCP Server?

Axiom MCP (Model Context Protocol) Server je implementace, která umožňuje AI asistentům přímé propojení s datovou platformou Axiom pomocí Model Context Protocolu. Umožňuje AI agentům spouštět dotazy v Axiom Processing Language (APL) a vypisovat dostupné datasety, čímž efektivně propojuje konverzační AI s analýzou dat v reálném čase. Tato integrace pomáhá vývojářům a AI systémům vylepšit workflow díky možnosti přímo dotazovat strukturovaná data, získávat analytické výsledky a automatizovat poznatky z datasetů Axiom v AI prostředí. S Axiom MCP Serverem se úkoly jako dotazování databáze a prozkoumávání dat stávají dostupnými i pro AI klienty, což vede k informovanějším a kontextově uvědomělejším AI interakcím.

Seznam promptů

Tento server aktuálně nepodporuje MCP prompty.

Seznam zdrojů

Tento server aktuálně nepodporuje MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • queryApl: Spouští dotazy v APL (Axiom Processing Language) nad datasety v Axiomu. Tento nástroj umožňuje AI agentům provádět pokročilé analytické dotazy nad vašimi daty uloženými v Axiomu.
  • listDatasets: Vypíše dostupné datasety v Axiomu. Díky tomu mohou AI agenti zjistit, které datasety jsou v připojeném účtu Axiom přístupné pro dotazování.

Scénáře využití tohoto MCP serveru

  • Dotazování dat v reálném čase: Umožňuje AI asistentům provádět APL dotazy nad datasety Axiom v reálném čase a podporuje datově řízené konverzace i poznatky.
  • Objevování datasetů: Dovoluje AI agentům vypisovat a prozkoumávat dostupné datasety, což zjednodušuje navigaci a výběr pro další analýzu.
  • Automatizovaná analytika: Umožňuje automatizovat vlastní analytiku tím, že AI agenti mohou programově provádět dotazy bez ručního zásahu.
  • Lepší rozhodování řízené AI: Integrací s Axiomem mohou AI systémy opírat svá doporučení či analýzy o aktuální data, což zvyšuje kvalitu výstupů.
  • Konverzační prozkoumávání dat: Vývojáři mohou vytvářet workflow, kde uživatelé interaktivně prozkoumávají datasety a spouštějí dotazy přes rozhraní přirozeného jazyka, podpořené tímto MCP serverem.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nejnovější binárku Axiom MCP nebo ji nainstalujte přes Go (go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest).
  2. Vytvořte konfigurační soubor (např. config.txt) se svými přihlašovacími údaji k Axiomu.
  3. Upravte konfiguraci Windsurfu a přidejte Axiom MCP server:
  4. Vložte následující JSON do objektu mcpServers:
    {
      "axiom": {
        "command": "/cesta/k/vaší/axiom-mcp-binárce",
        "args": ["--config", "/cesta/k/vašemu/config.txt"],
        "env": {
          "AXIOM_TOKEN": "xaat-váš-token",
          "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
          "AXIOM_ORG_ID": "váš-org-id"
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Windsurf a ověřte, že je server aktivní.

Claude

  1. Stáhněte nebo nainstalujte binárku Axiom MCP.
  2. Vytvořte konfigurační soubor (config.txt) se svým Axiom API tokenem a dalšími parametry.
  3. Upravte konfiguraci desktopové aplikace Claude:
    Otevřete ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  4. Přidejte záznam MCP serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "axiom": {
          "command": "/cesta/k/vaší/axiom-mcp-binárce",
          "args": ["--config", "/cesta/k/vašemu/config.txt"],
          "env": {
            "AXIOM_TOKEN": "xaat-váš-token",
            "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
            "AXIOM_ORG_ID": "váš-org-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Restartujte Claude a zkontrolujte propojení.

Cursor

  1. Nainstalujte Axiom MCP binárku.
  2. Připravte svůj konfigurační soubor dle popisu výše.
  3. Najděte konfigurační soubor pro MCP servery v aplikaci Cursor.
  4. Přidejte následující JSON pro konfiguraci Axiom MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "axiom": {
          "command": "/cesta/k/vaší/axiom-mcp-binárce",
          "args": ["--config", "/cesta/k/vašemu/config.txt"],
          "env": {
            "AXIOM_TOKEN": "xaat-váš-token",
            "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
            "AXIOM_ORG_ID": "váš-org-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Restartujte Cursor a ověřte nastavení.

Cline

  1. Získejte a nainstalujte binárku Axiom MCP serveru.
  2. Vytvořte a vyplňte své config.txt s potřebným nastavením.
  3. Otevřete konfigurační soubor MCP v Cline.
  4. Zaregistrujte Axiom MCP server:
    {
      "mcpServers": {
        "axiom": {
          "command": "/cesta/k/vaší/axiom-mcp-binárce",
          "args": ["--config", "/cesta/k/vašemu/config.txt"],
          "env": {
            "AXIOM_TOKEN": "xaat-váš-token",
            "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
            "AXIOM_ORG_ID": "váš-org-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a znovu spusťte Cline pro aktivaci serveru.

Zabezpečení API klíčů
Vždy ukládejte citlivé údaje jako API klíče do environment proměnných, ne přímo do konfiguračních souborů. Příklad:

"env": {
  "AXIOM_TOKEN": "xaat-váš-token",
  "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
  "AXIOM_ORG_ID": "váš-org-id"
}

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu a otevřete panel konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "axiom": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může nyní AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “axiom” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetail/poznámka
PřehledPřehled a funkčnost vysvětleny
Seznam promptůNení podporováno promptování
Seznam zdrojůNení podporováno
Seznam nástrojůqueryApl, listDatasets
Zabezpečení API klíčůPřes env proměnné v konfiguraci
Podpora vzorkování (méně důležité)Není zmíněno

Podpora roots není zmíněna


Mezi těmito dvěma tabulkami bych tento MCP hodnotil 5/10. Poskytuje základní nástroje a jasný postup nastavení, ale chybí mu pokročilé MCP funkce jako zdroje, prompty či podpora vzorkování, což omezuje jeho rozšiřitelnost a hloubku integrace.


MCP hodnocení

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků8
Počet Stars49

Často kladené otázky

Co dělá Axiom MCP Server?

Axiom MCP Server umožňuje AI agentům přímé připojení k datové platformě Axiom, provádění Axiom Processing Language (APL) dotazů a výpis datasetů. To umožňuje AI workflowům pracovat s aktuální analytikou a možnostmi prozkoumání dat.

Jaké nástroje jsou v Axiom MCP Serveru dostupné?

Server nabízí dva hlavní nástroje: `queryApl` pro spouštění analytických dotazů pomocí APL a `listDatasets` pro objevování dostupných datasetů ve vašem účtu Axiom.

Jaké jsou běžné scénáře použití této integrace?

Typické scénáře zahrnují dotazování dat v reálném čase pro konverzační AI, automatizovanou analytiku, objevování datasetů a stavbu workflow, kde AI agenti interaktivně analyzují a prozkoumávají data.

Jak zabezpečím své Axiom API klíče při nastavování?

Vždy ukládejte citlivé hodnoty jako AXIOM_TOKEN, AXIOM_URL a AXIOM_ORG_ID jako environment proměnné v konfiguraci, ne přímo do flow nebo kódu.

Jak připojím Axiom MCP Server do svého FlowHunt flow?

Přidejte MCP komponentu do svého flow, otevřete její konfiguraci a vložte údaje o MCP serveru ve formátu JSON, kde určíte transport a URL. Nahraďte výchozí hodnoty svými údaji o MCP serveru.

Integrujte Axiom Analytics do svých AI workflow

Dejte svým AI agentům přímý přístup k datasetům Axiom a analytice v reálném čase. Vyzkoušejte Axiom MCP Server na FlowHunt ještě dnes.

Zjistit více

AgentQL MCP Server
AgentQL MCP Server

AgentQL MCP Server

AgentQL MCP Server integruje pokročilou extrakci webových dat do AI workflow, což umožňuje bezproblémové získávání strukturovaných dat z webových stránek pomocí...

3 min čtení
AI MCP Server +4
AWS MCP Server
AWS MCP Server

AWS MCP Server

AWS MCP Server integruje FlowHunt s AWS S3 a DynamoDB, což umožňuje AI agentům automatizovat správu cloudových zdrojů, provádět databázové operace a spravovat u...

4 min čtení
AWS MCP +6
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Server ModelContextProtocol (MCP) slouží jako most mezi AI agenty a externími zdroji dat, API a službami, což umožňuje uživatelům FlowHunt vytvářet kontextově o...

3 min čtení
AI Integration +4