
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Forbind dine AI-agenter til Axiom for realtidsdataforespørgsler og automatiseret analyse. Axiom MCP-serveren forbinder FlowHunt med kraftfulde datadrevne indsigter, hvilket muliggør interaktive og informerede AI-samtaler.
Axiom MCP (Model Context Protocol) Server er en implementering, der gør det muligt for AI-assistenter at interagere direkte med Axiom-dataplatformen ved hjælp af Model Context Protocol. Den gør det muligt for AI-agenter at udføre Axiom Processing Language (APL)-forespørgsler og liste tilgængelige datasæt, og forbinder således samtale-AI med realtidsdataanalyse. Denne integration hjælper udviklere og AI-systemer med at forbedre deres arbejdsgange ved at gøre det muligt direkte at forespørge strukturerede data, hente analyser og automatisere indsigter fra Axiom-datasæt inden for AI-drevne miljøer. Med Axiom MCP-serveren bliver opgaver som databaseforespørgsler og dataudforskning tilgængelige for AI-klienter, hvilket fører til mere informerede og kontekstbevidste AI-interaktioner.
Der er i øjeblikket ingen understøttelse af MCP-prompts på denne server.
Der er i øjeblikket ingen understøttelse af MCP-ressourcer på denne server.
go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest
).config.txt
) med dine Axiom-legitimationsoplysninger.mcpServers
-objektet:{
"axiom": {
"command": "/path/to/your/axiom-mcp-binary",
"args": ["--config", "/path/to/your/config.txt"],
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
}
}
config.txt
) med din Axiom API-nøgle og andre parametre.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
.{
"mcpServers": {
"axiom": {
"command": "/path/to/your/axiom-mcp-binary",
"args": ["--config", "/path/to/your/config.txt"],
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"axiom": {
"command": "/path/to/your/axiom-mcp-binary",
"args": ["--config", "/path/to/your/config.txt"],
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
}
}
}
config.txt
med de nødvendige indstillinger.{
"mcpServers": {
"axiom": {
"command": "/path/to/your/axiom-mcp-binary",
"args": ["--config", "/path/to/your/config.txt"],
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
}
}
}
Sikring af API-nøgler
Opbevar altid følsomme oplysninger såsom API-nøgler i miljøvariable og ikke direkte i konfigurationsfiler. Eksempel:
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:
{
"axiom": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “axiom” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Oversigt og funktionalitet forklaret |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-understøttelse |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen ressource-understøttelse |
Liste over Værktøjer | ✅ | queryApl, listDatasets |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Via miljøvariable i konfiguration |
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke nævnt |
Roots-understøttelse ikke nævnt
Mellem de to tabeller ville jeg vurdere denne MCP til 5/10. Den leverer væsentlige værktøjer og klare opsætningsinstruktioner, men mangler avancerede MCP-funktioner som ressourcer, prompts og sampling-understøttelse, hvilket begrænser dens udvidelsesmuligheder og integrationsdybde.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal forks | 8 |
Antal stjerner | 49 |
Axiom MCP-serveren gør det muligt for AI-agenter at forbinde direkte til Axiom-dataplatformen, udføre Axiom Processing Language (APL)-forespørgsler og liste datasæt. Dette styrker AI-drevne arbejdsgange med opdateret analyse og dataudforskningsmuligheder.
Serveren tilbyder to hovedværktøjer: `queryApl` til at udføre analytiske forespørgsler med APL og `listDatasets` til at opdage tilgængelige datasæt i din Axiom-konto.
Typiske brugsscenarier inkluderer realtidsdataforespørgsler for samtale-AI, automatiseret analyse, datasætopdagelse og opbygning af arbejdsgange, hvor AI-agenter interaktivt analyserer og udforsker data.
Opbevar altid følsomme værdier som AXIOM_TOKEN, AXIOM_URL og AXIOM_ORG_ID som miljøvariable i din konfiguration, ikke direkte i dit flow eller kode.
Tilføj MCP-komponenten til dit flow, åbn dens konfiguration og indsæt MCP-serverdetaljerne i JSON-format, hvor du angiver transport og URL. Udskift standardpladsholderne med dine faktiske MCP-serveroplysninger.
Giv dine AI-agenter direkte adgang til Axiom-datasæt og realtidsanalyse. Prøv Axiom MCP-serveren på FlowHunt i dag.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
Integrer realtids, web-dækkende research i dine AI-workflows med Perplexity Ask MCP Server. Denne MCP-server forbinder Perplexity's Sonar API med værktøjer som ...