Axiom MCP Server

AI MCP Server Axiom Data Analytics

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FlowHunt bietet eine zusätzliche Sicherheitsschicht zwischen Ihren internen Systemen und KI-Tools und gibt Ihnen granulare Kontrolle darüber, welche Tools von Ihren MCP-Servern aus zugänglich sind. In unserer Infrastruktur gehostete MCP-Server können nahtlos mit FlowHunts Chatbot sowie beliebten KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude und verschiedenen KI-Editoren integriert werden.

Was macht der „Axiom“ MCP Server?

Der Axiom MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Implementierung, die es KI-Assistenten ermöglicht, direkt über das Model Context Protocol mit der Axiom-Datenplattform zu interagieren. So können KI-Agenten Axiom Processing Language (APL)-Abfragen ausführen und verfügbare Datasets auflisten, wodurch konversationelle KI mit Echtzeit-Datenanalysen verbunden wird. Diese Integration hilft Entwicklern und KI-Systemen, ihre Workflows zu erweitern, indem strukturierte Daten direkt abgefragt, Analysen abgerufen und Einblicke aus Axiom-Datensätzen in KI-gesteuerten Umgebungen automatisiert werden können. Mit dem Axiom MCP Server werden Aufgaben wie Datenbankabfragen und Datenexploration für KI-Clients zugänglich und führen zu fundierteren, kontextbewussteren KI-Interaktionen.

Liste der Prompts

Aktuell wird in diesem Server keine Unterstützung für MCP-Prompts angeboten.

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Liste der Ressourcen

Aktuell wird in diesem Server keine Unterstützung für MCP-Ressourcen angeboten.

Liste der Tools

  • queryApl: Führt APL (Axiom Processing Language)-Abfragen gegen Axiom-Datasets aus. Mit diesem Tool können KI-Agenten leistungsstarke analytische Abfragen auf Ihren in Axiom gespeicherten Daten ausführen.
  • listDatasets: Listet verfügbare Axiom-Datasets auf. So können KI-Agenten entdecken, welche Datasets in dem verbundenen Axiom-Konto für Abfragen zugänglich sind.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

  • Echtzeit-Datenabfragen: Ermöglicht KI-Assistenten, Echtzeit-APL-Abfragen auf Axiom-Datasets auszuführen und damit datengetriebene Konversationen und Einblicke zu unterstützen.
  • Dataset-Entdeckung: Ermöglicht es KI-Agenten, verfügbare Datasets aufzulisten und zu erkunden, was die Navigation und Auswahl für weitere Analysen erleichtert.
  • Automatisierte Analysen: Ermöglicht die Automatisierung individueller Analysen, indem KI-Agenten programmgesteuert Abfragen ausführen, ohne manuelles Eingreifen.
  • Verbesserte KI-gestützte Entscheidungsfindung: Durch die Integration mit Axiom können KI-Systeme ihre Ausgaben auf aktuellen Daten basieren und die Qualität von Empfehlungen oder Analysen erhöhen.
  • Konversationelle Datenexploration: Entwickler können Workflows aufbauen, in denen Nutzer Datasets interaktiv erkunden und Abfragen über natürliche Sprachschnittstellen ausführen, die vom MCP Server unterstützt werden.

Einrichtung

Windsurf

  1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie das neueste Axiom MCP-Binary haben oder installieren Sie es über Go (go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest).
  2. Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei (z.B. config.txt) mit Ihren Axiom-Zugangsdaten.
  3. Bearbeiten Sie die Windsurf-Konfiguration, um den Axiom MCP Server hinzuzufügen:
  4. Fügen Sie folgendes JSON in das mcpServers-Objekt ein:
    {
      "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"
        }
      }
    }
    
  5. Speichern und starten Sie Windsurf neu und vergewissern Sie sich, dass der Server aktiv ist.

Claude

  1. Laden Sie das Axiom MCP-Binary herunter oder installieren Sie es.
  2. Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei (config.txt) mit Ihrem Axiom API-Token und weiteren Parametern.
  3. Bearbeiten Sie die Claude-Desktop-App-Konfiguration:
    Öffnen Sie ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  4. Fügen Sie den MCP Server-Eintrag hinzu:
    {
      "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"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Starten Sie Claude neu und prüfen Sie die Verbindung.

Cursor

  1. Installieren Sie das Axiom MCP-Binary.
  2. Bereiten Sie Ihre Konfigurationsdatei wie oben beschrieben vor.
  3. Lokalisieren Sie die MCP-Server-Konfigurationsdatei von Cursor.
  4. Fügen Sie folgendes JSON zur Konfiguration des Axiom MCP hinzu:
    {
      "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"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Starten Sie Cursor neu und überprüfen Sie die Einrichtung.

Cline

  1. Besorgen und installieren Sie das Axiom MCP-Server-Binary.
  2. Erstellen und befüllen Sie Ihre config.txt mit den nötigen Einstellungen.
  3. Öffnen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cline.
  4. Registrieren Sie den Axiom MCP Server:
    {
      "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"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Speichern und starten Sie Cline neu, um den Server zu aktivieren.

API-Schlüssel sichern
Speichern Sie sensible Informationen wie API-Schlüssel immer in Umgebungsvariablen, nicht direkt in Konfigurationsdateien. Beispiel:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

FlowHunt MCP flow

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, „axiom“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.


Übersicht

AbschnittVerfügbarkeitDetails/Anmerkungen
ÜbersichtÜbersicht und Funktionsweise erklärt
Liste der PromptsKeine Prompt-Unterstützung
Liste der RessourcenKeine Ressourcen-Unterstützung
Liste der ToolsqueryApl, listDatasets
API-Schlüssel sichernÜber Umgebungsvariablen in der Konfiguration
Sampling-Unterstützung (weniger wichtig)Nicht erwähnt

Roots-Unterstützung nicht erwähnt


Zwischen den beiden Tabellen würde ich dieses MCP mit 5/10 bewerten. Es bietet essenzielle Tools und klare Anleitungen zur Einrichtung, aber es fehlen fortgeschrittene MCP-Features wie Ressourcen, Prompts und Sampling-Unterstützung, was die Erweiterbarkeit und Integrationsmöglichkeiten einschränkt.


MCP Score

Hat eine LICENSE✅ (MIT)
Mindestens ein Tool
Anzahl Forks8
Anzahl Sterne49

Häufig gestellte Fragen

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