Axiom MCP サーバー

Axiom MCP サーバー

AI エージェントを Axiom に接続し、リアルタイムデータクエリと自動分析を実現。Axiom MCP サーバーは FlowHunt と強力なデータ駆動型インサイトを橋渡しし、インタラクティブで深い AI 会話を可能にします。

「Axiom」MCP サーバーは何をするのか?

Axiom MCP(Model Context Protocol)サーバーは、AI アシスタントが Model Context Protocol を使用して Axiom データプラットフォームに直接インターフェースできるようにする実装です。AI エージェントが Axiom Processing Language(APL)クエリを実行したり、利用可能なデータセットを一覧表示できるため、会話型 AI とリアルタイムデータ分析を橋渡しします。この統合により、開発者や AI システムは、構造化データへの直接クエリ、分析の取得、Axiom データセットからのインサイト自動化が AI 主導環境内で可能となります。Axiom MCP サーバーを利用すれば、データベースクエリやデータ探索といったタスクが AI クライアントにも簡単に扱えるようになり、よりインフォームドかつコンテキストに即した AI 対話が実現します。

プロンプト一覧

このサーバーでは MCP プロンプトのサポートは現在ありません。

リソース一覧

このサーバーでは MCP リソースのサポートは現在ありません。

ツール一覧

  • queryApl: Axiom データセットに対する APL(Axiom Processing Language)クエリを実行します。AI エージェントが Axiom に保存されたデータに対して強力な分析クエリを実行できます。
  • listDatasets: 利用可能な Axiom データセットを一覧表示します。これにより、AI エージェントが接続された Axiom アカウント内でクエリ可能なデータセットを発見できます。

この MCP サーバーのユースケース

  • リアルタイムデータクエリ: AI アシスタントが Axiom データセットに対してリアルタイムで APL クエリを実行し、データ駆動型の会話やインサイトをサポートします。
  • データセットの発見: AI エージェントが利用可能なデータセットを一覧・探索できるため、データのナビゲーションや選択が簡単になります。
  • 分析の自動化: AI エージェントがクエリをプログラム的に実行し、手動介入なしでカスタム分析を自動化できます。
  • AI 主導の意思決定強化: Axiom との統合により、AI システムは最新データに基づいたアウトプットを生成でき、提案や分析の質が向上します。
  • 会話型データ探索: 開発者は、ユーザーが自然言語インターフェース経由でデータセットを対話的に探索し、クエリを実行できるワークフローを MCP サーバーをバックエンドに構築できます。

セットアップ方法

Windsurf

  1. 前提条件: 最新の Axiom MCP バイナリを用意するか、Go でインストールします(go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest)。
  2. 設定ファイルを作成(例:config.txt)し、ご自身の Axiom 資格情報を記載します。
  3. Windsurf の設定を編集し、Axiom MCP サーバーを追加します。
  4. 下記 JSON を mcpServers オブジェクトに挿入します:
    {
      "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. 保存して Windsurf を再起動し、サーバーの稼働を確認します。

Claude

  1. Axiom MCP バイナリをダウンロードまたはインストールします。
  2. 設定ファイルconfig.txt)を作成し、Axiom API トークンなどを記載します。
  3. Claude デスクトップアプリの設定を編集:
    ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を開きます。
  4. MCP サーバー項目を追加します:
    {
      "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. Claude を再起動し、接続状況を確認します。

Cursor

  1. Axiom MCP バイナリをインストールします。
  2. 上記のように設定ファイルを準備します。
  3. Cursor 用 MCP サーバーの設定ファイルを探します
  4. Axiom MCP の設定として下記 JSON を追加します:
    {
      "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. Cursor を再起動し、セットアップを確認します。

Cline

  1. Axiom MCP サーバーバイナリを入手・インストールします。
  2. config.txt を作成し、必要な設定を記載します。
  3. Cline の MCP 設定ファイルを開きます
  4. Axiom MCP サーバーを登録します:
    {
      "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. 保存して Cline を再起動し、サーバーを有効化します。

API キーの安全な管理
API キー等の機密情報は、設定ファイルに直接記載せず、必ず環境変数として保存してください。例:

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

この MCP をフロー内で使う方法

FlowHunt での MCP 利用

MCP サーバーを FlowHunt ワークフローに統合するには、まず MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続します。

FlowHunt MCP flow

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP 設定セクションで以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、その全機能にアクセスできるようになります。“axiom” 部分は実際の MCP サーバー名に、URL もご自身の MCP サーバー URL に必ず変更してください。


概要

セクション利用可否詳細・備考
概要概要と機能説明
プロンプト一覧プロンプトサポートなし
リソース一覧リソースサポートなし
ツール一覧queryApl, listDatasets
API キーの安全な管理設定内の環境変数で管理
サンプリングサポート(評価では重要度低)記載なし

Roots サポート未記載


2 つの表を踏まえると、この MCP の評価は 5/10 です。必要なツールと明確なセットアップ手順は備えていますが、リソース・プロンプト・サンプリング等の高度な MCP 機能がなく、拡張性や統合の深さに制限があります。


MCP スコア

ライセンスあり✅ (MIT)
ツールが最低 1 つある
フォーク数8
スター数49

よくある質問

Axiom MCP サーバーは何をしますか?

Axiom MCP サーバーは、AI エージェントが直接 Axiom データプラットフォームに接続し、Axiom Processing Language(APL)クエリを実行したり、データセットを一覧表示できるようにします。これにより、AI 主導のワークフローで最新の分析やデータ探索が可能となります。

Axiom MCP サーバーで利用できるツールは何ですか?

サーバーには 2 つの主要なツールがあります:`queryApl`(APL を使用した分析クエリ実行用)と、`listDatasets`(Axiom アカウントで利用可能なデータセットの発見用)です。

この統合の主なユースケースは何ですか?

主なユースケースには、会話型 AI 向けのリアルタイムデータクエリ、自動分析、データセット探索、AI エージェントによる対話的なデータ分析・探索ワークフローの構築などがあります。

セットアップ時に Axiom API キーを安全に管理するには?

AXIOM_TOKEN、AXIOM_URL、AXIOM_ORG_ID などの機密値は、フローやコード内に直接記述せず、必ず設定の環境変数として保存してください。

Axiom MCP サーバーを FlowHunt フローに接続するには?

フローに MCP コンポーネントを追加し、設定を開いて MCP サーバー情報を JSON 形式で入力します。デフォルトのプレースホルダーを実際の MCP サーバー情報に置き換えてください。

Axiom 分析を AI ワークフローに統合

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