Axiom MCP サーバー

「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。

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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。

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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。

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

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