Axiom MCP 서버

“Axiom” MCP 서버란 무엇인가요?

Axiom MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 Model Context Protocol을 활용하여 Axiom 데이터 플랫폼에 직접 연결할 수 있게 해주는 구현체입니다. 이를 통해 AI 에이전트는 Axiom Processing Language(APL) 쿼리를 실행하거나 사용 가능한 데이터셋을 나열할 수 있으며, 대화형 AI와 실시간 데이터 분석을 효과적으로 연결합니다. 이 통합으로 개발자와 AI 시스템은 구조화된 데이터를 직접 쿼리하고, 분석을 조회하며, Axiom 데이터셋에서 인사이트를 자동화할 수 있습니다. Axiom MCP 서버를 통해 데이터베이스 쿼리, 데이터 탐색과 같은 작업이 AI 클라이언트에서 손쉽게 이뤄져, 더욱 정보에 기반한 맥락 인식형 AI 상호작용이 가능합니다.

프롬프트 목록

현재 이 서버에서는 MCP 프롬프트를 지원하지 않습니다.

리소스 목록

현재 이 서버에서는 MCP 리소스를 지원하지 않습니다.

도구 목록

• queryApl: Axiom 데이터셋에 대해 APL(Axiom Processing Language) 쿼리를 실행합니다. 이 도구를 통해 AI 에이전트가 Axiom에 저장된 데이터에 대한 강력한 분석 쿼리를 수행할 수 있습니다.
• listDatasets: 사용 가능한 Axiom 데이터셋을 나열합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 연결된 Axiom 계정 내에서 쿼리 가능한 데이터셋을 탐색할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 실시간 데이터 쿼리: AI 어시스턴트가 Axiom 데이터셋에 대해 실시간 APL 쿼리를 수행하여 데이터 기반의 대화와 인사이트를 지원합니다.
• 데이터셋 탐색: AI 에이전트가 사용 가능한 데이터셋을 나열하고 탐색해, 추가 분석을 위한 데이터 선택·이동이 간편해집니다.
• 분석 자동화: AI 에이전트가 수동 개입 없이 프로그래밍적으로 쿼리를 실행해 맞춤형 분석을 자동화할 수 있습니다.
• 향상된 AI 기반 의사결정: Axiom과 연동함으로써 AI 시스템이 최신 데이터에 기반해 출력물을 생성, 추천 또는 분석 품질이 향상됩니다.
• 대화형 데이터 탐색: 개발자는 사용자가 자연어 인터페이스를 통해 데이터셋을 탐색하고 쿼리를 실행하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이 모든 과정이 MCP 서버를 통해 지원됩니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: 최신 Axiom MCP 바이너리가 있는지 확인하거나 Go로 설치하세요 (go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest).
2. 설정 파일 생성: Axiom 자격 증명이 포함된 설정 파일(예: config.txt)을 생성하세요.
3. Windsurf 설정 수정: Axiom MCP 서버를 추가하세요.
4. 아래 JSON을 mcpServers 객체에 삽입:

   {
     "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. 저장 후 Windsurf를 재시작하고 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Claude

1. Axiom MCP 바이너리 다운로드 또는 설치.
2. 설정 파일(config.txt) 생성: Axiom API 토큰 및 기타 값을 입력하세요.
3. Claude 데스크탑 앱 설정 수정:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 파일을 엽니다.
4. MCP 서버 항목 추가:

   {
     "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 재시작 후 연결 상태를 확인하세요.

Cursor

1. Axiom MCP 바이너리 설치.
2. 위와 같이 설정 파일 준비.
3. Cursor의 MCP 서버 설정 파일 찾기.
4. Axiom MCP 설정을 위한 아래 JSON 추가:

   {
     "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. Cursor를 재시작하고 설정을 확인하세요.

Cline

1. Axiom MCP 서버 바이너리 확보 및 설치.
2. config.txt 파일을 생성 후 필수 값을 입력.
3. Cline MCP 설정 파일 열기.
4. Axiom MCP 서버 등록:

   {
     "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. 저장 후 Cline을 재실행하여 서버를 활성화하세요.

API 키 보안
API 키와 같은 민감한 정보는 꼭 환경 변수로 저장하세요. 예시:

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

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정란에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면 해당 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “axiom” 부분은 실제 사용 중인 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체해야 합니다.

개요

Roots 지원 언급 없음

두 테이블을 기준으로 볼 때, 이 MCP의 평점은 5/10입니다. 필수 도구와 명확한 설정 안내는 제공하지만, 리소스·프롬프트·샘플링 지원 등 고급 MCP 기능이 부족해 확장성과 통합 깊이가 제한적입니다.

MCP 점수