Axiom MCP-server

Axiom MCP-server

AI MCP Server Axiom Data Analytics

Vad gör “Axiom” MCP-servern?

Axiom MCP (Model Context Protocol) Server är en implementation som gör det möjligt för AI-assistenter att ansluta direkt till Axioms dataplattform via Model Context Protocol. Det möjliggör för AI-agenter att köra Axiom Processing Language (APL)-frågor och lista tillgängliga dataset, och bygger därmed en bro mellan konversationell AI och realtidsdataanalys. Denna integration hjälper utvecklare och AI-system att förbättra sina arbetsflöden genom att möjliggöra direktfrågor mot strukturerad data, hämta analyser och automatisera insikter från Axiom-dataset inom AI-drivna miljöer. Med Axiom MCP-servern blir uppgifter som databasfrågor och datautforskning tillgängliga för AI-klienter, vilket leder till mer informerade och kontextmedvetna AI-interaktioner.

Lista över prompts

Inget stöd för MCP-prompts är för närvarande tillgängligt i denna server.

Lista över resurser

Inget stöd för MCP-resurser är för närvarande tillgängligt i denna server.

Lista över verktyg

  • queryApl: Kör APL (Axiom Processing Language)-frågor mot Axiom-dataset. Detta verktyg gör det möjligt för AI-agenter att utföra kraftfulla analytiska frågor på din data som lagras i Axiom.
  • listDatasets: Lista tillgängliga Axiom-dataset. Detta gör att AI-agenter kan upptäcka vilka dataset som är tillgängliga för frågor inom det anslutna Axiom-kontot.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Realtidsdatafrågor: Möjliggör för AI-assistenter att göra realtids-APL-frågor på Axiom-dataset och stödja datadrivna konversationer och insikter.
  • Datasetupptäckt: Låter AI-agenter lista och utforska tillgängliga dataset, vilket förenklar datanavigering och urval för vidare analys.
  • Automatiserad analys: Underlättar automatiseringen av anpassade analyser genom att låta AI-agenter köra frågor programmatiskt utan manuell inblandning.
  • Förbättrat AI-drivet beslutsfattande: Genom integration med Axiom kan AI-system basera sina resultat på aktuell data, vilket förbättrar kvaliteten på rekommendationer och analyser.
  • Konverserande datautforskning: Utvecklare kan bygga arbetsflöden där användare interaktivt utforskar dataset och kör frågor via naturliga språkgränssnitt med stöd av denna MCP-server.

Så här ställer du in det

Windsurf

  1. Förutsättningar: Se till att du har den senaste Axiom MCP-binären eller installera via Go (go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest).
  2. Skapa en konfigurationsfil (t.ex. config.txt) med dina Axiom-uppgifter.
  3. Redigera Windsurf-konfigurationen för att lägga till Axiom MCP-servern:
  4. Klistra in följande JSON i objektet 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. Spara och starta om Windsurf, och verifiera sedan att servern är aktiv.

Claude

  1. Ladda ner eller installera Axiom MCP-binären.
  2. Skapa en konfigurationsfil (config.txt) med din Axiom API-token och andra parametrar.
  3. Redigera Claude desktop-appens konfiguration:
    Öppna ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  4. Lägg till MCP-servern:
    {
      "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. Starta om Claude och kontrollera anslutningen.

Cursor

  1. Installera Axiom MCP-binären.
  2. Förbered din konfigurationsfil enligt ovanstående beskrivning.
  3. Lokalisera Cursors konfigurationsfil för MCP-servrar.
  4. Lägg till följande JSON för att konfigurera Axiom MCP:
    {
      "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. Starta om Cursor och verifiera installationen.

Cline

  1. Skaffa och installera Axiom MCP-serverns binär.
  2. Skapa och fyll i din config.txt med nödvändiga inställningar.
  3. Öppna Clines MCP-konfigurationsfil.
  4. Registrera Axiom MCP-servern:
    {
      "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. Spara och starta om Cline för att aktivera servern.

Skydda API-nycklar
Spara alltid känslig information som API-nycklar i miljövariabler och inte direkt i konfigurationsfiler. Exempel:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt klistrar du in din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “axiom” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktÖversikt och funktionalitet förklarad
Lista över promptsInget prompt-stöd
Lista över resurserInget resursstöd
Lista över verktygqueryApl, listDatasets
Skydd av API-nycklarVia miljövariabler i konfigurationen
Sampling-stöd (mindre viktigt i utvärdering)Ej nämnt

Roots-stöd ej nämnt


Mellan de två tabellerna skulle jag betygsätta denna MCP som 5/10. Den erbjuder grundläggande verktyg och tydliga installationsinstruktioner men saknar avancerade MCP-funktioner som resurser, prompts och sampling-stöd, vilket begränsar dess utbyggbarhet och integrationsdjup.


MCP-betyg

Har LICENS✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar8
Antal stjärnor49

Vanliga frågor

Vad gör Axiom MCP-servern?

Axiom MCP-servern gör det möjligt för AI-agenter att ansluta direkt till Axioms dataplattform, köra Axiom Processing Language (APL)-frågor och lista dataset. Detta ger AI-drivna arbetsflöden tillgång till aktuell analys och datautforskning.

Vilka verktyg finns tillgängliga i Axiom MCP-servern?

Servern erbjuder två huvudsakliga verktyg: `queryApl` för att köra analytiska frågor med APL, och `listDatasets` för att upptäcka tillgängliga dataset i ditt Axiom-konto.

Vilka är vanliga användningsområden för denna integration?

Typiska användningsområden inkluderar realtidsdatafrågor för konverserande AI, automatiserad analys, datasetupptäckt och arbetsflöden där AI-agenter interaktivt analyserar och utforskar data.

Hur skyddar jag mina Axiom API-nycklar vid installation?

Spara alltid känsliga värden som AXIOM_TOKEN, AXIOM_URL och AXIOM_ORG_ID som miljövariabler i din konfiguration, inte direkt i ditt flöde eller kod.

Hur kopplar jag Axiom MCP-servern till mitt FlowHunt-flöde?

Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, öppna dess konfiguration och klistra in MCP-serverdetaljerna i JSON-format, med angiven transport och URL. Ersätt standardvärdena med din faktiska MCP-serverinformation.

Integrera Axiom Analytics i dina AI-arbetsflöden

Ge dina AI-agenter direkt tillgång till Axioms dataset och realtidsanalys. Prova Axiom MCP-servern på FlowHunt idag.

Lär dig mer

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...

3 min läsning
AI MCP +4
Oxylabs MCP-server
Oxylabs MCP-server

Oxylabs MCP-server

Oxylabs MCP (Model Context Protocol) Server är en brygga mellan AI-assistenter och den verkliga webben, och erbjuder ett enhetligt API för att extrahera, strukt...

4 min läsning
MCP Web Scraping +3