
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...
Koppla dina AI-agenter till Axiom för realtidsdatafrågor och automatiserad analys. Axiom MCP-servern länkar FlowHunt med kraftfulla datadrivna insikter och möjliggör interaktiva och informerade AI-konversationer.
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.
Inget stöd för MCP-prompts är för närvarande tillgängligt i denna server.
Inget stöd för MCP-resurser är för närvarande tillgängligt i denna server.
go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest
).config.txt
) med dina Axiom-uppgifter.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"
}
}
}
config.txt
) med din Axiom API-token och andra parametrar.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
.{
"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"
}
}
}
}
{
"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"
}
}
}
}
config.txt
med nödvändiga inställningar.{
"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"
}
}
}
}
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"
}
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:
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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt och funktionalitet förklarad |
Lista över prompts | ⛔ | Inget prompt-stöd |
Lista över resurser | ⛔ | Inget resursstöd |
Lista över verktyg | ✅ | queryApl, listDatasets |
Skydd av API-nycklar | ✅ | Via 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.
Har LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal förgreningar | 8 |
Antal stjärnor | 49 |
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.
Servern erbjuder två huvudsakliga verktyg: `queryApl` för att köra analytiska frågor med APL, och `listDatasets` för att upptäcka tillgängliga dataset i ditt Axiom-konto.
Typiska användningsområden inkluderar realtidsdatafrågor för konverserande AI, automatiserad analys, datasetupptäckt och arbetsflöden där AI-agenter interaktivt analyserar och utforskar data.
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.
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.
Ge dina AI-agenter direkt tillgång till Axioms dataset och realtidsanalys. Prova Axiom MCP-servern på FlowHunt idag.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...
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...