
AWS MCP Server
AWS MCP Server tích hợp FlowHunt với AWS S3 và DynamoDB, cho phép các tác nhân AI tự động quản lý tài nguyên cloud, thực hiện các thao tác với cơ sở dữ liệu và ...
Kết nối các tác nhân AI của bạn với Axiom để truy vấn dữ liệu thời gian thực và tự động hóa phân tích. Axiom MCP Server làm cầu nối giữa FlowHunt và các hiểu biết dữ liệu mạnh mẽ, cho phép hội thoại AI tương tác và có thông tin.
Axiom MCP (Model Context Protocol) Server là một triển khai cho phép trợ lý AI giao tiếp trực tiếp với nền tảng dữ liệu Axiom thông qua Model Context Protocol. Nó giúp các tác nhân AI thực thi truy vấn Axiom Processing Language (APL) và liệt kê các bộ dữ liệu hiện có, tạo cầu nối giữa AI hội thoại và phân tích dữ liệu thời gian thực. Tích hợp này giúp nhà phát triển và hệ thống AI nâng cao quy trình làm việc bằng cách cho phép truy vấn trực tiếp dữ liệu có cấu trúc, truy xuất phân tích và tự động hóa các hiểu biết từ bộ dữ liệu Axiom ngay trong môi trường AI. Với Axiom MCP Server, các nhiệm vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu và khám phá dữ liệu trở nên dễ tiếp cận với AI client, dẫn đến các tương tác AI nhiều thông tin và theo ngữ cảnh hơn.
Hiện tại máy chủ này chưa hỗ trợ MCP prompts.
Hiện tại máy chủ này chưa hỗ trợ MCP resources.
go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest
).config.txt
) với thông tin xác thực Axiom của bạn.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
) với token API Axiom và các tham số khác.~/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
với các thiết lập cần thiết.{
"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"
}
}
}
}
Bảo mật khóa API
Luôn lưu trữ thông tin nhạy cảm như khóa API trong biến môi trường thay vì trực tiếp trong file cấu hình. Ví dụ:
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "xaat-your-token",
"AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
"AXIOM_ORG_ID": "your-org-id"
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong mục cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"axiom": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “axiom” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.
Mục | Khả dụng | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Giải thích tổng quan và chức năng |
Danh sách Prompts | ⛔ | Không hỗ trợ prompt |
Danh sách Resources | ⛔ | Không hỗ trợ resource |
Danh sách Tools | ✅ | queryApl, listDatasets |
Bảo mật khóa API | ✅ | Qua biến môi trường trong cấu hình |
Hỗ trợ sampling (không quan trọng đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Chưa đề cập hỗ trợ roots
Giữa hai bảng trên, tôi đánh giá MCP này ở mức 5/10. Nó cung cấp các công cụ thiết yếu và hướng dẫn cài đặt rõ ràng, nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao như resources, prompts và hỗ trợ sampling, điều này giới hạn khả năng mở rộng và tích hợp sâu hơn.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một tool | ✅ |
Số Forks | 8 |
Số Stars | 49 |
Axiom MCP Server cho phép các tác nhân AI kết nối trực tiếp với nền tảng dữ liệu Axiom, thực thi các truy vấn Axiom Processing Language (APL) và liệt kê bộ dữ liệu. Điều này giúp quy trình AI được hỗ trợ phân tích cập nhật và khả năng khám phá dữ liệu.
Máy chủ cung cấp hai công cụ chính: `queryApl` để thực thi truy vấn phân tích sử dụng APL, và `listDatasets` để khám phá các bộ dữ liệu hiện có trong tài khoản Axiom của bạn.
Các trường hợp sử dụng điển hình gồm truy vấn dữ liệu thời gian thực cho AI hội thoại, tự động hóa phân tích, khám phá bộ dữ liệu và xây dựng quy trình nơi các tác nhân AI phân tích và khám phá dữ liệu tương tác.
Luôn lưu trữ các giá trị nhạy cảm như AXIOM_TOKEN, AXIOM_URL, và AXIOM_ORG_ID dưới dạng biến môi trường trong cấu hình, không đưa trực tiếp vào luồng hoặc mã nguồn.
Thêm thành phần MCP vào luồng của bạn, mở cấu hình và chèn thông tin máy chủ MCP theo định dạng JSON, chỉ định transport và URL. Thay thế các giá trị mặc định bằng thông tin máy chủ MCP thực tế của bạn.
Trao quyền cho tác nhân AI của bạn với khả năng truy cập trực tiếp bộ dữ liệu Axiom và phân tích thời gian thực. Trải nghiệm Axiom MCP Server trên FlowHunt ngay hôm nay.
AWS MCP Server tích hợp FlowHunt với AWS S3 và DynamoDB, cho phép các tác nhân AI tự động quản lý tài nguyên cloud, thực hiện các thao tác với cơ sở dữ liệu và ...
Room MCP Server cho phép các trợ lý AI hợp tác trong các phòng ảo qua giao thức Room, hỗ trợ quy trình làm việc đa tác nhân, quản lý lời mời, lưu trữ bản ghi và...
Agentset MCP Server là một nền tảng mã nguồn mở cho phép Retrieval-Augmented Generation (RAG) với khả năng tác nhân, cho phép trợ lý AI kết nối với các nguồn dữ...