Axiom MCP Server

Axiom MCP Server

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 Server làm gì?

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.

Danh sách Prompts

Hiện tại máy chủ này chưa hỗ trợ MCP prompts.

Danh sách Resources

Hiện tại máy chủ này chưa hỗ trợ MCP resources.

Danh sách Tools

  • queryApl: Thực thi truy vấn APL (Axiom Processing Language) trên các bộ dữ liệu Axiom. Công cụ này cho phép tác nhân AI thực hiện các truy vấn phân tích mạnh mẽ trên dữ liệu của bạn lưu trữ tại Axiom.
  • listDatasets: Liệt kê các bộ dữ liệu Axiom hiện có. Cho phép tác nhân AI khám phá những bộ dữ liệu nào có thể truy vấn trong tài khoản Axiom đã kết nối.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

  • Truy vấn dữ liệu thời gian thực: Cho phép trợ lý AI thực hiện truy vấn APL thời gian thực trên bộ dữ liệu Axiom, hỗ trợ hội thoại và hiểu biết dựa trên dữ liệu.
  • Khám phá bộ dữ liệu: Cho phép tác nhân AI liệt kê và khám phá các bộ dữ liệu hiện có, đơn giản hóa việc điều hướng và lựa chọn dữ liệu để phân tích sâu hơn.
  • Tự động hóa phân tích: Hỗ trợ tự động hóa phân tích tùy chỉnh bằng cách để AI agent thực thi truy vấn chương trình mà không cần can thiệp thủ công.
  • Nâng cao ra quyết định dựa trên AI: Khi tích hợp với Axiom, hệ thống AI có thể căn cứ kết quả vào dữ liệu cập nhật, nâng cao chất lượng đề xuất hay phân tích.
  • Khám phá dữ liệu qua hội thoại: Nhà phát triển có thể xây dựng quy trình nơi người dùng tương tác khám phá bộ dữ liệu và chạy truy vấn qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên dựa trên MCP server này.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

  1. Yêu cầu: Đảm bảo bạn có Axiom MCP binary mới nhất hoặc cài đặt qua Go (go install github.com/axiomhq/axiom-mcp@latest).
  2. Tạo file cấu hình (ví dụ config.txt) với thông tin xác thực Axiom của bạn.
  3. Sửa cấu hình Windsurf để thêm Axiom MCP server:
  4. Chèn JSON sau vào đối tượng 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. Lưu và khởi động lại Windsurf, rồi kiểm tra máy chủ đã hoạt động.

Claude

  1. Tải về hoặc cài đặt Axiom MCP binary.
  2. Tạo file cấu hình (config.txt) với token API Axiom và các tham số khác.
  3. Sửa cấu hình ứng dụng Claude desktop:
    Mở ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  4. Thêm mục máy chủ 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. Khởi động lại Claude và kiểm tra kết nối.

Cursor

  1. Cài đặt Axiom MCP binary.
  2. Chuẩn bị file cấu hình như hướng dẫn trên.
  3. Tìm file cấu hình MCP server của Cursor.
  4. Thêm JSON sau để cấu hình 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. Khởi động lại Cursor và xác minh thiết lập.

Cline

  1. Tải về và cài đặt Axiom MCP server binary.
  2. Tạo và điền config.txt với các thiết lập cần thiết.
  3. Mở file cấu hình MCP của Cline.
  4. Đăng ký Axiom MCP server:
    {
      "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. Lưu và khởi động lại Cline để kích hoạt server.

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"
}

Cách sử dụng MCP này trong flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Tổng quan

MụcKhả dụngChi tiết/Ghi chú
Tổng quanGiải thích tổng quan và chức năng
Danh sách PromptsKhông hỗ trợ prompt
Danh sách ResourcesKhông hỗ trợ resource
Danh sách ToolsqueryApl, listDatasets
Bảo mật khóa APIQua 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.


Điểm MCP

Có LICENSE✅ (MIT)
Có ít nhất một tool
Số Forks8
Số Stars49

Câu hỏi thường gặp

Axiom MCP Server làm gì?

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.

Những công cụ nào có sẵn trong Axiom MCP Server?

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.

Những trường hợp sử dụng phổ biến của tích hợp này là gì?

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.

Tôi bảo mật khóa API Axiom khi thiết lập như thế nào?

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.

Làm thế nào để kết nối Axiom MCP Server vào luồng FlowHunt của tôi?

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.

Tích hợp Axiom Analytics vào quy trình AI 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.

Tìm hiểu thêm

AWS MCP Server
AWS MCP Server

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 ...

5 phút đọc
AWS MCP +6
Room MCP Server
Room MCP Server

Room MCP Server

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...

6 phút đọc
AI Collaboration +4
Máy chủ Agentset MCP
Máy chủ Agentset MCP

Máy chủ Agentset MCP

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...

6 phút đọc
AI Open Source +5