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MCP Server for Axiom

MCP Server for Axiom

本地服务
github.com/ThetaBird数据与分析191 周前更新

关于 MCP Server for Axiom

MCP Server for Axiom 是 Axiom MCP 服务的 JavaScript 实现,以 npm 模块形式供 Node.js 环境使用。它让 AI Agent 能执行 Axiom Processing Language 查询并列出数据集。

主要功能

  1. 01执行 APL 查询
  2. 02列出 Axiom 数据集
  3. 03配置 API 地址和组织
  4. 04设置查询与数据集操作限速

适用场景

  1. 01让 AI Agent 查询 Axiom 数据
  2. 02查看可用数据集
  3. 03在 Node.js 中集成 Axiom MCP 工具

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供 `queryApl` 和 `listDatasets` 工具,并使用配置的 Axiom 凭据和组织信息。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"axiom-js": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-axiom"
],
"env": {
"AXIOM_TOKEN": "<AXIOM_TOKEN>",
"AXIOM_URL": "<AXIOM_URL>",
"AXIOM_ORG_ID": "<AXIOM_ORG_ID>"
}
}
}
}
启动命令npx -y mcp-server-axiom
需要配置的环境变量
AXIOM_TOKEN密钥
AXIOM_URL
AXIOM_ORG_ID

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-server-axiom

工具

3

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
querystring是要运行的 APL 查询

详细介绍

Axiom 的 MCP 服务

官方 Axiom MCP 服务的 JavaScript 移植版,使 AI Agent 能够使用 Axiom Processing Language (APL) 查询数据。

README 配图

此实现提供与原始 Go 版本相同的功能,并打包为 npm 模块,以便更轻松地集成到 Node.js 环境中。

安装与使用

MCP 配置

你可以直接使用 npx 运行此 MCP 服务。将以下配置添加到 MCP 配置文件中:

{
  "axiom": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "mcp-server-axiom"],
    "env": {
      "AXIOM_TOKEN": "<AXIOM_TOKEN_HERE>",
      "AXIOM_URL": "https://api.axiom.co",
      "AXIOM_ORG_ID": "<AXIOM_ORG_ID_HERE>"
    }
  }
}
本地开发与测试
安装
npm install -g mcp-server-axiom
环境变量

可使用环境变量配置此服务:

  • AXIOM_TOKEN(必需):你的 Axiom API 令牌
  • AXIOM_ORG_ID(必需):你的 Axiom 组织 ID
  • AXIOM_URL(可选):自定义 Axiom API URL(默认为 https://api.axiom.co)
  • AXIOM_QUERY_RATE(可选):每秒查询数限制(默认值:1)
  • AXIOM_QUERY_BURST(可选):查询突发容量(默认值:1)
  • AXIOM_DATASETS_RATE(可选):每秒数据集列表操作数(默认值:1)
  • AXIOM_DATASETS_BURST(可选):数据集列表突发容量(默认值:1)
  • PORT(可选):服务端口(默认值:3000)
在本地运行服务
  1. 使用环境变量:
export AXIOM_TOKEN=your_token
mcp-server-axiom
  1. 使用配置文件:
mcp-server-axiom config.json

config.json 示例:

{
  "token": "your_token",
  "url": "https://custom.axiom.co",
  "orgId": "your_org_id",
  "queryRate": 2,
  "queryBurst": 5,
  "datasetsRate": 1,
  "datasetsBurst": 2
}

API 端点

  • GET /:获取服务实现信息
  • GET /tools:列出可用工具
  • POST /tools/:name/call:调用特定工具
    • 可用工具:
      • queryApl:执行 APL 查询
      • listDatasets:列出可用数据集
工具调用示例
  1. 查询 APL:
curl -X POST http://localhost:3000/tools/queryApl/call \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "arguments": {
      "query": "['logs'] | where ['severity'] == \"error\" | limit 10"
    }
  }'
  1. 列出数据集:
curl -X POST http://localhost:3000/tools/listDatasets/call \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "arguments": {}
  }'

许可证

MIT

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。