Axiom MCP Server

Der Axiom MCP Server verbindet KI-Assistenten mit Axiom, einer Plattform für Observability und Log-Analyse. Wer Logs, Traces oder Metriken seiner Anwendungen in Axiom sammelt, kann dem Assistenten damit Fragen stellen wie „Warum steigen seit dem letzten Deployment die Fehlerraten?“ oder „Zeige mir die langsamsten Anfragen der letzten Stunde“. Der Assistent übersetzt die Frage in eine Abfrage in der Axiom Processing Language (APL), führt sie aus und wertet das Ergebnis im Gespräch aus. Der Server wird von Axiom selbst betrieben und ist laut Anbieter der empfohlene Weg, Axiom mit Assistenten zu verbinden.

Was ist der Axiom MCP Server?

Der Server implementiert das Model Context Protocol (MCP), einen offenen Standard, über den KI-Anwendungen Werkzeuge und Datenquellen ansprechen. Die empfohlene Variante ist ein gehosteter Remote-Server unter https://mcp.axiom.co/mcp; für ältere Clients, die nur HTTP mit Server-Sent Events unterstützen, nennt die Dokumentation zusätzlich https://mcp.axiom.co/sse. Eine lokale Installation per go install ist ebenfalls beschrieben, benötigt aber einen API-Token statt der Browser-Anmeldung, und die vorgefertigten Prompts stehen dort nicht zur Verfügung. Das ältere, separate Projekt mcp-server-axiom ist laut Anbieter veraltet und wird hier nicht geführt.

Was der Assistent damit tun kann

Laut Dokumentation stellt der Server Werkzeuge zum Abfragen von Daten, zum Erkunden von Datasets und Metriken sowie zur Verwaltung von Dashboards, Monitoren und Notifiern bereit. Dazu kommen vorgefertigte Prompts für häufige Untersuchungen. Die vollständige Werkzeugliste steht in einer eigenen Referenz bei Axiom und wurde für diese Beschreibung nicht im Einzelnen geprüft. Im Alltag heißt das: Der Assistent kann zunächst herausfinden, welche Datasets und Felder es gibt, dann gezielt abfragen und bei einem auffälligen Muster ein Dashboard oder einen Monitor vorschlagen. Das spart den Wechsel zwischen Chat, Konsole und Abfrageeditor.

Einrichtung und Anmeldung

Voraussetzung sind ein Axiom-Konto und ein Dataset, in das Daten fließen. Für Claude Code genügt laut Dokumentation ein Befehl mit HTTP-Transport; in Claude selbst lässt sich der Server als benutzerdefinierter Connector hinzufügen, bei Team- und Enterprise-Plänen gegebenenfalls zuerst durch einen Administrator. Cursor bindet die Adresse über die MCP-Konfiguration oder einen Installationslink ein. Die Anmeldung läuft per OAuth im Browser. Alternativ nennt die Dokumentation einen persönlichen Zugriffstoken als Authorization-Header zusammen mit der Organisations-ID. Den Zugriff können Sie später in den Profileinstellungen von Axiom beenden, indem Sie die Sitzung löschen.

Sicherheit und Grenzen

Weil unter den Werkzeugen auch Verwaltungsfunktionen für Dashboards, Monitore und Notifier genannt werden, sollten Sie nicht von einem rein lesenden Zugriff ausgehen. Die Dokumentation sagt dazu nichts Ausdrückliches; die tatsächlichen Rechte ergeben sich aus Ihrem Konto beziehungsweise Token. Vergeben Sie bei Token nur die Berechtigungen, die gebraucht werden. Log-Daten enthalten oft Nutzerdaten, Adressen oder Fehlermeldungen mit internen Details, und Abfrageergebnisse gelangen in den Kontext des Sprachmodells und damit zum Modellanbieter. Laut Dokumentation werden Remote-Abfragen über Infrastruktur in den USA geleitet, was für Datenschutzvorgaben relevant sein kann. Axiom erlaubt es außerdem, Kostenlimits für Abfragen zu setzen; das lohnt sich, weil ein Assistent sonst teure Abfragen über große Zeiträume absetzen kann.

Kosten

Der MCP-Server selbst wird in der Dokumentation nicht gesondert berechnet. Axiom bietet einen dauerhaft kostenlosen Personal-Plan für einzelne Entwicklerinnen und Entwickler mit einem monatlichen Gratis-Kontingent und begrenzter Aufbewahrung, darüber den kostenpflichtigen Plan Axiom Cloud mit Plattformgebühr und nutzungsabhängiger Abrechnung sowie individuelle Enterprise-Konditionen über den Vertrieb. Abfragen durch den Assistenten zählen zur normalen Nutzung. Aktuelle Konditionen stehen auf der offiziellen Preisseite.

Für wen lohnt sich der Axiom MCP Server?

Er lohnt sich für Entwicklungs- und Betriebsteams, die Axiom bereits einsetzen und Fehlersuche, Incident-Analyse oder die Pflege von Monitoren per Gespräch beschleunigen wollen. Besonders nützlich ist er, wenn APL nicht jedem im Team geläufig ist, denn der Assistent formuliert die Abfragen. Wer Axiom nicht nutzt, hat keinen Vorteil: Der Server ist ein Zugang zur Plattform und keine eigenständige Log-Auswertung.

Ein Axiom-Konto mit mindestens einem Dataset sowie ein MCP-Client mit Unterstützung für Remote-Server.

Der Axiom MCP Server läuft gehostet bei Axiom. Dieser Ratgeber führt durch Einrichtung, Anmeldung und die ersten Abfragen.

Schritt 1: Voraussetzungen

Sie brauchen ein Axiom-Konto, ein Dataset mit eingehenden Daten und einen MCP-Client, der Remote-Server unterstützt.

Schritt 2: In Claude Code einrichten

Führen Sie claude mcp add --transport http axiom https://mcp.axiom.co/mcp aus und rufen Sie anschließend in Claude Code /mcp auf, um die Anmeldung im Browser abzuschließen. Für ältere Clients, die nur HTTP mit Server-Sent Events beherrschen, nennt die Dokumentation die Adresse https://mcp.axiom.co/sse.

claude mcp add --transport http axiom https://mcp.axiom.co/mcp

Schritt 3: In Cursor oder Claude einrichten

In Cursor tragen Sie https://mcp.axiom.co/mcp als url in der MCP-Konfiguration ein oder nutzen den Installationslink der Dokumentation. In Claude fügen Sie einen benutzerdefinierten Connector mit derselben Adresse hinzu; bei Team- und Enterprise-Plänen muss gegebenenfalls zuerst ein Administrator den Connector freigeben.

Schritt 4: Anmeldung per Token

Wenn OAuth nicht möglich ist, können Sie einen persönlichen Zugriffstoken als Authorization: Bearer-Header und die Organisations-ID als Header x-axiom-org-id angeben. Vergeben Sie dem Token nur die nötigen Rechte.

Kosten und Rechte begrenzen

Setzen Sie in Axiom Kostenlimits für Abfragen, damit der Assistent keine teuren Abfragen über große Zeiträume ausführt. Beachten Sie, dass der Server auch Dashboards, Monitore und Notifier verwalten kann.

Schritt 5: Erste Abfragen

Lassen Sie den Assistenten zuerst die vorhandenen Datasets auflisten. Fragen Sie dann etwa nach den häufigsten Fehlermeldungen der letzten Stunde und prüfen Sie die erzeugte APL-Abfrage, bevor Sie Ergebnissen vertrauen.

OAuth per Browser-Anmeldung (empfohlen) oder persönlicher Zugriffstoken als Bearer-Header mit Organisations-ID; lokal ein API-Token.

Abfragen und Erkunden von Datasets sowie Verwaltung von Dashboards, Monitoren und Notifiern; der Umfang folgt den Rechten des Kontos beziehungsweise Tokens. Ein reiner Lesemodus ist in der Dokumentation nicht ausgewiesen.

Der Server läuft gehostet bei Axiom, Remote-Abfragen laufen laut Dokumentation über US-Infrastruktur. Abfrageergebnisse gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

Schreibende Verwaltungsfunktionen für Dashboards und Monitore, personenbezogene Daten in Logs im Kontext des Modellanbieters, zu weit gefasste Token-Rechte und teure Abfragen ohne Kostenlimit.