ClickHouse MCP Server Integration

ClickHouse MCP Server Integration

AI Database ClickHouse MCP Server

Hvad gør “ClickHouse” MCP Server?

ClickHouse MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en robust bro, der forbinder AI-assistenter og sprogmodeller med ClickHouse-databaser. Ved at stille standardiserede værktøjer til rådighed via MCP, gør den det muligt for udviklere og AI-agenter at udføre operationer såsom at køre SQL-forespørgsler, liste databaser og opregne tabeller direkte på en ClickHouse-klynge. Denne integration strømliner arbejdsgange ved at lade AI-drevet automatisering udforske databaser, udføre forespørgsler og hente data, alt imens der opretholdes sikkerhed gennem kun-læse-operationer og konfigurerbare miljøindstillinger. Serveren er især effektiv til at forbedre udviklingsmiljøer, automatisering af dataanalyse og til at give problemfri, programmatisk adgang til kraftfulde ClickHouse-funktioner.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over værktøjer

  • run_select_query
    Udfør SQL-forespørgsler på din ClickHouse-klynge i en sikker, kun-læse-tilstand. Accepterer en sql (streng) input, der repræsenterer den forespørgsel, der skal udføres.

  • list_databases
    Lister alle databaser, der er tilgængelige på din ClickHouse-klynge.

  • list_tables
    Lister alle tabeller i en bestemt database. Kræver database (streng) input for at angive, hvilken database der skal inspiceres.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Databaseadministration og udforskning
    List nemt alle databaser og tabeller for hurtigt at få overblik over schema og struktur i din ClickHouse-installation.

  • Automatiseret forespørgselsudførelse
    Kør SQL-forespørgsler i kun-læse-tilstand programmæssigt, så AI-agenter kan hente, analysere og opsummere data til analyse eller rapportering.

  • Datadrevet udvikling
    Integrer realtids dataadgang i udviklingsarbejdsgange, så der kan laves dynamisk prototyping, dashboarding eller valideringsopgaver.

  • Sikker analyseautomatisering
    Udfør analysetasks med håndhævet kun-læse-adgang, hvilket sikrer dataintegritet og overholdelse af sikkerhedspolitikker.

  • Integration med AI-drevne agenter
    Lad AI-assistenter interagere direkte med ClickHouse for dataudtræk, hvilket udvider mulighederne for chatbots, assistenter eller workflow-automatisering.

Sådan opsætter du det

Windsurf

Ingen opsætningsinstruktioner for Windsurf er angivet i dokumentationen.

Claude

  1. Åbn Claude Desktop konfigurationsfilen:

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  2. Tilføj følgende konfiguration til mcpServers sektionen:

    {
      "mcpServers": {
        "mcp-clickhouse": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp-clickhouse",
            "--python",
            "3.13",
            "mcp-clickhouse"
          ],
          "env": {
            "CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
            "CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
            "CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
            "CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>",
            "CLICKHOUSE_SECURE": "true",
            "CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
            "CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
            "CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Udskift pladsholderværdierne med dine ClickHouse-legitimationsoplysninger.

  4. Opdater command-indtastningen for uv til den absolutte sti til din uv eksekverbare fil.

  5. Genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

Eksempel for ClickHouse SQL Playground:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-clickhouse": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp-clickhouse",
        "--python",
        "3.13",
        "mcp-clickhouse"
      ],
      "env": {
        "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
        "CLICKHOUSE_PORT": "8443",
        "CLICKHOUSE_USER": "demo",
        "CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
        "CLICKHOUSE_SECURE": "true",
        "CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
        "CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
        "CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Cursor

Ingen opsætningsinstruktioner for Cursor er angivet i dokumentationen.

Cline

Ingen opsætningsinstruktioner for Cline er angivet i dokumentationen.

Bemærk:
Alle ClickHouse-legitimationsoplysninger bør angives via miljøvariabler i env-sektionen af konfigurations-JSON’en, så følsomme oplysninger som API-nøgler og adgangskoder ikke hardcodes.

Eksempel (miljøvariabler til legitimationsoplysninger):

"env": {
  "CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
  "CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
  "CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
  "CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>"
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow starter du med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

{
  "mcp-clickhouse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "mcp-clickhouse" til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt fundet i README.md
Liste over promptsIngen prompt-skabeloner beskrevet
Liste over ressourcerIngen ressourcer-sektion i dokumentationen
Liste over værktøjerTre værktøjer beskrevet: run_select_query, list_databases, list_tables
Sikring af API-nøglerOpsætning af miljøvariabler beskrevet i README.md
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt)Ingen omtale af sampling-understøttelse

Vores vurdering

ClickHouse MCP Server tilbyder tydelig værdi for datadrevne udviklere, der har brug for LLM- eller AI-drevet adgang til ClickHouse-databaser. Dog mangler der dokumentation på prompt-skabeloner og ressourceprimitiver, og der gives kun opsætningsinstruktioner til Claude. Værktøjssættet er stærkt til database-forespørgsler, men manglen på information om Roots og sampling-understøttelse begrænser scoren for generel MCP-evaluering.

MCP Score

Har en LICENS✅ Apache-2.0
Har mindst ét værktøj
Antal forks70
Antal stjerner383

Endelig vurdering:
Baseret på dokumentationskomplethed, klarhed i værktøjer, åben licens og fællesskabstræk, men med de manglende sektioner om prompts, ressourcer og multiplatform-opsætning taget i betragtning: 6/10

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er ClickHouse MCP Server?

Det er en bro, der gør det muligt for AI-agenter og sprogmodeller at få adgang til ClickHouse-databaser, udføre sikre forespørgsler i kun-læse-tilstand, gennemse databaser og tabeller samt automatisere databaserede arbejdsgange via standardiserede værktøjer gennem Model Context Protocol (MCP).

Hvilke operationer understøtter ClickHouse MCP Server?

Du kan køre SQL-forespørgsler i kun-læse-tilstand, liste alle databaser og opregne tabeller i enhver specifik database, hvilket gør den ideel til dataudforskning og automatiseret analyse.

Er ClickHouse MCP Server sikker?

Ja. Integrationen er designet til kun-læse-operationer, og legitimationsoplysninger håndteres via miljøvariabler i din konfiguration, efter bedste sikkerhedspraksis.

Hvordan forbinder jeg FlowHunt til min ClickHouse MCP Server?

Tilføj MCP-komponenten i din FlowHunt-arbejdsgang og angiv dine ClickHouse MCP-serveroplysninger i konfigurationspanelet. Brug JSON-formatet som vist i dokumentationen og sikre dig, at server-URL og legitimationsoplysninger er korrekte.

Hvad er de primære anvendelsestilfælde for integration af ClickHouse med FlowHunt?

Almindelige anvendelsestilfælde inkluderer automatiseret databaseudforskning, realtidsanalyse, sikker og programmatisk forespørgselsudførelse, at give AI-assistenter adgang til data samt at muliggøre databaseret applikationsudvikling.

Integrer ClickHouse med FlowHunt AI

Lås op for kraftfuld, sikker databaseautomatisering og analyse ved at forbinde din ClickHouse-klynge til FlowHunt's AI-drevne arbejdsgange.

Lær mere

ClickUp MCP Server-integration
ClickUp MCP Server-integration

ClickUp MCP Server-integration

Integrér ClickUp projektstyring med AI-assistenter ved hjælp af ClickUp MCP Serveren. Denne bro gør det muligt for AI-agenter at få adgang til og automatisere o...

3 min læsning
AI Project Management +5
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
DataHub MCP Server-integration
DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server forbinder FlowHunt AI-agenter med DataHub-metadataplatformen og muliggør avanceret dataopdagelse, lineage-analyse, automatiseret metadatahent...

4 min læsning
AI Metadata +6