ClickHouse MCP Server Integration

ClickHouse MCP Server Integration

Forbind AI-agenter ubesværet til ClickHouse for sikker, automatiseret dataudforskning, forespørgselsudførelse og analyse—direkte i FlowHunt.

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