ClickHouse MCPサーバー統合

「ClickHouse」MCPサーバーの役割とは？

ClickHouse MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントや言語モデルとClickHouseデータベースをつなぐ堅牢なブリッジとして機能します。MCPを通じて標準化されたツールを公開し、開発者やAIエージェントがSQLクエリの実行、データベース一覧表示、テーブル列挙などの操作をClickHouseクラスタ上で直接行えるようになります。この統合により、AI駆動の自動データベース探索・クエリ実行・データ取得が効率化され、読み取り専用操作や設定可能な環境変数によりセキュリティも確保されます。開発環境の強化、データ分析自動化、ClickHouseの強力な機能へのシームレスかつプログラム的なアクセスにも特に効果を発揮します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントに明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• run_select_query
  ClickHouseクラスタ上で安全な読み取り専用モードでSQLクエリを実行します。sql（文字列）入力に実行したいSQLクエリを指定します。

• list_databases
  ClickHouseクラスタ上のすべてのデータベースを一覧表示します。

• list_tables
  指定したデータベース内のすべてのテーブルを一覧表示します。どのデータベースを調べるかはdatabase（文字列）入力で指定します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理と探索
  すべてのデータベースやテーブルの一覧表示により、ClickHouse環境のスキーマや構造を素早く把握できます。

• 自動クエリ実行
  読み取り専用SQLクエリをプログラム的に実行し、AIエージェントが分析やレポート用にデータ取得・要約を行えます。

• データ駆動開発
  開発ワークフローにリアルタイムデータアクセスを取り入れ、動的なプロトタイピングやダッシュボード、検証タスクを実現します。

• 安全な分析自動化
  読み取り専用アクセスを強制しつつ分析タスクを実行することで、データの整合性やセキュリティポリシーへの準拠を担保します。

• AI搭載エージェントとの連携
  AIアシスタントがClickHouseに直接アクセスしてデータ取得できるようになり、チャットボットやアシスタント、ワークフロー自動化ツールの機能を拡張します。

セットアップ方法

Windsurf

ドキュメントにWindsurfのセットアップ手順は記載されていません。

Claude

1. Claude Desktopの設定ファイルを開きます:

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

2. mcpServersセクションに以下の設定を追加してください:

   {
     "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. プレースホルダーを自分のClickHouse認証情報に置き換えてください。

4. uvのコマンド欄は実行ファイルの絶対パスに更新してください。

5. Claude Desktopを再起動し、変更を反映させます。

ClickHouse SQL Playground用例:

{
  "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

ドキュメントにCursorのセットアップ手順は記載されていません。

Cline

ドキュメントにClineのセットアップ手順は記載されていません。

注意:
すべてのClickHouse認証情報は、設定JSONのenvセクションで環境変数として提供してください。これによりAPIキーやパスワードなどの機密情報がハードコーディングされることを防げます。

例（認証情報の環境変数指定）:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP構成セクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能へアクセスできます。"mcp-clickhouse"は実際のMCPサーバー名に、URLは自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

評価コメント

ClickHouse MCPサーバーは、LLMやAIによるClickHouseデータベース利用を必要とするデータ駆動開発者に明確な価値を提供します。一方で、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブに関するドキュメントがなく、セットアップ手順もClaude用のみです。データベースクエリ用ツールは充実していますが、Rootsやサンプリングサポートの情報がなく、一般的なMCP評価ではスコアがやや抑えられます。

MCPスコア

最終評価:
ドキュメントの網羅性、ツールの明確さ、オープンライセンス、コミュニティの盛り上がりを加味しつつ、プロンプト・リソース・マルチプラットフォームセットアップの不足を考慮すると、6/10