ClickHouse MCP 서버 통합

“ClickHouse” MCP 서버란?

ClickHouse MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트 및 언어 모델과 ClickHouse 데이터베이스를 견고하게 연결해 주는 브릿지 역할을 합니다. MCP를 통해 표준화된 도구를 제공하여, 개발자와 AI 에이전트가 SQL 쿼리 실행, 데이터베이스 목록 조회, 테이블 열람 등 다양한 작업을 ClickHouse 클러스터에서 직접 수행할 수 있게 합니다. 이 통합은 데이터베이스 탐색, 쿼리 실행, 데이터 조회 등을 AI 기반으로 자동화할 수 있게 하며, 읽기 전용 동작과 환경 변수 설정을 통해 보안을 유지합니다. 특히 개발 환경 향상, 데이터 분석 자동화, ClickHouse의 강력한 기능에 대한 프로그래밍 가능한 접근성을 제공하는 데 효과적입니다.

프롬프트 목록

레포지토리나 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

현재 문서에 명시적인 리소스 설명이 없습니다.

도구 목록

• run_select_query
  ClickHouse 클러스터에서 SQL 쿼리를 안전하게 읽기 전용 모드로 실행합니다. 실행할 SQL 쿼리를 나타내는 sql(문자열) 입력을 받습니다.

• list_databases
  ClickHouse 클러스터에 존재하는 모든 데이터베이스를 나열합니다.

• list_tables
  지정한 데이터베이스 내의 모든 테이블을 나열합니다. 조회할 데이터베이스를 지정하는 database(문자열) 입력이 필요합니다.

MCP 서버 활용 예시

• 데이터베이스 관리 및 탐색
  모든 데이터베이스와 테이블을 쉽게 나열하여 ClickHouse 배포 구조와 스키마를 빠르게 파악할 수 있습니다.

• 자동화된 쿼리 실행
  읽기 전용 SQL 쿼리를 프로그래밍적으로 실행하여, AI 에이전트가 분석 및 리포팅을 위해 데이터를 조회·분석·요약할 수 있습니다.

• 데이터 기반 개발
  개발 워크플로우에 실시간 데이터 접근을 통합해 동적 프로토타이핑, 대시보드, 검증 작업이 가능합니다.

• 안전한 분석 자동화
  읽기 전용 접근이 강제되어 데이터 무결성과 보안 정책 준수를 보장한 상태에서 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

• AI 기반 에이전트와의 통합
  AI 어시스턴트가 ClickHouse와 직접 데이터 상호작용을 하도록 지원하여 챗봇, 어시스턴트, 워크플로우 자동화 도구의 기능을 확장할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

문서에 Windsurf에 대한 설치 안내가 없습니다.

Claude

1. Claude Desktop 구성 파일을 엽니다:

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

2. mcpServers 섹션에 다음 구성을 추가하세요:

   {
     "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. 플레이스홀더 값을 본인의 ClickHouse 자격 증명으로 교체하세요.

4. uv의 command 항목을 uv 실행파일의 절대 경로로 수정하세요.

5. 변경 사항을 적용하려면 Claude Desktop을 재시작하세요.

ClickHouse SQL Playground 예시:

{
  "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

문서에 Cursor에 대한 설치 안내가 없습니다.

Cline

문서에 Cline에 대한 설치 안내가 없습니다.

참고:
모든 ClickHouse 자격 증명은 구성 JSON의 env 섹션을 통해 환경 변수로 제공해야 하며, API 키나 비밀번호 등 민감한 정보는 하드코딩하지 않는 것이 좋습니다.

예시(자격 증명을 위한 환경 변수):

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP를 도구로서 모든 기능에 접근할 수 있습니다. "mcp-clickhouse"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 교체해야 합니다.

개요

총평

ClickHouse MCP 서버는 ClickHouse 데이터베이스에 LLM 또는 AI 기반 접근이 필요한 데이터 개발자에게 명확한 가치를 제공합니다. 다만, 프롬프트 템플릿 및 리소스 프리미티브에 대한 문서화가 부족하고, Claude를 제외한 멀티플랫폼 설치 안내가 없습니다. 데이터베이스 쿼리 도구는 강력하지만, Roots와 샘플링 지원 관련 정보가 없어 MCP 평가에서 점수가 일부 제한됩니다.

MCP 점수

최종 평점:
문서 완성도, 도구의 명확성, 오픈 라이선스, 커뮤니티 관심도는 높으나, 프롬프트/리소스/멀티플랫폼 설치 정보 부재로 인해 최종 점수는 6/10