Integracja serwera ClickHouse MCP

Co robi serwer “ClickHouse” MCP?

Serwer ClickHouse MCP (Model Context Protocol) działa jako solidny most łączący asystentów AI oraz modele językowe z bazami danych ClickHouse. Udostępniając standaryzowane narzędzia przez MCP, umożliwia deweloperom i agentom AI wykonywanie operacji takich jak zapytania SQL, przeglądanie baz danych oraz wyliczanie tabel bezpośrednio na klastrze ClickHouse. Ta integracja usprawnia przepływy pracy, pozwalając na automatyzację eksploracji bazy danych, wykonywanie zapytań i pobieranie danych przez AI, przy zachowaniu bezpieczeństwa dzięki operacjom tylko do odczytu i konfigurowalnym ustawieniom środowiskowym. Serwer jest szczególnie skuteczny przy wzmacnianiu środowisk developerskich, automatyzacji analizy danych oraz zapewnianiu płynnego, programistycznego dostępu do potężnych funkcji ClickHouse.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji nie opisano żadnych szczegółowych zasobów.

Lista narzędzi

• run_select_query
  Wykonuje zapytania SQL na twoim klastrze ClickHouse w bezpiecznym trybie tylko do odczytu. Przyjmuje wejście sql (ciąg znaków) reprezentujące zapytanie SQL do wykonania.

• list_databases
  Wyświetla wszystkie bazy danych dostępne na twoim klastrze ClickHouse.

• list_tables
  Wyświetla wszystkie tabele w określonej bazie danych. Wymaga podania database (ciąg znaków) wskazującego, którą bazę sprawdzić.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie i eksploracja bazy danych
  Łatwo przeglądaj wszystkie bazy i tabele, aby szybko zrozumieć schemat i strukturę wdrożenia ClickHouse.

• Automatyczne wykonywanie zapytań
  Programistycznie uruchamiaj zapytania SQL tylko do odczytu, umożliwiając agentom AI pobieranie, analizowanie i podsumowywanie danych do celów analitycznych lub raportowych.

• Rozwój oparty na danych
  Integruj dostęp do danych w czasie rzeczywistym z przepływami developerskimi, umożliwiając dynamiczne prototypowanie, tworzenie dashboardów czy zadania walidacyjne.

• Bezpieczna automatyzacja analityki
  Wykonuj zadania analityczne przy wymuszonym dostępie tylko do odczytu, zapewniając integralność danych i zgodność z politykami bezpieczeństwa.

• Integracja z agentami AI
  Pozwól asystentom AI na bezpośrednią interakcję z ClickHouse w celu pobierania danych, zwiększając możliwości chatbotów, asystentów czy narzędzi do automatyzacji przepływów.

Jak skonfigurować

Windsurf

W dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Otwórz plik konfiguracyjny Claude Desktop:

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

2. Dodaj poniższą konfigurację do sekcji mcpServers:

   {
     "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. Zamień wartości zastępcze na swoje dane dostępowe ClickHouse.

4. Zaktualizuj wpis polecenia dla uv do pełnej ścieżki do twojego pliku wykonywalnego uv.

5. Uruchom ponownie Claude Desktop, aby zastosować zmiany.

Przykład dla 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

W dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

W dokumentacji nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.

Uwaga:
Wszystkie dane dostępowe ClickHouse powinny być przekazywane przez zmienne środowiskowe w sekcji env pliku konfiguracyjnego JSON, aby zapewnić, że wrażliwe informacje, takie jak klucze API i hasła, nie są zapisane na stałe.

Przykład (zmienne środowiskowe dla danych dostępowych):

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "mcp-clickhouse" na faktyczną nazwę twojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Serwer ClickHouse MCP zapewnia jasną wartość dla deweloperów pracujących z danymi, którzy potrzebują dostępu LLM lub AI do baz danych ClickHouse. Jednak repozytorium nie zawiera dokumentacji dotyczącej szablonów promptów i prymitywów zasobów, a instrukcje konfiguracji dotyczą wyłącznie Claude. Zestaw narzędzi jest mocny, jeśli chodzi o zapytania do bazy danych, ale brak informacji o Roots i wsparciu sampling ogranicza ocenę w ogólnej ewaluacji MCP.

Ocena MCP

Ocena końcowa:
Biorąc pod uwagę kompletność dokumentacji, przejrzystość narzędzi, otwartą licencję i zaangażowanie społeczności, ale uwzględniając braki dotyczące promptów, zasobów i wieloplatformowej konfiguracji: 6/10