
ClickUp MCP Server Integrare
Integrează managementul proiectelor ClickUp cu asistenții AI folosind ClickUp MCP Server. Acest pod permite agenților AI să acceseze și să automatizeze sarcini,...
Conectează cu ușurință agenții AI la ClickHouse pentru explorare sigură și automată a datelor, execuție de interogări și analize—direct în FlowHunt.
ClickHouse MCP (Model Context Protocol) Server acționează ca o punte robustă ce conectează asistenții AI și modelele lingvistice la bazele de date ClickHouse. Prin expunerea unor instrumente standardizate prin MCP, permite dezvoltatorilor și agenților AI să execute operațiuni precum rularea de interogări SQL, listarea bazelor de date și enumerarea tabelelor direct pe un cluster ClickHouse. Această integrare eficientizează fluxurile de lucru permițând automatizarea AI a explorării bazei de date, execuției interogărilor și extragerii de date, menținând totodată securitatea prin operațiuni doar-citire și setări de mediu configurabile. Serverul este deosebit de eficient pentru îmbunătățirea mediilor de dezvoltare, automatizarea analizei de date și oferirea unui acces programatic, fluent la funcțiile puternice ale ClickHouse.
Niciun șablon de prompt nu este menționat în repository sau documentație.
Nu sunt descrise explicit resurse în documentația disponibilă.
run_select_query
Execută interogări SQL pe clusterul tău ClickHouse în mod sigur, doar-citire. Primește un input sql
(string) ce reprezintă interogarea SQL de executat.
list_databases
Listează toate bazele de date disponibile pe clusterul tău ClickHouse.
list_tables
Listează toate tabelele dintr-o bază de date specificată. Necesită input database
(string) pentru a specifica ce bază de date să inspecteze.
Administrare și explorare baze de date
Listează cu ușurință toate bazele de date și tabelele pentru a înțelege rapid schema și structura implementării tale ClickHouse.
Execuție automată a interogărilor
Rulează programatic interogări SQL doar-citire, permițând agenților AI să extragă, analizeze și să sumarizeze date pentru analitică sau raportare.
Dezvoltare bazată pe date
Integrează accesul la date în timp real în fluxurile de dezvoltare, permițând prototiparea dinamică, crearea de dashboard-uri sau sarcini de validare.
Automatizare sigură a analiticii
Efectuează sarcini analitice cu acces doar-citire impus, asigurând integritatea datelor și conformitatea cu politicile de securitate.
Integrare cu agenți AI
Permite asistenților AI să interacționeze direct cu ClickHouse pentru extragerea datelor, îmbunătățind capabilitățile chatbot-urilor, asistenților sau instrumentelor de automatizare a fluxurilor de lucru.
Nu sunt furnizate instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în documentație.
Deschide fișierul de configurare Claude Desktop:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Adaugă următoarea configurație în secțiunea 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"
}
}
}
}
Înlocuiește valorile placeholder cu datele tale ClickHouse.
Actualizează intrarea command
pentru uv
cu calea absolută către executabilul tău uv
.
Repornește Claude Desktop pentru a aplica modificările.
Exemplu pentru 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"
}
}
}
}
Nu sunt furnizate instrucțiuni de configurare pentru Cursor în documentație.
Nu sunt furnizate instrucțiuni de configurare pentru Cline în documentație.
Notă:
Toate datele ClickHouse trebuie furnizate prin variabile de mediu în secțiunea env
a JSON-ului de configurare, asigurând că informațiile sensibile precum cheile API și parolele nu sunt hardcodate.
Exemplu (variabile de mediu pentru autentificare):
"env": {
"CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
"CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
"CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>"
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"mcp-clickhouse": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi "mcp-clickhouse"
cu numele real al serverului tău MCP și înlocuiește URL-ul cu URL-ul serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Prezentare generală găsită în README.md |
Listă de Prompturi | ⛔ | Niciun șablon de prompt descris |
Listă de Resurse | ⛔ | Nicio secțiune de resurse în documentație |
Listă de Instrumente | ✅ | Trei instrumente descrise: run_select_query, list_databases, list_tables |
Securizarea cheilor API | ✅ | Configurare cu variabile de mediu descrisă în README.md |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nicio mențiune despre suport pentru sampling |
ClickHouse MCP Server oferă valoare clară pentru dezvoltatorii orientați pe date ce au nevoie de acces LLM sau AI la bazele de date ClickHouse. Totuși, repository-ul nu conține documentație despre șabloane de prompt sau primitive de resurse și oferă instrucțiuni de configurare doar pentru Claude. Setul de instrumente este puternic pentru interogarea bazei de date, dar lipsa informațiilor despre Roots și suportul pentru sampling limitează scorul pentru evaluarea MCP generală.
Are o LICENȚĂ | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Fork-uri | 70 |
Număr de Stele | 383 |
Rating final:
Pe baza completitudinii documentației, clarității instrumentelor, licenței open-source și tracțiunii comunității, dar ținând cont de lipsa secțiunilor despre prompturi, resurse și configurare multiplatformă: 6/10
Este o punte care permite agenților AI și modelelor lingvistice să acceseze bazele de date ClickHouse, să execute interogări doar-citire în siguranță, să răsfoiască bazele de date și tabelele, și să automatizeze fluxurile de lucru bazate pe date folosind instrumente standardizate prin Model Context Protocol (MCP).
Poți rula interogări SQL doar-citire, lista toate bazele de date și enumera tabelele din orice bază de date specifică, ceea ce îl face ideal pentru explorarea datelor și automatizarea analiticii.
Da. Integrarea este proiectată doar pentru operațiuni doar-citire, iar autentificarea este gestionată prin variabile de mediu în configurația ta, respectând cele mai bune practici de securitate.
Adaugă componenta MCP în fluxul tău FlowHunt și introdu detaliile serverului ClickHouse MCP în panoul de configurare. Folosește formatul JSON prezentat în documentație și asigură-te că URL-ul și datele de autentificare ale serverului sunt corecte.
Cazuri comune includ explorarea automată a bazelor de date, analiză în timp real, execuție sigură și programatică a interogărilor, îmbogățirea asistenților AI cu acces la date și dezvoltarea de aplicații bazate pe date.
Descătușează automatizarea puternică și sigură a bazelor de date și analitica prin conectarea clusterului tău ClickHouse la fluxurile de lucru AI din FlowHunt.
Integrează managementul proiectelor ClickUp cu asistenții AI folosind ClickUp MCP Server. Acest pod permite agenților AI să acceseze și să automatizeze sarcini,...
Serverul DataHub MCP face legătura între agenții AI FlowHunt și platforma de metadate DataHub, permițând descoperirea avansată a datelor, analiza liniei de prov...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...