Руководства по MCP
Model Context Protocol (MCP) — это стандарт, разработанный Anthropic, который позволяет AI‑ассистентам бесшовно интегрироваться с внешними системами. Этот протокол позволяет AI‑ассистентам подключаться к источникам данных, API, базам данных и другим системам безопасным и стандартизированным способом.
MCP создаёт универсальный интерфейс между AI‑моделями и различными сервисами, устраняя необходимость в кастомных реализациях инструментов для каждой интеграции. Можно рассматривать его как универсальный стандарт API, разработанный специально для AI‑систем.
Ключевое преимущество MCP состоит в том, что библиотекам AI нужно реализовать поддержку протокола только один раз. После этого все совместимые с MCP сервисы сразу становятся доступными, что экономит разработчикам и сопровождающим библиотеки AI много времени.
Какова архитектура MCP?
MCP использует клиент-серверную архитектуру:
- Клиенты (такие как Claude Desktop, Cursor или VS Code) устанавливают соединения с серверами MCP. Подборку клиентов можно найти в GitHub-репозитории awesome-mcp-clients.
- Серверы предоставляют инструменты и возможности через стандартизированные интерфейсы. Подборку серверов можно найти в GitHub-репозитории awesome-mcp-servers.
- Модели ИИ затем могут использовать эти инструменты для доступа к внешним данным и функциональности по мере необходимости.
Ниже показана схема архитектуры:
Есть ли у ClickHouse сервер MCP ClickHouse?
Да! сервер MCP ClickHouse предоставляет следующие инструменты:
run_select_query— выполнение SQL-запросов в вашем кластере ClickHouse.list_databases— вывод списка всех баз данных в вашем кластере ClickHouse.list_tables— вывод списка всех таблиц в базе данных.
Если вы ищете удалённый сервер MCP ClickHouse в ClickHouse Cloud, см. страницу "Remote MCP server in Cloud"
Репозиторий ClickHouse Agent Skills предоставляет готовые наборы инструкций, которые расширяют агентов для написания кода с ИИ (Claude Code, Cursor, Copilot и т. д.) экспертизой в конкретной предметной области. Этот репозиторий предоставляет навыки для баз данных ClickHouse — охватывающие проектирование схем, оптимизацию запросов и шаблоны ингестии данных.
Руководства по использованию сервера MCP ClickHouse
Ниже представлены руководства по работе с сервером MCP ClickHouse.
| Страница | Описание |
|---|---|
| Как создать ИИ-агента на базе ClickHouse с помощью Streamlit | Узнайте, как создать веб-ИИ-агента с помощью Streamlit и ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать ИИ-агента на LangChain/LangGraph с помощью ClickHouse MCP-сервера. | Узнайте, как создать ИИ-агента на LangChain/LangGraph, который может взаимодействовать с SQL playground ClickHouse с помощью ClickHouse MCP-сервера. |
| Как создать ИИ-агента LlamaIndex с помощью ClickHouse MCP-сервера. | Узнайте, как создать ИИ-агента LlamaIndex, который может взаимодействовать с ClickHouse MCP-сервером. |
| Как создать ИИ-агента PydanticAI с помощью ClickHouse MCP-сервера. | Узнайте, как создать агента PydanticAI, который может взаимодействовать с ClickHouse MCP-сервером. |
| Как создать агента SlackBot с помощью ClickHouse MCP-сервера. | Узнайте, как создать агента SlackBot, который может взаимодействовать с ClickHouse MCP-сервером. |
| Как создать ИИ-агента с помощью Agno и ClickHouse MCP сервера | Узнайте, как создать ИИ-агента с помощью Agno и ClickHouse MCP сервера |
| Как создать ИИ-агента с помощью Chainlit и ClickHouse MCP сервера | Узнайте, как с помощью Chainlit создавать чат-приложения на базе LLM с использованием ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать ИИ-агента с помощью Claude Agent SDK и ClickHouse MCP-сервера | Узнайте, как создать ИИ-агента с помощью Claude Agent SDK и ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать ИИ-агента с помощью CopilotKit и MCP-сервера ClickHouse | Узнайте, как создать агентное приложение на основе данных, хранящихся в ClickHouse, с помощью ClickHouse MCP и CopilotKit |
| Как создать ИИ-агента с помощью CrewAI и MCP-сервера ClickHouse | Узнайте, как создать ИИ-агента с CrewAI и ClickHouse MCP-сервером |
| Как создать ИИ-агента с DSPy и ClickHouse MCP-сервером | Узнайте, как создать ИИ-агента с DSPy и ClickHouse MCP-сервером |
| Как создать ИИ-агента с помощью mcp-agent и ClickHouse MCP-сервера | Узнайте, как создать ИИ-агента с помощью mcp-agent и ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать ИИ-агента с помощью Microsoft Agent Framework и ClickHouse MCP-сервера | Узнайте, как создать ИИ-агента с помощью Microsoft Agent Framework и ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать ИИ-агента с помощью Upsonic и ClickHouse MCP-сервера | Узнайте, как создать ИИ-агента с помощью Upsonic и ClickHouse MCP-сервера |
| Как создать OpenAI-агента с помощью ClickHouse MCP-сервера | Узнайте, как создать OpenAI-агента, который может взаимодействовать с ClickHouse MCP-сервером. |
| Настройка ClickHouse MCP-сервера с AnythingLLM и ClickHouse Cloud | В этом руководстве показано, как настроить AnythingLLM для работы с ClickHouse MCP сервером с помощью Docker. |
| Настройка ClickHouse MCP сервера для Claude Desktop | В этом руководстве показано, как настроить Claude Desktop для работы с ClickHouse MCP сервером. |
| Настройка ClickHouse MCP-сервера с Jan.ai | В этом руководстве описано, как настроить Jan.ai для работы с ClickHouse MCP-сервером. |
| Настройка ClickHouse MCP-сервера с LibreChat и ClickHouse Cloud | В этом руководстве описано, как настроить LibreChat для работы с ClickHouse MCP-сервером с помощью Docker. |
| Настройка ClickHouse MCP-сервера с Ollama | В этом руководстве описано, как настроить Ollama для работы с ClickHouse MCP-сервером. |
| Настройка ClickHouse MCP сервера с Open WebUI и ClickHouse Cloud | В этом руководстве описано, как настроить Open WebUI для работы с ClickHouse MCP сервером с помощью Docker. |
