Перейти к основному содержанию
Перейти к основному содержанию

Использование MCP-сервера ClickHouse с LibreChat

В данном руководстве описывается настройка LibreChat с MCP-сервером ClickHouse с использованием Docker и подключение к примерам наборов данных ClickHouse.

Установите Docker​

Вам потребуется Docker для запуска LibreChat и MCP-сервера. Чтобы установить Docker:

  1. Перейдите на docker.com
  2. Скачайте Docker Desktop для вашей операционной системы
  3. Установите Docker, следуя инструкциям для вашей операционной системы
  4. Откройте Docker Desktop и убедитесь, что он запущен

Для получения дополнительной информации см. документацию по Docker.

Клонируйте репозиторий LibreChat​

Откройте консоль (Command Prompt, терминал или PowerShell) и клонируйте репозиторий LibreChat с помощью следующей команды:

git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat

Создайте и отредактируйте файл .env​

Скопируйте пример конфигурационного файла из .env.example в .env:

cp .env.example .env

Откройте файл .env в вашем любимом текстовом редакторе. Вы увидите разделы для многих популярных провайдеров LLM, включая OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock и др., например:

#============#
# Anthropic  # \{#anthropic}
#============#
#highlight-next-line
ANTHROPIC_API_KEY=user_provided
# ANTHROPIC_MODELS=claude-opus-4-20250514,claude-sonnet-4-20250514,claude-3-7-sonnet-20250219,claude-3-5-sonnet-20241022,claude-3-5-haiku-20241022,claude-3-opus-20240229,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-haiku-20240307 \{#anthropic_modelsclaude-opus-4-20250514claude-sonnet-4-20250514claude-3-7-sonnet-20250219claude-3-5-sonnet-20241022claude-3-5-haiku-20241022claude-3-opus-20240229claude-3-sonnet-20240229claude-3-haiku-20240307}
# ANTHROPIC_REVERSE_PROXY= \{#anthropic_reverse_proxy}

Замените user_provided на ваш API-ключ для используемого провайдера LLM.

Использование локальной LLM

Если у вас нет API-ключа, вы можете использовать локальную LLM, например Ollama. Вы увидите, как это сделать позже на шаге "Install Ollama". Пока не изменяйте файл .env и переходите к следующим шагам.

Создайте файл librechat.yaml​

Выполните следующую команду, чтобы создать новый файл librechat.yaml:

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

Это создаёт основной конфигурационный файл для LibreChat.

Добавление сервера ClickHouse MCP в Docker Compose​

Теперь мы добавим сервер ClickHouse MCP в файл Docker Compose LibreChat, чтобы LLM мог взаимодействовать с ClickHouse SQL Playground.

Создайте файл с именем docker-compose.override.yml и добавьте в него следующую конфигурацию:

services:
  api:
    volumes:
      - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
  mcp-clickhouse:
    image: mcp/clickhouse
    container_name: mcp-clickhouse
    ports:
      - 8001:8000
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    environment:
      - CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
      - CLICKHOUSE_USER=demo
      - CLICKHOUSE_PASSWORD=
      - CLICKHOUSE_MCP_SERVER_TRANSPORT=sse
      - CLICKHOUSE_MCP_BIND_HOST=0.0.0.0

Если вы хотите исследовать собственные данные, вы можете сделать это, используя host, username и password вашего сервиса ClickHouse Cloud.

Начните работу с ClickHouse Cloud
Если у вас еще нет аккаунта в ClickHouse Cloud, начните работу уже сегодня и получите $300 в виде бонусных кредитов. По окончании 30-дневного бесплатного пробного периода вы можете продолжить использовать тариф с оплатой по мере использования или связаться с нами, чтобы узнать больше о наших скидках при больших объемах. Подробности смотрите на нашей странице с тарифами.

Настройка сервера MCP в librechat.yaml​

Откройте librechat.yaml и разместите следующую конфигурацию в конце файла:

mcpServers:
  clickhouse-playground:
    type: sse
    url: http://host.docker.internal:8001/sse

Эта конфигурация настраивает LibreChat для подключения к MCP-серверу, запущенному в Docker-контейнере.

Найдите следующую строку:

socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']

Чтобы упростить задачу, мы временно отключим аутентификацию:

socialLogins: []

Добавление локальной LLM‑модели с помощью Ollama (необязательно)​

Установка Ollama​

Перейдите на сайт Ollama и установите Ollama для своей системы.

После установки вы можете запустить модель следующим образом:

ollama run qwen3:32b

Это загрузит модель на ваш локальный компьютер, если она ещё не загружена.

Список моделей смотрите в библиотеке Ollama

Настройка Ollama в librechat.yaml​

После загрузки модели настройте её в librechat.yaml:

custom:
  - name: "Ollama"
    apiKey: "ollama"
    baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1/"
    models:
      default:
        [
          "qwen3:32b"
        ]
      fetch: false
    titleConvo: true
    titleModel: "current_model"
    summarize: false
    summaryModel: "current_model"
    forcePrompt: false
    modelDisplayLabel: "Ollama"

Запустите все сервисы​

Из корневого каталога проекта LibreChat выполните следующую команду, чтобы запустить сервисы:

docker compose up

Дождитесь, пока все сервисы будут полностью запущены.

Откройте LibreChat в браузере​

После запуска всех сервисов откройте браузер и перейдите по адресу http://localhost:3080/

Создайте бесплатную учетную запись LibreChat, если у вас ее еще нет, и войдите в систему. Теперь вы должны увидеть интерфейс LibreChat, подключенный к серверу ClickHouse MCP и, при необходимости, к вашей локальной LLM.

В интерфейсе чата выберите clickhouse-playground в качестве MCP-сервера:

Выберите MCP-сервер

Теперь вы можете отправить запрос LLM для исследования примеров наборов данных ClickHouse. Попробуйте:

К каким наборам данных у вас есть доступ?