Перейти к основному содержанию
Перейти к основному содержанию

Как создать AI-агента с помощью CopilotKit и ClickHouse MCP Server

Это пример того, как создать агентское приложение, используя данные, хранящиеся в ClickHouse. В нем используется ClickHouse MCP Server для выполнения запросов к данным в ClickHouse и построения графиков на основе этих данных.

CopilotKit используется для создания пользовательского интерфейса и предоставления пользователю чат-интерфейса.

Пример кода

Код этого примера доступен в репозитории с примерами.

Предварительные требования

  • Node.js >= 20.14.0
  • uv >= 0.1.0

Установка зависимостей

Клонируйте проект локально: git clone https://github.com/ClickHouse/examples и перейдите в каталог ai/mcp/copilotkit.

Можете пропустить этот раздел и просто запустить скрипт ./install.sh для установки зависимостей. Если вы хотите установить зависимости вручную, следуйте инструкциям ниже.

Ручная установка зависимостей

  1. Установите зависимости:

Выполните npm install, чтобы установить зависимости для Node.js.

  1. Установите mcp-clickhouse:

Создайте новую папку external и клонируйте в неё репозиторий mcp-clickhouse.

mkdir -p external
git clone https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse external/mcp-clickhouse

Установите зависимости Python и добавьте утилиту командной строки fastmcp.

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

Настройка приложения

Скопируйте файл env.example в .env и отредактируйте его, указав значение ANTHROPIC_API_KEY.

Используйте свою LLM

Если вы предпочитаете использовать другого провайдера LLM вместо Anthropic, вы можете изменить среду выполнения Copilotkit, чтобы использовать другой адаптер LLM. Здесь приведён список поддерживаемых провайдеров.

Использование собственного кластера ClickHouse

По умолчанию пример настроен на подключение к демо-кластеру ClickHouse. Вы также можете использовать собственный кластер ClickHouse, задав следующие переменные окружения:

  • CLICKHOUSE_HOST
  • CLICKHOUSE_PORT
  • CLICKHOUSE_USER
  • CLICKHOUSE_PASSWORD
  • CLICKHOUSE_SECURE

Запуск приложения

Выполните npm run dev, чтобы запустить сервер разработки.

Вы можете протестировать агента, использовав запрос, например:

«Покажи динамику цен в Манчестере за последние 10 лет».

Откройте http://localhost:3000 в браузере, чтобы увидеть результат.