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 MCP Server?
Да! ClickHouse MCP Server 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 MCP server в ClickHouse Cloud, см. страницу "Remote MCP server in Cloud"
Руководства по использованию сервера ClickHouse MCP
Ниже представлены руководства по работе с сервером ClickHouse MCP.
| Страница | Описание |
|---|---|
| Как создать AI-агента на основе ClickHouse с помощью Streamlit | Узнайте, как создать веб-ориентированного AI-агента с помощью Streamlit и сервера ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента на основе LangChain/LangGraph с использованием сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента на основе LangChain/LangGraph, который может взаимодействовать с SQL-песочницей ClickHouse с помощью сервера ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента LlamaIndex с использованием сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента LlamaIndex, который может взаимодействовать с сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента PydanticAI с использованием сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента PydanticAI, который может взаимодействовать с сервером ClickHouse MCP |
| Как создать агента SlackBot с использованием сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать агента SlackBot, который может взаимодействовать с сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с Agno и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с Agno и сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с Chainlit и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как использовать Chainlit для создания чат-приложений на основе LLM совместно с сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с Claude Agent SDK и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с Claude Agent SDK и сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с CopilotKit и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать агентное приложение, используя данные, хранящиеся в ClickHouse, вместе с ClickHouse MCP и CopilotKit |
| Как создать AI-агента с CrewAI и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с CrewAI и сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с DSPy и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с DSPy и сервером ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с mcp-agent и сервером ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с помощью mcp-agent и сервера ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с помощью Microsoft Agent Framework и сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с помощью Microsoft Agent Framework и сервера ClickHouse MCP |
| Как создать AI-агента с помощью Upsonic и сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать AI-агента с помощью Upsonic и сервера ClickHouse MCP |
| Как создать агента OpenAI с помощью сервера ClickHouse MCP | Узнайте, как создать агента OpenAI, который может взаимодействовать с сервером ClickHouse MCP |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с AnythingLLM и ClickHouse Cloud | В этом руководстве объясняется, как настроить AnythingLLM для работы с сервером ClickHouse MCP с использованием Docker. |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с Claude Desktop | В этом руководстве объясняется, как настроить Claude Desktop для работы с сервером ClickHouse MCP. |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с Jan.ai | В этом руководстве объясняется, как настроить Jan.ai для работы с сервером ClickHouse MCP. |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с LibreChat и ClickHouse Cloud | В этом руководстве объясняется, как настроить LibreChat для работы с сервером ClickHouse MCP с использованием Docker. |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с Ollama | В этом руководстве объясняется, как настроить Ollama для работы с сервером ClickHouse MCP. |
| Настройка сервера ClickHouse MCP с Open WebUI и ClickHouse Cloud | В этом руководстве объясняется, как настроить Open WebUI для работы с сервером ClickHouse MCP с использованием Docker. |
