Перейти к основному содержимому
Перейти к основному содержимому

Использование сервера ClickHouse MCP с LibreChat

Этот гид объясняет, как установить LibreChat с сервером ClickHouse MCP, используя Docker, и подключить его к примерам наборов данных ClickHouse.

Установка docker​

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

  1. Посетите 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 смотрите документацию Docker.

Клонирование репозитория LibreChat​

Откройте терминал (командную строку, терминал или PowerShell) и выполните команду для клонирования репозитория LibreChat:

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

Создание и редактирование файла .env​

Скопируйте файл конфигурации-примера из .env.example в .env:

cp .env.example .env

Откройте файл .env в вашем любимом текстовом редакторе. Вы увидите секции для многих популярных провайдеров LLM, включая OpenAI, Anthropic, AWS bedrock и т.д., например:

#============#

# 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_REVERSE_PROXY=

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

Использование локального LLM

Если у вас нет API-ключа, вы можете использовать локальный LLM, такой как Ollama. Вы увидите, как это сделать позже в шаге "Установить Ollama". Пока что не изменяйте файл .env и продолжайте с следующими шагами.

Создание файла librechat.yaml​

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

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

Это создаст основной файл конфигурации для LibreChat.

Добавление сервера ClickHouse MCP в Docker compose​

Далее мы добавим сервер ClickHouse MCP в файл Docker compose LibreChat, чтобы LLM могла взаимодействовать с игровой площадкой SQL ClickHouse.

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 свои собственные данные, вы можете сделать это, используя хост, имя пользователя и пароль вашей службы ClickHouse Cloud.

Начните работу с ClickHouse Cloud
Если у вас еще нет облачной учетной записи, начните работу с ClickHouse Cloud сегодня и получите 300 долларов в кредитах. В конце вашего 30-дневного бесплатного периода следуйте плану оплаты по факту, или свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о наших объемных скидках. Посетите нашу страницу с тарифами для получения всех подробностей.

Настройка сервера MCP в librechat.yaml​

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

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

Это настраивает LibreChat для подключения к серверу MCP, работающему на Docker.

Найдите следующую строку:

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

Для простоты мы временно удалим необходимость аутентификации:

socialLogins: []

Добавление локального LLM с помощью Ollama (по желанию)​

Установка Ollama​

Перейдите на сайт Ollama и установите Ollama для вашей системы.

После установки вы можете запустить модель следующим образом:

ollama run qwen3:32b

Это загрузит модель на ваш локальный компьютер, если она еще не присутствует.

Для получения списка моделей смотрите библиотеку Ollama

Настройка Ollama в librechat.yaml​

После завершения загрузки модели настройте ее 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"

Запуск всех сервисов​

Из корневой папки проекта LibreChat выполните следующую команду для запуска сервисов:

docker compose up

Подождите, пока все сервисы полностью запустятся.

Открытие LibreChat в вашем браузере​

Как только все сервисы будут запущены, откройте ваш 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 желании, вашему локальному LLM.

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

Выберите ваш MCP сервер

Теперь вы можете задавать вопросы LLM, чтобы исследовать примеры наборов данных ClickHouse. Попробуйте:

What datasets do you have access to?