ClickHouse MCP - 技术栈

MCP 协议解析
- 定义：协议，用于将数据库、API、工具等第三方服务接入大语言模型（LLM）体系
- 作用：部署MCP服务器后，Claude Desktop、ChatGPT、Cursor等客户端可连接服务器，实现LLM与第三方服务实时交互
- ClickHouse 支持：已发布官方MCP服务器（mcp-clickhouse），GitHub地址：https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse
行业趋势与用户需求
- 趋势：自然语言接口普及，ClickHouse用户（软件工程师、数据工程师等）开始用智能体式界面完成任务，LLM帮助扩展技能边界（如软件工程师处理数据任务）
- 核心诉求："快速响应"（数秒内反馈）与"流畅交互"（支持连续提问迭代），第三方服务需适配该节奏
- ClickHouse 适配优势：天生为极致性能设计的分析型数据库，支持大规模交互式分析，无需刻意优化即适配智能体驱动的数据工作流

用户交互升级：用户跳过传统SQL查询界面、BI工具，直接通过Claude Desktop、ChatGPT等自然语言界面交互，无需写SQL即可生成分析结果与可视化图表
开发者支持：无数据背景的开发者借LLM构建数据产品，实现前端生成、数据建模与查询优化，应对高并发需求
可观测性领域应用：SRE/DevOps团队用LLM查询日志、指标、链路追踪数据，无需复杂查询语法即可实现全文搜索与数据分析融合
未来构想：LLM自动读取可观测性数据，自主生成架构优化建议、性能调优方案、bug修复建议，无需用户明确提示错误
产品动态 ：ClickHouse Cloud即将上线远程MCP服务器（默认智能体交互接口，MCP客户端可直接接入云端实例，无需本地配置），内测候补名单注册地址：https://clickhouse.com/ai

基于开源mcp-clickhouse服务器运行，默认连接ClickHouse SQL Playground（https://sql.clickhouse.com/），使用Anthropic模型（需通过ANTHROPIC_API_KEY环境变量设置凭证），全部示例可在仓库获取：https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp，同时可参考AgentHouse演示（https://clickhouse.com/blog/agenthouse-demo-clickhouse-llm-mcp）及"面向Agent的分析"探索（https://clickhouse.com/blog/agent-facing-analytics）。

框架名称	定位	集成要点	完整示例链接
Agno（原PhiData）	轻量级、高性能AI智能体开发库	API简洁，启动本地MCP服务器并初始化MCPTools工具集，工具自动注册至mcp_tools变量，传入智能体调用即可	https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp/agno
DSPy	语言模型编程的斯坦福框架	集成稍复杂，需分别传入启动命令和参数；每次交互需定义Signature类（明确输入/输出字段），通过ReAct类初始化智能体（ReAct：让LLM判断是否调用工具/结束对话，自动选工具、生成参数）；需将MCP工具列表转换为DSPy支持格式	https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp/dspy
LangChain	构建LLM应用的开发框架	初始化MCP服务器，调用ReAct函数创建智能体并传入MCP工具集；自定义渲染逻辑UltaCleanStreamHandler格式化输出	https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp/langchain
LlamaIndex	为LLM构建的数据框架	初始化MCP服务端，将工具与LLM共同初始化为智能体；需手动将默认max_function_calls（5次）提升至10次以完成完整交互	https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp/llamaindex
PydanticAI	面向生产环境的Python智能体框架	API最简洁，初始化MCP服务器并传入智能体对象；以异步上下文管理器方式运行服务，用户在上下文中发请求即可对话	https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ai/mcp/pydanticai

实践分享：欢迎用户分享mcp-clickhouse在项目中的使用场景与实践经验
问题反馈 ：通过GitHub提交issue，或加入Slack社区交流（链接：https://clickhousedb.slack.com/join/shared_invite/zt-2nvsplppi-I7FnTTjR9zCLAbOZnyqb4g#/shared-invite/email）
征稿启示：长期征集ClickHouse相关稿件（技术研究、项目实践、创新做法等，要求干货输出+图文并茂），合格稿件发布于公众号，优秀者推荐至ClickHouse官网；投稿邮箱：Tracy.Wang@clickhouse.com