Перейти к основному содержимому
Перейти к основному содержимому

Использование MCP-сервера ClickHouse с LibreChat

В этом руководстве объясняется, как настроить LibreChat с MCP-сервером ClickHouse с использованием Docker и подключить его к примерным наборам данных ClickHouse.

Установка Docker​

Для запуска LibreChat и сервера MCP потребуется Docker. Чтобы установить Docker:

  1. Перейдите на docker.com
  2. Скачайте Docker Desktop для своей операционной системы
  3. Установите Docker в соответствии с инструкциями для вашей операционной системы
  4. Откройте Docker Desktop и убедитесь, что он запущен.

Для получения дополнительной информации см. документацию Docker.

Клонируйте репозиторий LibreChat​

Откройте терминал (командную строку 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 файл примера конфигурации из .env.example в .env:

cp .env.example .env

Откройте файл .env в вашем текстовом редакторе. Вы увидите разделы для многих популярных провайдеров LLM, включая OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock и другие, 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 провайдера LLM, который вы хотите использовать.

Использование локальной LLM

Если у вас нет API-ключа, вы можете использовать локальную LLM, например Ollama. Как это сделать, описано далее в шаге "Установка Ollama". Пока не изменяйте файл .env и продолжайте выполнение следующих шагов.

Создайте файл librechat.yaml​

Выполните следующую команду для создания нового файла librechat.yaml:

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

Это создаёт основной файл конфигурации 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 добавьте следующую конфигурацию в конец 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 упрощения мы временно отключим необходимость аутентификации:

socialLogins: []

Добавление локальной LLM с помощью Ollama (опционально)​

Установите Ollama​

Перейдите на сайт Ollama и установите Ollama для вашей системы.

После установки можно запустить модель следующим образом:

ollama run qwen3:32b

Это загрузит модель на локальную машину, если она отсутствует.

Список моделей см. 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"

Запуск всех сервисов​

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

docker compose up

Дождитесь полного запуска всех сервисов.

Откройте LibreChat в браузере​

После того как все сервисы запущены и работают, откройте браузер и перейдите по адресу http://localhost:3080/

Создайте бесплатный аккаунт LibreChat, если у вас его 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 сервер MCP

Теперь вы можете предложить LLM исследовать примеры наборов данных ClickHouse. Попробуйте:

What datasets do you have access to?
Примечание

Если параметр MCP server не отображается в интерфейсе LibreChat, убедитесь, что в файле librechat.yaml заданы корректные права доступа.

Если для use в разделе mcpServers внутри interface установлено значение false, выпадающий список выбора MCP не будет отображаться в чате:

interface:
  mcpServers:
    use: true
    share: false
    create: false
    public: false