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Este é um exemplo de como criar uma aplicação baseada em agentes usando dados armazenados no ClickHouse. Ela usa o ClickHouse MCP server para consultar dados no ClickHouse e gerar gráficos com base nesses dados. CopilotKit é usado para criar a UI e fornecer uma interface de chat para o usuário.
Código de exemploO código deste exemplo pode ser encontrado no repositório de exemplos.

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Pré-requisitos

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

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Instale as dependências

Clone o projeto localmente: git clone https://github.com/ClickHouse/examples e vá para o diretório ai/mcp/copilotkit. Ignore esta seção e execute o script ./install.sh para instalar as dependências. Se quiser instalar as dependências manualmente, siga as instruções abaixo.

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Instale as dependências manualmente

  1. Instale as dependências:
Execute npm install para instalar as dependências do Node.js.
  1. Instale o mcp-clickhouse:
Crie uma nova pasta external e clone o repositório do mcp-clickhouse nela.
Instale as dependências do Python e adicione a ferramenta de linha de comando fastmcp.

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Configure a aplicação

Copie o arquivo env.example para .env e edite-o para informar sua ANTHROPIC_API_KEY.

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Use seu próprio LLM

Se preferir usar outro provedor de LLM em vez da Anthropic, você pode modificar o runtime do Copilotkit para usar um adaptador de LLM diferente. Aqui está uma lista dos provedores compatíveis.

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Use seu próprio cluster do ClickHouse

Por padrão, o exemplo está configurado para se conectar ao cluster de demonstração do ClickHouse. Você também pode usar seu próprio cluster do ClickHouse definindo as seguintes variáveis de ambiente:
  • CLICKHOUSE_HOST
  • CLICKHOUSE_PORT
  • CLICKHOUSE_USER
  • CLICKHOUSE_PASSWORD
  • CLICKHOUSE_SECURE
Execute npm run dev para iniciar o servidor de desenvolvimento. Você pode testar o Agent usando um prompt como:
“Mostre a evolução dos preços em Manchester nos últimos 10 anos.”
Abra http://localhost:3000 no navegador para ver o resultado.
Última modificação em 19 de junho de 2026