运行应用程序 - ClickHouse Documentation

这是一个示例，演示如何使用存储在 ClickHouse 中的数据构建智能体应用。它使用 ClickHouse MCP 服务器从 ClickHouse 查询数据，并根据这些数据生成图表。 CopilotKit 用于构建 UI，并为用户提供聊天界面。

示例代码此示例的代码可在示例仓库中找到。

前置条件

在本地克隆项目：git clone https://github.com/ClickHouse/examples，然后进入 ai/mcp/copilotkit 目录。跳过本节并运行脚本 ./install.sh 即可安装依赖项。如果你想手动安装依赖项，请按以下说明操作。

运行 npm install 安装 Node 依赖。

新建一个 external 文件夹，并将 mcp-clickhouse 仓库克隆到其中。

mkdir -p external
git clone https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse external/mcp-clickhouse

安装 Python 依赖，并添加 fastmcp CLI 工具。

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

将 env.example 文件复制为 .env，并编辑该文件，填入你的 ANTHROPIC_API_KEY。

如果你想使用 Anthropic 以外的其他 LLM 提供商，可以修改 Copilotkit runtime，以使用不同的 LLM adapter。这里列出了支持的提供商。

默认情况下，此示例已配置为连接到 ClickHouse 演示集群。你也可以通过设置以下环境变量来使用你自己的 ClickHouse 集群：

运行 npm run dev 以启动开发服务器。你可以使用如下 prompt 来测试 Agent：

“给我看看 Manchester 过去 10 年的价格变化趋势。”

在浏览器中打开 http://localhost:3000 查看结果。