MCP ガイド
Model Context Protocol (MCP) は、Anthropic によって開発された標準仕様であり、AI アシスタントが外部システムとシームレスに統合できるようにします。 このプロトコルにより、AI アシスタントはデータソース、API、データベースなどに、安全かつ標準化された方法で接続できるようになります。
MCP は AI モデルとさまざまなサービスとの間に共通のインターフェースを提供し、統合ごとに個別のツール実装を行う必要がなくなります。 AI システム向けに特別に設計された汎用的な API 標準だと考えることができます。
MCP の主な利点は、AI ライブラリ側がこのプロトコルへの対応を一度実装するだけでよい点です。 一度対応すれば、すべての MCP 対応サービスへ即座にアクセス可能となり、AI ライブラリのメンテナンス担当者の工数を大幅に削減できます。
MCP のアーキテクチャとは？
MCP はクライアントサーバー型アーキテクチャに従います。
- クライアント（Claude Desktop、Cursor、VS Code など）は MCP サーバーとの接続を確立します。クライアントの一覧は、GitHub リポジトリ awesome-mcp-clients で確認できます。
- サーバーは、標準化されたインターフェースを通じてツールや機能を公開します。サーバーの一覧は、GitHub リポジトリ awesome-mcp-servers で確認できます。
- その後、AI モデルは必要に応じてこれらのツールを利用して、外部データや機能にアクセスできます。
アーキテクチャを示す図は以下のとおりです。
ClickHouse に MCP Server はありますか？
あります！ ClickHouse MCP Server は次のツールを提供します：
run_select_query- ClickHouse クラスター上で SQL クエリを実行します。list_databases- ClickHouse クラスター上のすべてのデータベースを一覧表示します。list_tables- データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します。
ClickHouse MCP Server を使用するためのガイド
以下に、ClickHouse MCP Server の使い方を説明したガイドを示します。
| ページ | 説明 |
|---|---|
| ClickHouse Cloud リモート MCP サーバーの有効化 | このガイドでは、ClickHouse Cloud Remote MCP を有効にして利用する方法について説明します。 |
| Streamlit を使って ClickHouse バックエンドの AI エージェントを構築する方法 | Streamlit と ClickHouse MCP Server で Web ベースの AI エージェントを構築する方法 |
| ClickHouse MCP Server を使って LangChain/LangGraph 用 AI エージェントを構築する方法 | ClickHouse の MCP Server を使用して、ClickHouse の SQL Playground と対話できる LangChain/LangGraph AI エージェントを構築する方法を説明します。 |
| ClickHouse MCP Server を使用して LlamaIndex AI エージェントを構築する方法 | ClickHouse MCP Server と連携して動作する LlamaIndex AI エージェントの構築方法を解説します。 |
| ClickHouse MCP Server で PydanticAI エージェントを構築する方法 | ClickHouse MCP Server と連携できる PydanticAI エージェントの構築方法を学びます。 |
| ClickHouse MCP Server を使用した SlackBot エージェントの構築方法 | ClickHouse MCP Server と対話できる SlackBot エージェントの構築方法を学びます。 |
| Agno と ClickHouse MCP サーバーで AI エージェントを構築する方法 | Agno と ClickHouse MCP Server で AI エージェントを構築する方法 |
| Chainlit と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法 | Chainlit と ClickHouse MCP Server を使って LLM ベースのチャットアプリを構築する方法を学びましょう |
| Claude Agent SDK と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法 | Claude Agent SDK と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 |
| CopilotKit と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法 | ClickHouse MCP と CopilotKit を使用し、ClickHouse に保存されたデータを活用するエージェント型アプリケーションの構築方法を学びます |
| CrewAI と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法 | CrewAI と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 |
| DSPy と ClickHouse MCP Server で AI エージェントを構築する方法 | DSPy と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法 |
| mcp-agent と ClickHouse MCP Server で AI エージェントを構築する方法 | mcp-agent と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 |
| Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 | Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 |
| Upsonic と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法 | Upsonic と ClickHouse MCP Server で AI エージェントを構築する方法 |
| ClickHouse MCP Server を使用して OpenAI エージェントを構築する方法 | ClickHouse MCP Server と連携する OpenAI エージェントの構築方法について説明します。 |
| ClickHouse MCP Server を AnythingLLM と ClickHouse Cloud でセットアップする | このガイドでは、Docker を使用して ClickHouse MCP サーバーと連携した AnythingLLM をセットアップする方法を説明します。 |
| Claude Desktop での ClickHouse MCP Server のセットアップ | このガイドでは、Claude Desktop を ClickHouse MCP サーバーと連携してセットアップする方法を説明します。 |
| Jan.ai を使用した ClickHouse MCP サーバーのセットアップ | このガイドでは、ClickHouse MCP サーバーと連携する Jan.ai のセットアップ方法について説明します。 |
| LibreChat と ClickHouse Cloud で ClickHouse MCP Server をセットアップする | このガイドでは、Docker を使用して LibreChat を ClickHouse MCP サーバーと連携させてセットアップする方法を説明します。 |
| Ollama を使用した ClickHouse MCP Server のセットアップ | このガイドでは、ClickHouse MCP サーバーと連携する Ollama のセットアップ方法を説明します。 |
| Open WebUI と ClickHouse Cloud を使用した ClickHouse MCP サーバーのセットアップ | このガイドでは、Docker を使用して ClickHouse MCP サーバーと共に Open WebUI をセットアップする手順を説明します。 |
