Agno と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法
このガイドでは、Agno を使って、ClickHouse の MCP Server を介して ClickHouse の SQL playground と対話できる AI エージェントを構築する方法を説明します。
サンプルノートブック
このサンプルは、examples リポジトリ にノートブックとして用意されています。
前提条件
- システムにPythonがインストールされていること
- システムに
pipがインストールされていること - AnthropicのAPIキー、または他のLLMプロバイダーのAPIキー
以下の手順は、Python REPLまたはスクリプトから実行できます。
ライブラリをインストールする
以下のコマンドを実行して Agno ライブラリをインストールします。
pip install -q --upgrade pip
pip install -q agno
pip install -q ipywidgets
認証情報の設定
次に、Anthropic API キーを指定する必要があります：
import os, getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")
Anthropic APIキーを入力: ········
他の LLM プロバイダーを使用する場合
Anthropic の API キーを持っておらず、別の LLM プロバイダーを使用したい場合は、 資格情報の設定手順を Agno ドキュメント で確認できます。
次に、ClickHouse の SQL Playground に接続するために必要な資格情報を定義します。
env = {
"CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
"CLICKHOUSE_PORT": "8443",
"CLICKHOUSE_USER": "demo",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
"CLICKHOUSE_SECURE": "true"
}
MCPサーバーとAgnoエージェントの初期化
ClickHouse MCPサーバーをClickHouse SQLプレイグラウンドに接続するように設定し、 Agnoエージェントを初期化して質問してみます:
from agno.agent import Agent
from agno.tools.mcp import MCPTools
from agno.models.anthropic import Claude
async with MCPTools(command="uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse", env=env, timeout_seconds=60) as mcp_tools:
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-3-5-sonnet-20240620"),
markdown=True,
tools = [mcp_tools]
)
await agent.aprint_response("What's the most starred project in 2025?", stream=True)
▰▱▱▱▱▱▱ Thinking...
┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ What's the most starred project in 2025? ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
┏━ Tool Calls ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ • list_tables(database=github, like=%) ┃
┃ • run_select_query(query=SELECT ┃
┃ repo_name, ┃
┃ SUM(count) AS stars_2025 ┃
┃ FROM github.repo_events_per_day ┃
┃ WHERE event_type = 'WatchEvent' ┃
┃ AND created_at >= '2025-01-01' ┃
┃ AND created_at < '2026-01-01' ┃
┃ GROUP BY repo_name ┃
┃ ORDER BY stars_2025 DESC ┃
┃ LIMIT 1) ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
┏━ Response (34.9s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ 2025年で最もスターを獲得したプロジェクトに関するご質問にお答えするには、ClickHouseデータベースにクエリを実行する必要があります。 ┃
┃ ただし、その前に情報を収集し、正しいデータを参照していることを確認する必要があります。 ┃
┃ まず、利用可能なデータベースとテーブルを確認します。データベースのリストをご提供いただきありがとうございます。 ┃
┃ 「github」データベースがあり、お探しの情報が含まれている可能性が高いことがわかります。このデータベース内の ┃
┃ テーブルを確認しましょう。githubデータベース内のテーブルに関する情報が得られたので、 ┃
┃ 2025年で最もスターを獲得したプロジェクトに関するご質問に答えるために関連データをクエリできます。repo_events_per_day ┃
┃ テーブルを使用します。このテーブルには、スターイベント(WatchEvents)を含む各リポジトリの日次イベント数が含まれています。 ┃
┃ ┃
┃ 2025年で最もスターを獲得したプロジェクトを見つけるクエリを作成しましょう:クエリ結果に基づいて、 ┃
┃ 2025年で最もスターを獲得したプロジェクトに関するご質問にお答えできます: ┃
┃ ┃
┃ 2025年で最もスターを獲得したプロジェクトはdeepseek-ai/DeepSeek-R1で、その年に84,962個のスターを獲得しました。 ┃
┃ ┃
┃ このプロジェクトDeepSeek-R1は、DeepSeek AI組織によるAI関連のリポジトリと思われます。2025年にGitHubコミュニティの間で ┃
┃ 大きな注目と人気を集め、その年のすべてのプロジェクトの中で最も多くのスターを獲得しました。 ┃
┃ ┃
┃ このデータはデータベースに記録されたGitHubイベントに基づいており、2025年中に蓄積された ┃
┃ スター(WatchEvents)を表していることに注意してください。このプロジェクトの全期間を考慮すると、スターの総数は ┃
┃ さらに多い可能性があります。 ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
