Chainlit と ClickHouse MCP Server を使って AI エージェントを構築する方法

このガイドでは、強力なチャットインターフェース用フレームワークである Chainlit と ClickHouse Model Context Protocol (MCP) Server を組み合わせて、対話型のデータ アプリケーションを構築する方法を解説します。Chainlit を使用すると、最小限のコードで AI アプリケーション向けの会話型インターフェースを構築でき、ClickHouse MCP Server により、 高性能なカラム型データベースである ClickHouse とのシームレスな統合が可能になります。

前提条件

• Anthropic API キーが必要です
• uv がインストールされている必要があります

基本的な Chainlit アプリ

次を実行すると、基本的なチャットアプリの例を確認できます。

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_basic.py -w -h

次に、http://localhost:8000 にアクセスします

ClickHouse MCP Server を追加する

ClickHouse MCP Server を追加すると、さらに面白くなります。 uv コマンドを使用できるようにするには、.chainlit/config.toml ファイルを更新する必要があります。

[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # 許可リストに登録された実行可能ファイルのみMCP stdioサーバーで使用できます。
    # 実行可能ファイルのベース名のみを指定してください（例: "npx"。"/usr/bin/npx"ではありません）。
    # 実行可能ファイル名の解析に必要なため、現時点ではこの行をコメントアウトしないでください。
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]

config.toml

完全な config.toml ファイルは examples リポジトリで確認できます。

Chainlit で MCP サーバーを動作させるためのグルーコードがいくつかあるため、代わりに次のコマンドを実行して Chainlit を起動します。

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_mcp.py -w -h

MCP サーバーを追加するには、チャットインターフェース内のプラグアイコンをクリックし、 ClickHouse SQL Playground に接続して使用するために、次のコマンドを追加します。

CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com CLICKHOUSE_USER=demo CLICKHOUSE_PASSWORD= CLICKHOUSE_SECURE=true uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse

独自の ClickHouse インスタンスを利用する場合は、 環境変数の値を変更してください。

その後、次のような質問を行うことができます。

• クエリ可能なテーブルについて教えてください
• ニューヨークのタクシーについて何かおもしろいことを教えてください