CopilotKit と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法

これは、ClickHouse に保存されているデータを利用してエージェント型アプリケーションを構築する方法の例です。ClickHouse MCP Server を使用して ClickHouse からデータをクエリし、そのデータに基づいてグラフを生成します。

CopilotKit は、UI を構築し、ユーザー向けのチャットインターフェースを提供するために使用します。

サンプルコード

このサンプルのコードは examples リポジトリにあります。

前提条件

git clone https://github.com/ClickHouse/examples を実行してプロジェクトをローカル環境にクローンし、 ai/mcp/copilotkit ディレクトリに移動します。

このセクションはスキップし、スクリプト ./install.sh を実行して依存関係をインストールします。
依存関係を手動でインストールしたい場合は、以下の手順に従ってください。

npm install を実行して、Node.js の依存関係をインストールします。

新しいフォルダ external を作成し、その中に mcp-clickhouse リポジトリをクローンします。

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

Python の依存パッケージをインストールし、fastmcp CLI ツールを追加します。

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

env.example ファイルを .env としてコピーし、ANTHROPIC_API_KEY を指定するように編集します。

Anthropic 以外の LLM プロバイダーを使用したい場合は、Copilotkit ランタイムの設定を変更して、別の LLM アダプターを利用できます。サポートされているプロバイダーの一覧はこちらです。

デフォルトでは、このサンプルは ClickHouse demo cluster に接続するように構成されています。次の環境変数を設定することで、独自の ClickHouse クラスターを使用することもできます。

npm run dev を実行して、開発サーバーを起動します。

次のようなプロンプトで Agent をテストできます:

「過去10年間のマンチェスターの価格推移を表示して。」

ブラウザで http://localhost:3000 を開き、結果を確認してください。