如何使用 Agno 和 ClickHouse MCP Server 构建 AI Agent
在本指南中，你将学习如何构建一个 Agno AI agent，使其能够通过 ClickHouse 的 MCP Server 与 ClickHouse 的 SQL playground 进行交互。
示例 Notebook
该示例可以在 示例仓库 中以 Notebook 的形式找到。
前置条件
- 您需要在系统上安装 Python。
- 您需要在系统上安装
pip。 - 您需要 Anthropic API 密钥或其他 LLM 提供商的 API 密钥。
您可以通过 Python REPL 或脚本运行以下步骤。
配置凭证
接下来，您需要提供 Anthropic API 密钥：
import os, getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")
输入 Anthropic API 密钥：········
使用其他 LLM 提供商
如果你没有 Anthropic API 密钥，并且想要使用其他 LLM 提供商， 可以在 Agno 文档 中找到设置凭据的说明。
接下来，定义用于连接 ClickHouse SQL playground 的凭据：
env = {
"CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
"CLICKHOUSE_PORT": "8443",
"CLICKHOUSE_USER": "demo",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
"CLICKHOUSE_SECURE": "true"
}
初始化 MCP 服务器和 Agno 代理
现在配置 ClickHouse MCP 服务器指向 ClickHouse SQL 演练场, 并初始化 Agno 代理,然后向其提问:
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) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ 要回答您关于 2025 年获星最多项目的问题,我需要查询 ClickHouse 数据库。 ┃
┃ 但在此之前,我需要收集一些信息并确保查看的是正确的数据。 ┃
┃ 让我先检查可用的数据库和表。感谢您提供数据库列表。我看到 ┃
┃ 有一个 "github" 数据库,它很可能包含我们要查找的信息。让我们检查 ┃
┃ 该数据库中的表。现在我们已经获得了 github 数据库中表的信息,可以查询 ┃
┃ 相关数据来回答您关于 2025 年获星最多项目的问题。我们将使用 repo_events_per_day ┃
┃ 表,该表包含每个仓库的每日事件计数,包括星标事件 (WatchEvents)。 ┃
┃ ┃
┃ 让我们创建一个查询来查找 2025 年获星最多的项目:根据查询结果,我可以回答您 ┃
┃ 关于 2025 年获星最多项目的问题: ┃
┃ ┃
┃ 2025 年获星最多的项目是 deepseek-ai/DeepSeek-R1,该年度获得了 84,962 个星标。 ┃
┃ ┃
┃ 该项目 DeepSeek-R1 似乎是来自 DeepSeek AI 组织的一个 AI 相关仓库。它在 ┃
┃ 2025 年获得了 GitHub 社区的广泛关注和欢迎,获得了该年度所有项目中最多的星标。 ┃
┃ ┃
┃ 值得注意的是,此数据基于数据库中记录的 GitHub 事件,它表示 ┃
┃ 专门在 2025 年期间累积的星标 (WatchEvents)。如果考虑该项目的整个生命周期, ┃
┃ 其星标总数可能会更高。 ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
