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如何使用 CopilotKit 和 ClickHouse MCP Server 构建 AI 智能体

这是一个示例，演示如何使用存储在 ClickHouse 中的数据构建智能体应用。它使用 ClickHouse MCP Server 从 ClickHouse 查询数据，并基于这些数据生成图表。

CopilotKit 用于构建 UI， 并为用户提供聊天界面。

示例代码

此示例的代码可以在 examples 仓库 中找到。

前提条件​

  • Node.js >= 20.14.0
  • uv >= 0.1.0

安装依赖​

在本地克隆项目：git clone https://github.com/ClickHouse/examples，然后 进入 ai/mcp/copilotkit 目录。

可以跳过本节，直接运行脚本 ./install.sh 来安装依赖。若要手动安装依赖，请按照下文说明进行操作。

手动安装依赖​

  1. 安装依赖：

运行 npm install 安装 Node.js 依赖。

  1. 安装 mcp-clickhouse：

创建一个新的文件夹 external，并将 mcp-clickhouse 仓库克隆到该文件夹中。

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

安装 Python 依赖项并添加 fastmcp CLI 工具。

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

配置应用程序​

将 env.example 文件复制到 .env，并在其中填入您的 ANTHROPIC_API_KEY。

使用你自己的 LLM​

如果你希望使用 Anthropic 以外的其他 LLM 提供商，可以修改 Copilotkit 运行时以使用不同的 LLM 适配器。 受支持的提供商列表见这里。

使用您自己的 ClickHouse 集群​

默认情况下，本示例默认配置为连接到 ClickHouse 演示集群。您也可以通过设置以下环境变量来使用您自己的 ClickHouse 集群：

  • CLICKHOUSE_HOST
  • CLICKHOUSE_PORT
  • CLICKHOUSE_USER
  • CLICKHOUSE_PASSWORD
  • CLICKHOUSE_SECURE

运行应用

运行 npm run dev 来启动开发服务器。

你可以使用如下提示词来测试 Agent：

"Show me the price evolution in Manchester for the last 10 years."

在浏览器中打开 http://localhost:3000 查看结果。