Notebook de ejemploEste ejemplo está disponible como notebook en el repositorio de ejemplos.
Requisitos previos
- Deberás tener Python instalado en tu sistema.
- Deberás tener
pipinstalado en tu sistema. - Necesitarás una API key de Anthropic o una API key de otro proveedor de LLM.
1
Instalar bibliotecas
Instala la biblioteca Agno con los siguientes comandos:
2
Configurar credenciales
A continuación, deberás proporcionar tu API key de Anthropic:A continuación, define las credenciales necesarias para conectarte al Playground de ClickHouse SQL:
Response
Usar otro proveedor de LLMSi no tienes una API key de Anthropic y quieres usar otro proveedor de LLM,
puedes consultar las instrucciones para configurar tus credenciales en la documentación de Agno
3
Inicializa el servidor MCP y el agente de Agno
Ahora configura el ClickHouse MCP server para que apunte al ClickHouse SQL playground
y luego inicializa nuestro agente de Agno y hazle una pregunta:
Response