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# Cómo crear un agente de PydanticAI con ClickHouse MCP server.

> Aprende a crear un agente de PydanticAI que pueda interactuar con ClickHouse MCP server.

En esta guía, aprenderás a crear un agente de [PydanticAI](https://ai.pydantic.dev/mcp/client/#__tabbed_1_1) que
puede interactuar con el [Playground de SQL de ClickHouse](https://sql.clickhouse.com/) mediante [ClickHouse MCP server](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse).

<Info>
  **Notebook de ejemplo**

  Este ejemplo se encuentra como notebook en el [repositorio examples](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ai/mcp/pydanticai/pydantic.ipynb).
</Info>

<div id="prerequisites">
  ## Requisitos previos
</div>

* Necesitarás tener Python instalado en tu sistema.
* Necesitarás tener `pip` instalado en tu sistema.
* Necesitarás una clave API de Anthropic, o una clave API de otro proveedor de LLM

Puedes ejecutar los siguientes pasos desde tu REPL de Python o mediante un script.

<Steps>
  <Step title="Instalar bibliotecas" id="install-libraries">
    Instala las bibliotecas necesarias ejecutando los siguientes comandos:

    ```python theme={null}
    pip install -q --upgrade pip
    pip install -q "pydantic-ai-slim[mcp]"
    pip install -q "pydantic-ai-slim[anthropic]" # reemplaza por el paquete adecuado si usas otro proveedor de LLM
    ```
  </Step>

  <Step title="Configurar las credenciales" id="setup-credentials">
    A continuación, tendrás que proporcionar tu clave API de Anthropic:

    ```python theme={null}
    import os, getpass
    os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")
    ```

    ```response title="Respuesta" theme={null}
    Enter Anthropic API Key: ········
    ```

    <Info>
      **Usar otro proveedor de LLM**

      Si no tienes una clave API de Anthropic y quieres usar otro proveedor de LLM,
      puedes encontrar instrucciones para configurar tus credenciales en la [documentación de PydanticAI](https://ai.pydantic.dev/models/)
    </Info>

    A continuación, define las credenciales necesarias para conectarte al Playground de SQL de ClickHouse:

    ```python theme={null}
    env = {
        "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
        "CLICKHOUSE_PORT": "8443",
        "CLICKHOUSE_USER": "demo",
        "CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
        "CLICKHOUSE_SECURE": "true"
    }
    ```
  </Step>

  <Step title="Inicializar el servidor MCP y el agente de PydanticAI" id="initialize-mcp">
    Ahora configura el ClickHouse MCP server para que apunte al Playground de SQL de ClickHouse:

    ```python theme={null}
    from pydantic_ai import Agent
    from pydantic_ai.mcp import MCPServerStdio
    from pydantic_ai.messages import ToolCallPart, ToolReturnPart

    server = MCPServerStdio(
        'uv',
        args=[
            'run',
            '--with', 'mcp-clickhouse',
            '--python', '3.13',
            'mcp-clickhouse'
        ],
        env=env
    )
    agent = Agent('anthropic:claude-sonnet-4-0', mcp_servers=[server])
    ```
  </Step>

  <Step title="Hazle una pregunta al agente" id="ask-agent">
    Por último, puedes hacerle una pregunta al agente:

    ```python theme={null}
    async with agent.run_mcp_servers():
        result = await agent.run("Who's done the most PRs for ClickHouse?")
        print(result.output)
    ```

    Recibirás una respuesta similar a la siguiente:

    ```response title="Respuesta" theme={null}
    Según los datos del repositorio de GitHub de ClickHouse, estos son los principales colaboradores por número de pull requests creados:

    **Principales colaboradores de ClickHouse por PR abiertos:**

    1. **alexey-milovidov** - 3.370 PR abiertos
    2. **azat** - 1.905 PR abiertos  
    3. **rschu1ze** - 979 PR abiertos
    4. **alesapin** - 947 PR abiertos
    5. **tavplubix** - 896 PR abiertos
    6. **kssenii** - 871 PR abiertos
    7. **Avogar** - 805 PR abiertos
    8. **KochetovNicolai** - 700 PR abiertos
    9. **Algunenano** - 658 PR abiertos
    10. **kitaisreal** - 630 PR abiertos

    **Alexey Milovidov** destaca con mucha diferencia como el colaborador más activo, con más de 3.370 pull requests abiertos, una cifra muy superior a la de cualquier otro colaborador. Esto tiene sentido, ya que Alexey Milovidov es uno de los fundadores y desarrolladores principales de ClickHouse.

    Los datos también muestran que alexey-milovidov ha estado muy activo en la gestión de PR, con 12.818 eventos "closed" (probablemente revisando y cerrando PR de otros colaboradores), además de crear sus propios PR.

    Cabe destacar que filtré varias cuentas automatizadas o de bots, centrándome en colaboradores humanos para darte la respuesta más útil sobre quién ha contribuido con más PR a ClickHouse.
    ```
  </Step>
</Steps>