> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Comment créer un agent IA avec Chainlit et le serveur MCP ClickHouse

> Apprenez à utiliser Chainlit pour créer des applications de chat basées sur des LLM avec le serveur MCP ClickHouse

Ce guide explique comment associer le puissant framework d'interface conversationnelle de Chainlit
au ClickHouse Model Context Protocol (MCP) Server pour créer des applications de données
interactives. Chainlit vous permet de créer des interfaces conversationnelles pour des
applications d'IA avec un minimum de code, tandis que le serveur MCP ClickHouse assure une
intégration fluide avec la base de données en colonnes haute performance de ClickHouse.

<div id="prerequisites">
  ## Prérequis
</div>

* Vous aurez besoin d'une clé API Anthropic
* [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) doit être installé

<div id="basic-chainlit-app">
  ## Application Chainlit basique
</div>

Vous pouvez voir un exemple d’application de chat basique en exécutant la commande suivante :

```sh theme={null}
uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_basic.py -w -h
```

Ensuite, accédez à `http://localhost:8000`

<div id="adding-clickhouse-mcp-server">
  ## Ajout du serveur MCP ClickHouse
</div>

Les choses deviennent plus intéressantes si nous ajoutons le serveur MCP ClickHouse.
Vous devrez mettre à jour votre fichier `.chainlit/config.toml` pour autoriser l’utilisation de la commande `uv` :

```toml theme={null}
[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # Only the executables in the allow list can be used for MCP stdio server.
    # Only need the base name of the executable, e.g. "npx", not "/usr/bin/npx".
    # Please don't comment this line for now, we need it to parse the executable name.
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]
```

<Info>
  **config.toml**

  Le fichier `config.toml` complet est disponible dans le [dépôt d’exemples](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ai/mcp/chainlit/.chainlit/config.toml)
</Info>

Il y a un peu de code d’intégration pour faire fonctionner les serveurs MCP avec Chainlit. Nous devrons donc
exécuter cette commande pour lancer Chainlit à la place :

```sh theme={null}
uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_mcp.py -w -h
```

Pour ajouter le serveur MCP, cliquez sur l’icône en forme de prise dans l’interface de chat, puis
ajoutez la commande suivante pour vous connecter et utiliser le ClickHouse SQL Playground :

```sh theme={null}
CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com CLICKHOUSE_USER=demo CLICKHOUSE_PASSWORD= CLICKHOUSE_SECURE=true uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse
```

Si vous voulez utiliser votre propre instance ClickHouse, vous pouvez ajuster les valeurs des
variables d’environnement.

Vous pouvez ensuite lui poser des questions comme celles-ci :

* Parlez-moi des tables disponibles pour les requêtes
* Qu'y a-t-il d’intéressant au sujet des taxis new-yorkais ?