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# ChainlitとClickHouse MCPサーバーでAIエージェントを構築する方法

> Chainlitを使用して、ClickHouse MCPサーバーと連携するLLMベースのチャットアプリを構築する方法を学びます

このガイドでは、Chainlitの強力なチャットインターフェイスフレームワークと
ClickHouse Model Context Protocol (MCP) Serverを組み合わせて、対話型のデータ
アプリケーションを構築する方法を紹介します。Chainlitを使えば、AI
アプリケーション向けの対話型インターフェイスを最小限のコードで構築でき、
ClickHouse MCPサーバーを使えば、ClickHouseの高性能な列指向データベースと
シームレスにインテグレーションできます。

<div id="prerequisites">
  ## 前提条件
</div>

* Anthropic の API key が必要です
* [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) がインストールされている必要があります

<div id="basic-chainlit-app">
  ## 基本的なChainlitアプリ
</div>

以下を実行すると、基本的なチャットアプリの例を確認できます。

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

次に `http://localhost:8000` にアクセスします

<div id="adding-clickhouse-mcp-server">
  ## ClickHouse MCPサーバー の追加
</div>

ClickHouse MCPサーバー を追加すると、さらに活用の幅が広がります。
`uv` コマンドを
使えるようにするには、`.chainlit/config.toml` ファイルを更新する必要があります。

```toml theme={null}
[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # MCPのstdioサーバーには、許可リストに登録された実行可能ファイルのみ使用できます。
    # 実行可能ファイルのベース名のみ指定してください（例："/usr/bin/npx"ではなく"npx"）。
    # 現時点ではこの行をコメントアウトしないでください。実行可能ファイル名の解析に必要です。
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]
```

<Info>
  **config.toml**

  完全な `config.toml` ファイルは、[examples リポジトリ](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ai/mcp/chainlit/.chainlit/config.toml) にあります
</Info>

MCPサーバーを Chainlit で動作させるための補助コードがあるため、代わりに次のコマンドで Chainlit を起動します。

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

MCPサーバーを追加するには、チャットインターフェイスのプラグアイコンをクリックし、次に
ClickHouse SQL Playground に接続して使用するため、以下のコマンドを追加します:

```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
```

独自の ClickHouse インスタンスを使用する場合は、環境変数の値を
調整できます。

その後、次のような質問ができます。

* クエリできるテーブルについて教えて
* ニューヨークのタクシーについて、何か興味深いことはありますか？