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# ClickHouse MCPサーバーを使用してPydanticAIエージェントを構築する方法

> ClickHouse MCPサーバーとやり取りできるPydanticAIエージェントの構築方法を学びます。

このガイドでは、[ClickHouseのMCPサーバー](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse) を使用して、[ClickHouseのSQL playground](https://sql.clickhouse.com/) とやり取りできる [PydanticAI](https://ai.pydantic.dev/mcp/client/#__tabbed_1_1) エージェントを構築する方法を学びます。

<Info>
  **サンプルノートブック**

  このサンプルは、[examplesリポジトリ](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ai/mcp/pydanticai/pydantic.ipynb) 内のノートブックとして公開されています。
</Info>

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

* システムに Python がインストールされている必要があります。
* システムに `pip` がインストールされている必要があります。
* Anthropic の API key、または他の LLMプロバイダーの API key が必要です。

以下の手順は、Python REPL でもスクリプトでも実行できます。

<Steps>
  <Step title="ライブラリをインストールする" id="install-libraries">
    以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

    ```python theme={null}
    pip install -q --upgrade pip
    pip install -q "pydantic-ai-slim[mcp]"
    pip install -q "pydantic-ai-slim[anthropic]" # 他の LLMプロバイダーを使用する場合は、適切なパッケージに置き換えてください
    ```
  </Step>

  <Step title="認証情報を設定する" id="setup-credentials">
    次に、Anthropic の API key を設定します。

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

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

    <Info>
      **他の LLMプロバイダーを使用する場合**

      Anthropic の API key を持っておらず、他の LLMプロバイダーを使用したい場合は、
      [PydanticAI docs](https://ai.pydantic.dev/models/) で認証情報の設定手順を確認できます。
    </Info>

    次に、ClickHouse SQL playground に接続するために必要な認証情報を定義します。

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

  <Step title="MCPサーバーと PydanticAI エージェントを初期化する" id="initialize-mcp">
    次に、ClickHouse MCPサーバーが ClickHouse SQL playground を参照するように設定します。

    ```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="エージェントに質問する" id="ask-agent">
    最後に、エージェントに質問できます。

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

    以下のような応答が返されます。

    ```response title="Response" theme={null}
    ClickHouse GitHub repository のデータによると、作成した pull request 数が多い contributors の上位は次のとおりです。

    **PR のオープン数による ClickHouse の上位 contributors:**

    1. **alexey-milovidov** - 3,370 件の PR をオープン
    2. **azat** - 1,905 件の PR をオープン  
    3. **rschu1ze** - 979 件の PR をオープン
    4. **alesapin** - 947 件の PR をオープン
    5. **tavplubix** - 896 件の PR をオープン
    6. **kssenii** - 871 件の PR をオープン
    7. **Avogar** - 805 件の PR をオープン
    8. **KochetovNicolai** - 700 件の PR をオープン
    9. **Algunenano** - 658 件の PR をオープン
    10. **kitaisreal** - 630 件の PR をオープン

    **Alexey Milovidov** は 3,370 件を超える pull request をオープンしており、他のどの contributor よりも群を抜いて活発です。Alexey Milovidov は ClickHouse の創設者の一人であり、主要な開発者でもあるため、これは納得のいく結果です。

    また、このデータからは、alexey-milovidov が PR の管理にも非常に積極的であることがわかります。自身の PR を作成するだけでなく、12,818 件の「closed」イベント（他の contributors の PR をレビューして close したものと思われます）もあります。

    なお、ClickHouse に最も多くの PR を貢献した人物について、より意味のある回答を示すため、自動処理を行う各種 robot/bot account は除外し、人間の contributors に絞っています。
    ```
  </Step>
</Steps>