> ## 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.

# LibreChatでClickHouse MCPサーバーを使用する

> このガイドでは、Dockerを使用してClickHouse MCPサーバーと連携するLibreChatをセットアップする方法を説明します。

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

> このガイドでは、Dockerを使用してClickHouse MCPサーバーと連携するLibreChatをセットアップする方法
> と、ClickHouseのサンプルデータセットに接続する方法を説明します。

<Steps>
  <Step title="Dockerをインストールする" id="install-docker">
    LibreChatとMCPサーバーを実行するには、Dockerが必要です。Dockerを入手するには、以下の手順に従ってください。

    1. [docker.com](https://www.docker.com/products/docker-desktop) にアクセスします
    2. お使いのオペレーティングシステム向けの Docker Desktop をダウンロードします
    3. お使いのオペレーティングシステムに対応する手順に従って Docker をインストールします
    4. Docker Desktop を開き、起動していることを確認します

    <br />

    詳細は、[Docker のドキュメント](https://docs.docker.com/get-docker/)を参照してください。
  </Step>

  <Step title="LibreChatリポジトリをクローンする" id="clone-librechat-repo">
    ターミナル (コマンドプロンプト、ターミナル、または PowerShell) を開き、次のコマンドで
    LibreChatリポジトリをクローンします。

    ```bash theme={null}
    git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
    cd LibreChat
    ```
  </Step>

  <Step title=".env ファイルを作成・編集する" id="create-and-edit-env-file">
    `.env.example` の設定ファイル例を `.env` にコピーします。

    ```bash theme={null}
    cp .env.example .env
    ```

    お好みのテキストエディタで `.env` ファイルを開きます。そこには、
    OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock などを含む
    多くの主要な LLM プロバイダー向けのセクションがあります。たとえば、次のとおりです。

    ```text title=".venv" highlight={4} theme={null}
    #============#
    # Anthropic  #
    #============#
    ANTHROPIC_API_KEY=user_provided
    # ANTHROPIC_MODELS=claude-opus-4-20250514,claude-sonnet-4-20250514,claude-3-7-sonnet-20250219,claude-3-5-sonnet-20241022,claude-3-5-haiku-20241022,claude-3-opus-20240229,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-haiku-20240307
    # ANTHROPIC_REVERSE_PROXY=
    ```

    使用するLLMプロバイダーのAPIキーで `user_provided` を置き換えてください。

    <Info>
      **ローカルLLMを使用する場合**

      APIキーがない場合は、Ollama のようなローカルLLMを使用できます。方法については、後の手順 ["Install Ollama"](#add-local-llm-using-ollama) で説明します。ここでは .env ファイルは変更せず、そのまま次の手順に進んでください。
    </Info>
  </Step>

  <Step title="librechat.yaml ファイルを作成する" id="create-librechat-yaml-file">
    次のコマンドを実行して、新しい `librechat.yaml` ファイルを作成します。

    ```bash theme={null}
    cp librechat.example.yaml librechat.yaml
    ```

    これにより、LibreChat のメインの[設定ファイル](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml)が作成されます。
  </Step>

  <Step title="Docker composeにClickHouse MCPサーバーを追加する" id="add-clickhouse-mcp-server-to-docker-compose">
    次に、LLMが
    [ClickHouse SQL playground](https://sql.clickhouse.com/)と対話できるよう、
    LibreChatのDocker composeファイルにClickHouse MCPサーバーを追加します。

    `docker-compose.override.yml` という名前のファイルを作成し、次の設定を追加します。

    ```yml title="docker-compose.override.yml" theme={null}
    services:
      api:
        volumes:
          - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
      mcp-clickhouse:
        image: mcp/clickhouse
        container_name: mcp-clickhouse
        ports:
          - 8001:8000
        extra_hosts:
          - "host.docker.internal:host-gateway"
        environment:
          - CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
          - CLICKHOUSE_USER=demo
          - CLICKHOUSE_PASSWORD=
          - CLICKHOUSE_MCP_SERVER_TRANSPORT=sse
          - CLICKHOUSE_MCP_BIND_HOST=0.0.0.0
    ```

    独自のデータを確認したい場合は、ご自身の ClickHouse Cloud サービスの[ホスト、ユーザー名、パスワード](/docs/ja/get-started/setup/cloud#connect-with-your-app)を使用できます。

    <Card title="ClickHouse Cloud を使い始める" href="https://cloud.clickhouse.com/" icon="cloud">
      まだ Cloud アカウントをお持ちでない場合は、今すぐ ClickHouse Cloud を使い始めると、300 ドル分のクレジットを受け取れます。30 日間の無料トライアル終了後は、従量課金制プランに移行するか、使用量ベースの割引の詳細についてお問い合わせください。詳しくは料金ページをご覧ください。
    </Card>
  </Step>

  <Step title="librechat.yaml でMCPサーバーを設定する" id="configure-mcp-server-in-librechat-yaml">
    `librechat.yaml` を開き、次の設定をファイルの末尾に追加します。

    ```yml theme={null}
    mcpServers:
      clickhouse-playground:
        type: sse
        url: http://host.docker.internal:8001/sse
    ```

    これにより、LibreChat が Docker 上で実行中のMCPサーバーに接続するように設定されます。

    次の行を見つけます:

    ```text title="librechat.yaml" theme={null}
    socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']
    ```

    簡単のため、ここではひとまず認証を不要にします。

    ```text title="librechat.yaml" theme={null}
    socialLogins: []
    ```
  </Step>

  <Step title="Ollama を使ってローカル LLM を追加する (任意)" id="add-local-llm-using-ollama">
    ### Ollama をインストールする

    [Ollama のウェブサイト](https://ollama.com/download) にアクセスし、お使いのシステム向けの Ollama をインストールします。

    インストール後、次のようにモデルを実行できます。

    ```bash theme={null}
    ollama run qwen3:32b
    ```

    これにより、モデルが存在しない場合はローカルマシンにダウンロードされます。

    モデルの一覧は、[Ollama library](https://ollama.com/library)を参照してください

    ### librechat.yaml で Ollama を設定する

    モデルのダウンロードが完了したら、`librechat.yaml` で設定します。

    ```text title="librechat.yaml" theme={null}
    custom:
      - name: "Ollama"
        apiKey: "ollama"
        baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1/"
        models:
          default:
            [
              "qwen3:32b"
            ]
          fetch: false
        titleConvo: true
        titleModel: "current_model"
        summarize: false
        summaryModel: "current_model"
        forcePrompt: false
        modelDisplayLabel: "Ollama"
    ```
  </Step>

  <Step title="すべてのサービスを起動する" id="start-all-services">
    LibreChat プロジェクトフォルダのルートで、次のコマンドを実行してサービスを起動します。

    ```bash theme={null}
    docker compose up
    ```

    すべてのサービスが完全に起動するまで待機します。
  </Step>

  <Step title="ブラウザで LibreChat を開く" id="open-librechat-in-browser">
    すべてのサービスが起動したら、ブラウザで `http://localhost:3080/` を開きます。

    まだ無料の LibreChat アカウントを作成していない場合は作成してサインインします。すると、
    ClickHouse MCPサーバーと、必要に応じてローカルの LLM に接続された LibreChat インターフェイスが
    表示されるはずです。

    チャットインターフェイスで、MCPサーバーとして `clickhouse-playground` を選択します。

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/F7iOqwDUBB9E2S65/images/use-cases/AI_ML/MCP/librechat.webp?fit=max&auto=format&n=F7iOqwDUBB9E2S65&q=85&s=7ee35425c42685cb0f7415cf65cd35ad" alt="MCPサーバーを選択" size="md" width="1630" height="918" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/librechat.webp" />

    これで、ClickHouse のサンプルデータセットを調べるよう LLM にプロンプトを送れるようになります。試してみましょう。

    ```text title="Prompt" theme={null}
    What datasets do you have access to?
    ```
  </Step>
</Steps>

<Note>
  LibreChatのUIにMCPサーバーのオプションが表示されない場合は、
  `librechat.yaml` ファイルで適切な権限が設定されていることを確認してください。
</Note>

`interface` 配下の `mcpServers` セクションで `use` が `false` に設定されている場合、チャットにMCPの選択用ドロップダウンは表示されません:

```yml title="librechat.yaml" theme={null}
interface:
  mcpServers:
    use: true
    share: false
    create: false
    public: false
```