> ## 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. # OllamaでClickHouse MCPサーバーをセットアップする > このガイドでは、OllamaでClickHouse MCPサーバーをセットアップする方法を説明します。 > このガイドでは、OllamaでClickHouse MCPサーバーを使用する方法を説明します。 Ollama は、お使いのマシン上で大規模言語モデル (LLM) を実行するためのライブラリです。 [利用可能なモデルの種類も豊富](https://ollama.com/library)で、簡単に使えます。 Ollama は Mac、Windows、Linux 向けに [ダウンロードページ](https://ollama.com/download) からダウンロードできます。 Ollama を実行すると、モデルの実行に使えるローカルサーバーがバックグラウンドで起動します。 また、`ollama serve` を実行してサーバーを手動で起動することもできます。 インストール後は、次のようにしてモデルをお使いのマシンにダウンロードできます。 ```bash theme={null} ollama pull qwen3:8b ``` モデルがローカルマシンにない場合は、これによりローカルマシンに取得されます。 ダウンロード後、次のようにモデルを実行できます: ```bash theme={null} ollama run qwen3:8b ``` MCPサーバーで利用できるのは、[ツール対応モデル](https://ollama.com/search?c=tools)のみです。 ダウンロード済みのモデルは、次のように一覧表示できます。 ```bash theme={null} ollama ls ``` ```text theme={null} NAME ID SIZE MODIFIED qwen3:latest 500a1f067a9f 5.2 GB 3 days ago ``` ダウンロードしたmodelの詳細情報を確認するには、次のコマンドを使用します。 ```bash theme={null} ollama show qwen3 ``` ```text theme={null} Model architecture qwen3 parameters 8.2B context length 40960 embedding length 4096 quantization Q4_K_M Capabilities completion tools Parameters repeat_penalty 1 stop "<|im_start|>" stop "<|im_end|>" temperature 0.6 top_k 20 top_p 0.95 License Apache License Version 2.0, January 2004 ``` この出力から、デフォルトのqwen3モデルのパラメータ数は80億をわずかに超えていることがわかります。 本稿執筆時点 (2025年7月) では、OllamaでMCPサーバーを利用するためのネイティブな機能はありません。 ただし、[MCPHost](https://github.com/mark3labs/mcphost) を使えば、MCPサーバーと連携してOllamaのモデルを実行できます。 MCPHostはGoアプリケーションであるため、使用するマシンに[Goがインストールされている](https://go.dev/doc/install)ことを確認してください。 その後、次のコマンドを実行してMCPHostをインストールできます。 ```bash theme={null} go install github.com/mark3labs/mcphost@latest ``` バイナリは `~/go/bin` にインストールされるため、そのディレクトリが PATH に含まれていることを確認する必要があります。 MCPHost を使用すると、YAML または JSON ファイルで MCPサーバーを設定できます。 MCPHost は、ホームディレクトリ内で次の順序で設定ファイルを探します。 1. `.mcphost.yml` または `.mcphost.json` (推奨) 2. `.mcp.yml` または `.mcp.json` (後方互換性のため) 標準の MCP 設定ファイルで使用される構文と似た構文を使用します。 以下は ClickHouse MCP server の設定例です。これを `~/.mcphost.json` ファイルに保存します。 ```json theme={null} { "mcpServers": { "mcp-ch": { "type": "local", "command": ["uv", "run", "--with", "mcp-clickhouse", "--python", "3.10", "mcp-clickhouse" ] } } } ``` 標準のMCP設定ファイルとの主な違いは、`type` を指定する必要がある点です。 `type` は、MCPサーバーで使用するトランスポートの種類を示すために使われます。 * `local` → stdio トランスポート * `remote` → ストリーミング可能なトランスポート * `builtin` → inprocess トランスポート また、以下の環境変数も設定する必要があります。 ```bash theme={null} export CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com export CLICKHOUSE_USER=demo export CLICKHOUSE_PASSWORD="" ``` 理論上は、MCP の設定ファイルで `environment` キーの下にこれらの変数を指定できるはずですが、実際にはうまく機能しないことがわかっています。 ClickHouse MCPサーバーの設定が完了したら、次のコマンドでMCPHostを実行できます: ```bash theme={null} mcphost --model ollama:qwen3 ``` あるいは、特定の設定ファイルを使用する場合は: ```bash theme={null} mcphost --model ollama:qwen3 --config ~/.mcphost.json ``` `--model` を指定しない場合、MCPHost は環境変数から `ANTHROPIC_API_KEY` を参照し、`anthropic:claude-sonnet-4-20250514` モデルを使用します。 次のような出力が表示されるはずです。 ```text theme={null} ┃ ┃ ┃ Model loaded: ollama (qwen3) ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ Model loaded successfully on GPU ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ Loaded 3 tools from MCP servers ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ Enter your prompt (Type /help for commands, Ctrl+C to quit, ESC to cancel generation) ``` MCPサーバーを一覧表示するには、`/servers` コマンドを使用できます。 ```text theme={null} ┃ ┃ ┃ ## Configured MCP servers ┃ ┃ ┃ ┃ 1. mcp-ch ┃ ┃ MCPHost System (10:00) ┃ ┃ ``` 利用可能なツールを一覧表示するには、`/tools` を実行します: ```text theme={null} ┃ ## Available Tools ┃ ┃ ┃ ┃ 1. mcp-ch__list_databases ┃ ┃ 2. mcp-ch__list_tables ┃ ┃ 3. mcp-ch__run_select_query ``` その後、ClickHouse SQL Playground で利用可能なデータベースやテーブルについて、モデルに質問できます。 私たちの経験では、小規模なモデルを使う場合 (デフォルトの qwen3 モデルは 80 億パラメータです) 、何をしてほしいのかをより具体的に指示する必要があります。 たとえば、いきなり特定のテーブルに対してクエリを実行するよう求めるのではなく、まずデータベースとテーブルの一覧を表示するよう明示的に依頼する必要があります。 この問題は、より大規模なモデル (例: qwen3:14b) を使うことである程度緩和できますが、一般的なハードウェアでは動作が遅くなります。