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LibreChatでClickHouse MCPサーバーを使用する

本ガイドでは、Dockerを使用してLibreChatとClickHouse MCPサーバーをセットアップし、 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。

Docker をインストールする​

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:

  1. docker.com にアクセスしてください
  2. お使いの OS 向けの Docker Desktop をダウンロードしてください
  3. お使いのオペレーティングシステム向けの手順に従って、Docker をインストールしてください
  4. Docker Desktop を起動し、実行中であることを確認します

詳細については、Docker ドキュメントを参照してください。

LibreChat リポジトリをクローンする​

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、次のコマンドを使用して LibreChat リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat

.env ファイルを作成して編集する​

サンプル設定ファイルを .env.example から .env にコピーします:

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。OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock など、 多くの主要な LLM プロバイダーのセクションが表示されます。例えば次のようになります。

#============#
# Anthropic  #
#============#
#highlight-next-line
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=

user_provided を、使用したい LLM プロバイダーの API キーに置き換えます。

ローカル LLM の使用

API キーをお持ちでない場合は、Ollama のようなローカル LLM を使用できます。これについては、 後の手順 "Ollama をインストールする" で説明します。今のところ .env ファイルは変更せず、次の手順に進んでください。

librechat.yaml ファイルを作成する​

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。

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

これにより、LibreChat のメイン設定ファイルが作成されます。

Docker Compose に ClickHouse MCP サーバーを追加する​

次に、LLM が ClickHouse SQL playground と対話できるようにするため、ClickHouse MCP サーバーを LibreChat の Docker Compose ファイルに追加します。

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。

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

独自のデータを探索したい場合は、ご利用の ClickHouse Cloud サービスの ホスト名、ユーザー名、パスワード を使用して接続できます。

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librechat.yaml で MCP サーバーを設定する​

librechat.yaml を開き、ファイルの末尾に次の設定を追加します。

mcpServers:
  clickhouse-playground:
    type: sse
    url: http://host.docker.internal:8001/sse

これにより、Docker 上で実行されている MCP サーバーに LibreChat が接続するように設定されます。

次の行を見つけてください。

socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']

簡略化のため、ここでは認証を一旦無効にします。

socialLogins: []

Ollama を使用してローカル LLM を追加する(オプション)​

Ollama をインストールする​

Ollama ウェブサイトにアクセスし、お使いのシステム用の Ollama をインストールしてください。

インストール後、次のようにモデルを実行できます:

ollama run qwen3:32b

これにより、モデルがローカルマシンに存在しない場合、プルが実行されます。

モデルの一覧については、Ollama ライブラリ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:

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"

すべてのサービスを起動する​

LibreChat プロジェクトフォルダのルートから、次のコマンドを実行してサービスを起動します。

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。

ブラウザで LibreChat を開く​

すべてのサービスが起動して実行されたら、ブラウザを開いて http://localhost:3080/ にアクセスしてください。

まだアカウントをお持ちでない場合は、無料の LibreChat アカウントを作成してサインインします。ClickHouse MCP サーバーに接続された LibreChat インターフェースが表示され、オプションでローカル LLM も利用できるようになります。

チャットインターフェースから、MCP サーバーとして clickhouse-playground を選択します:

MCP サーバーを選択する

これで、LLM に ClickHouse のサンプルデータセットを探索するよう指示できます。試してみましょう:

What datasets do you have access to?
注記

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か確認してください。

interface セクション内の mcpServers で use が false に設定されている場合、チャット画面に MCP 選択用ドロップダウンは表示されません。

interface:
  mcpServers:
    use: true
    share: false
    create: false
    public: false