> ## 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.

# AnythingLLM에서 ClickHouse MCP 서버 사용하기

> 이 가이드에서는 Docker를 사용해 ClickHouse MCP 서버와 연동되도록 AnythingLLM을 설정하는 방법을 설명합니다.

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>;
};

> 이 가이드는 Docker를 사용하여 [AnythingLLM](https://anythingllm.com/)을 ClickHouse MCP 서버와 함께 설정하고
> ClickHouse 예시 데이터셋에 연결하는 방법을 설명합니다.

<Steps>
  <Step title="Docker 설치" id="install-docker">
    AnythingLLM과 MCP 서버를 실행하려면 Docker가 필요합니다. Docker를 설치하려면 다음 단계를 따르십시오.

    1. [docker.com](https://www.docker.com/products/docker-desktop)을 방문합니다
    2. 운영 체제에 맞는 Docker Desktop을 다운로드합니다
    3. 운영 체제별 안내에 따라 Docker를 설치합니다
    4. Docker Desktop을 열고 실행 중인지 확인합니다

    <br />

    자세한 내용은 [Docker 문서](https://docs.docker.com/get-docker/)를 참조하십시오.
  </Step>

  <Step title="AnythingLLM Docker image 가져오기" id="pull-anythingllm-docker-image">
    다음 명령을 실행하여 AnythingLLM Docker image를 로컬 머신으로 가져옵니다.

    ```bash theme={null}
    docker pull anythingllm/anythingllm
    ```
  </Step>

  <Step title="스토리지 위치 설정" id="setup-storage-location">
    스토리지용 디렉터리를 만들고 환경 파일을 초기화합니다.

    ```bash theme={null}
    export STORAGE_LOCATION=$PWD/anythingllm && \
    mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
    touch "$STORAGE_LOCATION/.env" 
    ```
  </Step>

  <Step title="MCP 서버 구성 파일 설정" id="configure-mcp-server-config-file">
    `plugins` 디렉터리를 생성합니다.

    ```bash theme={null}
    mkdir -p "$STORAGE_LOCATION/plugins"
    ```

    `plugins` 디렉터리에 `anythingllm_mcp_servers.json` 파일을 만들고 다음 내용을 추가합니다.

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-clickhouse": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp-clickhouse",
            "--python",
            "3.10",
            "mcp-clickhouse"
          ],
          "env": {
            "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
            "CLICKHOUSE_USER": "demo",
            "CLICKHOUSE_PASSWORD": ""
          }
        }
      }
    }
    ```

    자체 데이터를 탐색하려는 경우
    사용 중인 ClickHouse Cloud 서비스의 [host, username and password](/docs/ko/get-started/setup/cloud#connect-with-your-app)를
    사용하면 됩니다.
  </Step>

  <Step title="AnythingLLM Docker 컨테이너 시작" id="start-anythingllm-docker-container">
    다음 명령을 실행하여 AnythingLLM Docker 컨테이너를 시작합니다.

    ```bash theme={null}
    docker run -p 3001:3001 \
    --cap-add SYS_ADMIN \
    -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
    -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
    -e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
    mintplexlabs/anythingllm
    ```

    시작되면 브라우저에서 `http://localhost:3001`로 이동합니다.
    사용할 모델을 선택하고 API Key를 입력합니다.
  </Step>

  <Step title="MCP 서버가 시작될 때까지 기다리기" id="wait-for-mcp-servers-to-start-up">
    UI 왼쪽 하단의 도구 아이콘을 클릭합니다.

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/F7iOqwDUBB9E2S65/images/use-cases/AI_ML/MCP/alm_tool-icon.webp?fit=max&auto=format&n=F7iOqwDUBB9E2S65&q=85&s=e5451f3dd897d0102bc2e7cc0d5ea7fc" alt="도구 아이콘" size="md" width="1025" height="617" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/alm_tool-icon.webp" />

    `Agent Skills`를 클릭한 다음 `MCP servers` 섹션을 확인합니다.
    `Mcp ClickHouse`가 `On`으로 표시될 때까지 기다립니다

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/F7iOqwDUBB9E2S65/images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_mcp-servers.webp?fit=max&auto=format&n=F7iOqwDUBB9E2S65&q=85&s=c073f4fed5e6c7d35d65a63b077335a2" alt="MCP 서버 준비 완료" size="md" width="690" height="933" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_mcp-servers.webp" />
  </Step>

  <Step title="AnythingLLM으로 ClickHouse MCP 서버와 채팅하기" id="chat-with-clickhouse-mcp-server-with-anythingllm">
    이제 채팅을 시작할 준비가 되었습니다.
    채팅에서 MCP 서버를 사용할 수 있도록 하려면 대화의 첫 번째 메시지 앞에 `@agent`를 붙여야 합니다.

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/F7iOqwDUBB9E2S65/images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_conversation.webp?fit=max&auto=format&n=F7iOqwDUBB9E2S65&q=85&s=33c225adc816cbb72086d17a1dbfe3e8" alt="대화" size="md" width="1290" height="1575" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_conversation.webp" />
  </Step>
</Steps>
