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# Como criar um agente de IA com CopilotKit e o ClickHouse MCP server

> Saiba como criar uma aplicação baseada em agentes usando dados armazenados no ClickHouse com ClickHouse MCP e CopilotKit

Este é um exemplo de como criar uma aplicação baseada em agentes usando dados armazenados no
ClickHouse. Ela usa o [ClickHouse MCP server](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse)
para consultar dados no ClickHouse e gerar gráficos com base nesses dados.

[CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) é usado para criar a UI
e fornecer uma interface de chat para o usuário.

<Info>
  **Código de exemplo**

  O código deste exemplo pode ser encontrado no [repositório de exemplos](https://github.com/ClickHouse/examples/edit/main/ai/mcp/copilotkit).
</Info>

<div id="prerequisites">
  ## Pré-requisitos
</div>

* `Node.js >= 20.14.0`
* `uv >= 0.1.0`

<div id="install-dependencies">
  ## Instale as dependências
</div>

Clone o projeto localmente: `git clone https://github.com/ClickHouse/examples` e
vá para o diretório `ai/mcp/copilotkit`.

Ignore esta seção e execute o script `./install.sh` para instalar as dependências. Se
quiser instalar as dependências manualmente, siga as instruções abaixo.

<div id="install-dependencies-manually">
  ## Instale as dependências manualmente
</div>

1. Instale as dependências:

Execute `npm install` para instalar as dependências do Node.js.

2. Instale o mcp-clickhouse:

Crie uma nova pasta `external` e clone o repositório do mcp-clickhouse nela.

```sh theme={null}
mkdir -p external
git clone https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse external/mcp-clickhouse
```

Instale as dependências do Python e adicione a ferramenta de linha de comando fastmcp.

```sh theme={null}
cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp
```

<div id="configure-the-application">
  ## Configure a aplicação
</div>

Copie o arquivo `env.example` para `.env` e edite-o para informar sua `ANTHROPIC_API_KEY`.

<div id="use-your-own-llm">
  ## Use seu próprio LLM
</div>

Se preferir usar outro provedor de LLM em vez da Anthropic, você pode modificar o
runtime do Copilotkit para usar um adaptador de LLM diferente.
[Aqui](https://docs.copilotkit.ai/guides/bring-your-own-llm) está uma lista dos
provedores compatíveis.

<div id="use-your-own-clickhouse-cluster">
  ## Use seu próprio cluster do ClickHouse
</div>

Por padrão, o exemplo está configurado para se conectar ao
[cluster de demonstração do ClickHouse](https://sql.clickhouse.com/). Você também pode usar seu
próprio cluster do ClickHouse definindo as seguintes variáveis de ambiente:

* `CLICKHOUSE_HOST`
* `CLICKHOUSE_PORT`
* `CLICKHOUSE_USER`
* `CLICKHOUSE_PASSWORD`
* `CLICKHOUSE_SECURE`

<div id="run-the-application">
  ## Execute a aplicação
</div>

Execute `npm run dev` para iniciar o servidor de desenvolvimento.

Você pode testar o Agent usando um prompt como:

> "Mostre a evolução dos preços em
> Manchester nos últimos 10 anos."

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