> ## 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.

> Обзор Model Context Protocol и MCP-сервера ClickHouse

# Model Context Protocol (MCP)

export const Image = ({img, alt, size = "lg", background}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  const backgroundColor = background === "white" ? "white" : background === "black" ? "rgb(31 31 28)" : undefined;
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} style={{
    backgroundColor
  }} />
      </Frame>
    </div>;
};

[Model Context Protocol](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol) (MCP) — это открытый стандарт, позволяющий ИИ-ассистентам подключаться к внешним системам.
Он предоставляет единый интерфейс, через который модели могут получать доступ к источникам данных, API, базам данных и инструментам без необходимости создавать отдельную интеграцию для каждой комбинации модели и сервиса.

ИИ-приложению достаточно один раз реализовать MCP, чтобы подключаться к любому совместимому серверу.
Аналогично, MCP-сервер может предоставлять свои возможности любому совместимому клиенту.

<div id="architecture">
  ## Архитектура
</div>

MCP использует клиент-серверную архитектуру:

* MCP-клиенты, такие как Claude Desktop, Cursor или VS Code, устанавливают соединение с MCP-серверами.
* MCP-серверы предоставляют инструменты и возможности через стандартизированный интерфейс.
* ИИ-модели при необходимости используют эти инструменты для доступа к внешним данным и функциям.

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/RMrV3JZHbEy3aFh9/images/use-cases/AI_ML/MCP/mcp_overview.webp?fit=max&auto=format&n=RMrV3JZHbEy3aFh9&q=85&s=6ee6aea8e44095d8851e1a3ff5beae0d" alt="Клиент-серверная архитектура MCP" size="lg" width="1551" height="641" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/mcp_overview.webp" />

На GitHub доступны поддерживаемые сообществом подборки [MCP-клиентов](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients) и [MCP-серверов](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers).

<div id="clickhouse-mcp-server">
  ## MCP-сервер ClickHouse
</div>

[MCP-сервер ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse) позволяет ИИ-ассистенту обнаруживать базы данных и таблицы, просматривать схемы и выполнять SQL-запросы к кластеру ClickHouse.
Набор инструментов, предоставляемых сервером, может различаться в зависимости от версии, поэтому названия инструментов из примеров см. в соответствующем руководстве по интеграции.

По умолчанию сервер разрешает только запросы для чтения.
Используйте отдельного пользователя ClickHouse только с теми разрешениями, которые необходимы помощнику.

Чтобы подключить локальный MCP-клиент, см. [Настройка MCP-сервера ClickHouse](/docs/ru/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop).
Сведения об управляемом удалённом сервере см. в разделе [Удалённый MCP-сервер в ClickHouse Cloud](/docs/ru/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp).

<Tip>
  **Навыки агента**

  [Репозиторий ClickHouse Agent Skills](https://github.com/ClickHouse/agent-skills) содержит готовые инструкции, которые расширяют возможности ИИ-агентов для программирования за счёт экспертизы, специфичной для ClickHouse, включая проектирование схем, оптимизацию запросов и шаблоны ингестии данных.
</Tip>