> ## 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.

# Как создать AI Agent с CopilotKit и MCP-сервером ClickHouse

> Узнайте, как создать агентное приложение на основе данных, хранящихся в ClickHouse, с помощью ClickHouse MCP и CopilotKit

Это пример того, как создать агентное приложение на основе данных, хранящихся в
ClickHouse. В нем используется [MCP-сервер ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse),
чтобы выполнять запросы к ClickHouse и строить диаграммы на основе полученных данных.

[CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) используется для создания интерфейса
и предоставления пользователю чат-интерфейса.

<Info>
  **Пример кода**

  Код этого примера можно найти в [репозитории examples](https://github.com/ClickHouse/examples/edit/main/ai/mcp/copilotkit).
</Info>

<div id="prerequisites">
  ## Предварительные требования
</div>

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

<div id="install-dependencies">
  ## Установите зависимости
</div>

Клонируйте проект локально: `git clone https://github.com/ClickHouse/examples` и
перейдите в каталог `ai/mcp/copilotkit`.

Пропустите этот раздел и запустите скрипт `./install.sh`, чтобы установить зависимости. Если
вы хотите установить зависимости вручную, следуйте инструкциям ниже.

<div id="install-dependencies-manually">
  ## Установите зависимости вручную
</div>

1. Установите зависимости:

Выполните `npm install`, чтобы установить зависимости Node.js.

2. Установите mcp-clickhouse:

Создайте новую папку `external` и клонируйте в неё repository mcp-clickhouse.

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

Установите зависимости для Python и добавьте CLI-инструмент fastmcp.

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

<div id="configure-the-application">
  ## Настройте приложение
</div>

Скопируйте файл `env.example` в `.env` и укажите в нём свой `ANTHROPIC_API_KEY`.

<div id="use-your-own-llm">
  ## Используйте свою LLM
</div>

Если вместо Anthropic вы хотите использовать другого провайдера LLM, можно изменить runtime
Copilotkit, чтобы он работал с другим адаптером LLM.
[Здесь](https://docs.copilotkit.ai/guides/bring-your-own-llm) приведён список поддерживаемых
провайдеров.

<div id="use-your-own-clickhouse-cluster">
  ## Используйте свой кластер ClickHouse
</div>

По умолчанию пример настроен на подключение к
[демо-кластеру ClickHouse](https://sql.clickhouse.com/). Вы также можете использовать свой
кластер ClickHouse, задав следующие переменные окружения:

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

<div id="run-the-application">
  ## Запустите приложение
</div>

Запустите `npm run dev`, чтобы запустить сервер для разработки.

Вы можете протестировать Agent, используя, например, такой промпт:

> "Покажи мне динамику цен в
> Манчестере за последние 10 лет."

Откройте [http://localhost:3000](http://localhost:3000) в браузере, чтобы увидеть
результат.