Блокнот с примеромЭтот пример доступен в виде блокнота в репозитории с примерами.
Предварительные требования
- В системе должен быть установлен Python.
- В системе должен быть установлен
pip. - Вам понадобится API key Anthropic или API key другого провайдера LLM
1
Установка библиотек
Установите необходимые библиотеки, выполнив следующие команды:
2
Настройка учетных данных
Далее вам нужно указать API-ключ Anthropic:
Response
Использование другого провайдера LLMЕсли у вас нет API key Anthropic и вы хотите использовать другого провайдера LLM,
инструкции по настройке учетных данных можно найти в документации LangChain Providers
3
Инициализируйте MCP-сервер
Теперь настройте MCP-сервер ClickHouse для работы с песочницей ClickHouse SQL:
4
Настройте обработчик потока
При работе с Langchain и MCP-сервером ClickHouse результаты запроса часто
возвращаются в виде потока данных, а не одним ответом. Для больших наборов данных или
сложных аналитических запросов, обработка которых может занять некоторое время, важно настроить
обработчик потока. Без надлежащей обработки с этим потоковым выводом может быть сложно
работать в приложении.Настройте обработчик для потокового вывода, чтобы его было проще использовать:
5
Вызовите агента
Наконец, обратитесь к своему агенту и спросите, кто внёс больше всего кода в ClickHouse:Вы должны увидеть ответ, похожий на приведённый ниже:
Response