Skip to main content
В этом руководстве вы узнаете, как создать ИИ-агента на LangChain/LangGraph, который может взаимодействовать с SQL-песочницей ClickHouse через MCP-сервер ClickHouse.
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
Вы можете выполнить следующие шаги либо в Python REPL, либо с помощью скрипта.
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
Последнее изменение 23 июля 2026 г.