> ## 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 ИИ-агента на LangChain/LangGraph с помощью MCP-сервера ClickHouse.
> Узнайте, как создать ИИ-агента на LangChain/LangGraph, который может взаимодействовать с SQL-песочницей ClickHouse через MCP-сервер ClickHouse.
В этом руководстве вы узнаете, как создать ИИ-агента на [LangChain/LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph), который
может взаимодействовать с [SQL-песочницей ClickHouse](https://sql.clickhouse.com/) через [MCP-сервер ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse).
**Блокнот с примером**
Этот пример доступен в виде блокнота в [репозитории с примерами](https://github.com/ClickHouse/examples/blob/main/ai/mcp/langchain/langchain.ipynb).
## 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.
Установите необходимые библиотеки, выполнив следующие команды:
```python theme={null}
pip install -q --upgrade pip
pip install -q langchain-mcp-adapters langgraph "langchain[anthropic]"
```
Далее вам нужно указать API-ключ Anthropic:
```python theme={null}
import os, getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")
```
```response title="Response" theme={null}
Enter Anthropic API Key: ········
```
**Использование другого провайдера LLM**
Если у вас нет API key Anthropic и вы хотите использовать другого провайдера LLM,
инструкции по настройке учетных данных можно найти в [документации LangChain Providers](https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/)
Теперь настройте MCP-сервер ClickHouse для работы с песочницей ClickHouse SQL:
```python theme={null}
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
server_params = StdioServerParameters(
command="uv",
args=[
"run",
"--with", "mcp-clickhouse",
"--python", "3.13",
"mcp-clickhouse"
],
env={
"CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
"CLICKHOUSE_PORT": "8443",
"CLICKHOUSE_USER": "demo",
"CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
"CLICKHOUSE_SECURE": "true"
}
)
```
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:
```python theme={null}
class UltraCleanStreamHandler:
def __init__(self):
self.buffer = ""
self.in_text_generation = False
self.last_was_tool = False
def handle_chunk(self, chunk):
event = chunk.get("event", "")
if event == "on_chat_model_stream":
data = chunk.get("data", {})
chunk_data = data.get("chunk", {})
# Only handle actual text content, skip tool invocation streams
if hasattr(chunk_data, 'content'):
content = chunk_data.content
if isinstance(content, str) and not content.startswith('{"'):
# Add space after tool completion if needed
if self.last_was_tool:
print(" ", end="", flush=True)
self.last_was_tool = False
print(content, end="", flush=True)
self.in_text_generation = True
elif isinstance(content, list):
for item in content:
if (isinstance(item, dict) and
item.get('type') == 'text' and
'partial_json' not in str(item)):
text = item.get('text', '')
if text and not text.startswith('{"'):
# Add space after tool completion if needed
if self.last_was_tool:
print(" ", end="", flush=True)
self.last_was_tool = False
print(text, end="", flush=True)
self.in_text_generation = True
elif event == "on_tool_start":
if self.in_text_generation:
print(f"\n🔧 {chunk.get('name', 'tool')}", end="", flush=True)
self.in_text_generation = False
elif event == "on_tool_end":
print(" ✅", end="", flush=True)
self.last_was_tool = True
```
Наконец, обратитесь к своему агенту и спросите, кто внёс больше всего кода в ClickHouse:
```python theme={null}
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
tools = await load_mcp_tools(session)
agent = create_react_agent("anthropic:claude-sonnet-4-0", tools)
handler = UltraCleanStreamHandler()
async for chunk in agent.astream_events(
{"messages": [{"role": "user", "content": "Who's committed the most code to ClickHouse?"}]},
version="v1"
):
handler.handle_chunk(chunk)
print("\n")
```
Вы должны увидеть ответ, похожий на приведённый ниже:
```response title="Response" theme={null}
I'll help you find who has committed the most code to ClickHouse by exploring the available databases and tables to locate git commit data.
🔧 list_databases ✅ I can see there's a `git` database which likely contains git commit information. Let me explore the tables in that database:
🔧 list_tables ✅ Perfect! I can see the `clickhouse_commits` table in the git database contains ClickHouse commit data with 80,644 commits. This table has information about each commit including the author, lines added/deleted, files modified, etc. Let me query this table to find who has committed the most code based on different metrics.
🔧 run_select_query ✅ Let me also look at just the lines added to see who has contributed the most new code:
🔧 run_select_query ✅ Based on the ClickHouse git commit data, **Alexey Milovidov** has committed the most code to ClickHouse by several measures:
## Key Statistics:
1. **Most Total Lines Changed**: Alexey Milovidov with **1,696,929 total lines changed** (853,049 added + 843,880 deleted)
2. **Most Lines Added**: Alexey Milovidov with **853,049 lines added**
3. **Most Commits**: Alexey Milovidov with **15,375 commits**
4. **Most Files Changed**: Alexey Milovidov with **73,529 files changed**
## Top Contributors by Lines Added:
1. **Alexey Milovidov**: 853,049 lines added (15,375 commits)
2. **s-kat**: 541,609 lines added (50 commits)
3. **Nikolai Kochetov**: 219,020 lines added (4,218 commits)
4. **alesapin**: 193,566 lines added (4,783 commits)
5. **Vitaly Baranov**: 168,807 lines added (1,152 commits)
Alexey Milovidov is clearly the most prolific contributor to ClickHouse, which makes sense as he is one of the original creators and lead developers of the project. His contribution dwarfs others both in terms of total code volume and number of commits, with nearly 16,000 commits and over 850,000 lines of code added to the project.
```