> ## 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. # Настройка MCP-сервера ClickHouse для работы с Ollama > В этом руководстве рассказывается, как настроить Ollama для работы с MCP-сервером ClickHouse. > В этом руководстве рассказывается, как использовать MCP-сервер ClickHouse с Ollama. Ollama — это библиотека для запуска больших языковых моделей (LLM) на вашем компьютере. Для неё доступен [широкий выбор моделей](https://ollama.com/library), и ей легко пользоваться. Вы можете скачать Ollama для Mac, Windows или Linux на [странице загрузки](https://ollama.com/download). После запуска Ollama в фоновом режиме будет запущен локальный сервер, который можно использовать для запуска моделей. Либо вы можете запустить сервер вручную командой `ollama serve`. После установки вы можете загрузить модель на свой компьютер следующим образом: ```bash theme={null} ollama pull qwen3:8b ``` Это скачает модель на ваш локальный компьютер, если её там ещё нет. После этого модель можно запустить следующим образом: ```bash theme={null} ollama run qwen3:8b ``` С MCP-серверами будут работать только [модели с поддержкой инструментов](https://ollama.com/search?c=tools). Вот как можно вывести список загруженных моделей: ```bash theme={null} ollama ls ``` ```text theme={null} NAME ID SIZE MODIFIED qwen3:latest 500a1f067a9f 5.2 GB 3 days ago ``` Мы можем воспользоваться следующей командой, чтобы получить более подробную информацию о скачанной модели: ```bash theme={null} ollama show qwen3 ``` ```text theme={null} Model architecture qwen3 parameters 8.2B context length 40960 embedding length 4096 quantization Q4_K_M Capabilities completion tools Parameters repeat_penalty 1 stop "<|im_start|>" stop "<|im_end|>" temperature 0.6 top_k 20 top_p 0.95 License Apache License Version 2.0, January 2004 ``` Как видно из этого вывода, модель qwen3 по умолчанию имеет чуть более 8 миллиардов параметров. На момент написания текста (июль 2025 года) нативной возможности использовать Ollama с MCP-серверами нет. Однако можно использовать [MCPHost](https://github.com/mark3labs/mcphost), чтобы запускать модели Ollama с MCP-серверами. MCPHost — приложение на Go, поэтому убедитесь, что [Go установлен](https://go.dev/doc/install) на вашей машине. После этого можно установить MCPHost, выполнив следующую команду: ```bash theme={null} go install github.com/mark3labs/mcphost@latest ``` Бинарный файл будет установлен в `~/go/bin`, поэтому нужно убедиться, что этот каталог указан в переменной PATH. MCP-серверы можно настраивать с помощью MCPHost в YAML- или JSON‑файлах. MCPHost будет искать файлы конфигурации в вашем домашнем каталоге в следующем порядке: 1. `.mcphost.yml` or `.mcphost.json` (предпочтительно) 2. `.mcp.yml` or `.mcp.json` (для обратной совместимости) Он использует синтаксис, похожий на синтаксис стандартного файла конфигурации MCP. Вот пример конфигурации MCP-сервера ClickHouse, которую мы сохраним в файл `~/.mcphost.json`: ```json theme={null} { "mcpServers": { "mcp-ch": { "type": "local", "command": ["uv", "run", "--with", "mcp-clickhouse", "--python", "3.10", "mcp-clickhouse" ] } } } ``` Основное отличие от стандартного файла конфигурации MCP заключается в том, что нужно указать `type`. Поле type используется для указания типа транспорта, который использует MCP Server. * `local` → транспорт stdio * `remote` → потоковый транспорт * `builtin` → транспорт inprocess Также потребуется настроить следующие переменные окружения: ```bash theme={null} export CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com export CLICKHOUSE_USER=demo export CLICKHOUSE_PASSWORD="" ``` Теоретически эти переменные можно указать в разделе `environment` файла конфигурации MCP, но, как показала практика, это не работает. После настройки MCP-сервера ClickHouse вы можете запустить MCPHost, выполнив следующую команду: ```bash theme={null} mcphost --model ollama:qwen3 ``` Или, если вы хотите использовать конкретный файл конфигурации: ```bash theme={null} mcphost --model ollama:qwen3 --config ~/.mcphost.json ``` Если не указать `--model`, MCPHost будет искать `ANTHROPIC_API_KEY` в переменных окружения и использовать модель `anthropic:claude-sonnet-4-20250514`. Должен появиться следующий вывод: ```text theme={null} ┃ ┃ ┃ Model loaded: ollama (qwen3) ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ Model loaded successfully on GPU ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ ┃ Loaded 3 tools from MCP servers ┃ ┃ MCPHost System (09:52) ┃ ┃ ┃ Enter your prompt (Type /help for commands, Ctrl+C to quit, ESC to cancel generation) ``` Мы можем использовать команду `/servers`, чтобы просмотреть список MCP-серверов: ```text theme={null} ┃ ┃ ┃ ## Configured MCP servers ┃ ┃ ┃ ┃ 1. mcp-ch ┃ ┃ MCPHost System (10:00) ┃ ┃ ``` И `/tools`, чтобы посмотреть список доступных инструментов: ```text theme={null} ┃ ## Available Tools ┃ ┃ ┃ ┃ 1. mcp-ch__list_databases ┃ ┃ 2. mcp-ch__list_tables ┃ ┃ 3. mcp-ch__run_select_query ``` Затем мы можем задавать модели вопросы о доступных в песочнице ClickHouse SQL базах данных и таблицах. По нашему опыту, при использовании небольших моделей (в модели qwen3 по умолчанию 8 миллиардов параметров) вам нужно будет точнее формулировать, что именно вы хотите от неё. Например, вам потребуется явно попросить её перечислить базы данных и таблицы, а не сразу просить выполнить запрос к определённой таблице. Эту проблему можно частично смягчить, используя более крупную модель (например, qwen3:14b), но на обычном пользовательском оборудовании она будет работать медленнее.