如何使用 Chainlit 和 ClickHouse MCP 服务器构建 AI 代理

本指南探讨如何将 Chainlit 强大的聊天界面框架与 ClickHouse 模型上下文协议 (MCP) 服务器相结合，以创建交互式数据应用程序。Chainlit 使您能够以最少的代码构建 AI 应用程序的对话接口，而 ClickHouse MCP 服务器则提供与 ClickHouse 高性能列式数据库的无缝集成。

前提条件

• 您需要一个 Anthropic API 密钥
• 您需要安装 uv

基本 Chainlit 应用

您可以通过运行以下代码查看基本聊天应用的示例：

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_basic.py -w -h

然后导航到 http://localhost:8000

添加 ClickHouse MCP 服务器

如果我们添加 ClickHouse MCP 服务器，事情会变得更加有趣。 您需要更新 .chainlit/config.toml 文件，以允许使用 uv 命令：

[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # Only the executables in the allow list can be used for MCP stdio server.
    # Only need the base name of the executable, e.g. "npx", not "/usr/bin/npx".
    # Please don't comment this line for now, we need it to parse the executable name.
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]

config.toml

在 examples repository 中找到完整的 config.toml 文件

有一些粘合代码可以使 MCP 服务器与 Chainlit 一起运行，因此我们需要运行以下命令来启动 Chainlit：

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_mcp.py -w -h

要添加 MCP 服务器，请单击聊天界面中的插件图标，然后添加以下命令以连接使用 ClickHouse SQL Playground：

CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com CLICKHOUSE_USER=demo CLICKHOUSE_PASSWORD= CLICKHOUSE_SECURE=true uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse

如果您想使用自己的 ClickHouse 实例，可以调整环境变量的值。

然后您可以像这样向它提问：

• 告诉我您可以查询的表
• 关于纽约出租车的有趣事情是什么？