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使用 ClickHouse MCP 服务器与 LibreChat

本指南解释了如何使用 Docker 设置 LibreChat 和 ClickHouse MCP 服务器，并将其连接到 ClickHouse 示例数据集。

安装 Docker​

您需要 Docker 来运行 LibreChat 和 MCP 服务器。要获取 Docker：

  1. 访问 docker.com
  2. 下载适用于您的操作系统的 Docker desktop
  3. 按照操作系统的说明安装 Docker
  4. 打开 Docker Desktop 并确保其正在运行

有关更多信息，请参见 Docker 文档。

克隆 LibreChat 仓库​

打开终端（命令提示符、终端或 PowerShell），并使用以下命令克隆 LibreChat 仓库：

git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat

创建并编辑 .env 文件​

从 .env.example 复制示例配置文件到 .env：

cp .env.example .env

在您喜欢的文本编辑器中打开 .env 文件。您将看到许多流行 LLM 提供者的部分，包括 OpenAI、Anthropic、AWS bedrock 等，例如：

#============#

# Anthropic  #
#============#
#highlight-next-line
ANTHROPIC_API_KEY=user_provided

# ANTHROPIC_MODELS=claude-opus-4-20250514,claude-sonnet-4-20250514,claude-3-7-sonnet-20250219,claude-3-5-sonnet-20241022,claude-3-5-haiku-20241022,claude-3-opus-20240229,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-haiku-20240307

# ANTHROPIC_REVERSE_PROXY=

用您的 LLM 提供者的 API 密钥替换 user_provided。

使用本地 LLM

如果您没有 API 密钥，可以使用本地 LLM，例如 Ollama。稍后您将看到如何执行此操作，步骤为 "安装 Ollama"。现在不要修改 .env 文件，继续下一步。

创建一个 librechat.yaml 文件​

运行以下命令来创建一个新的 librechat.yaml 文件：

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

这创建了 LibreChat 的主要 配置文件。

将 ClickHouse MCP 服务器添加到 Docker compose​

接下来，我们将 ClickHouse MCP 服务器添加到 LibreChat Docker compose 文件中，以便 LLM 可以与 ClickHouse SQL playground 进行交互。

创建一个名为 docker-compose.override.yml 的文件，并将以下配置添加到其中：

services:
  api:
    volumes:
      - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
  mcp-clickhouse:
    image: mcp/clickhouse
    container_name: mcp-clickhouse
    ports:
      - 8001:8000
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    environment:
      - CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
      - CLICKHOUSE_USER=demo
      - CLICKHOUSE_PASSWORD=
      - CLICKHOUSE_MCP_SERVER_TRANSPORT=sse
      - CLICKHOUSE_MCP_BIND_HOST=0.0.0.0

如果您想探索自己的数据，可以使用 您自己的 ClickHouse Cloud 服务的主机、用户名和密码。

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在 librechat.yaml 中配置 MCP 服务器​

打开 librechat.yaml 并在文件末尾放置以下配置：

mcpServers:
  clickhouse-playground:
    type: sse
    url: http://host.docker.internal:8001/sse

这将配置 LibreChat 连接到运行在 Docker 上的 MCP 服务器。

找到以下行：

socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']

为了简化起见，我们暂时移除身份验证的要求：

socialLogins: []

使用 Ollama 添加本地 LLM（可选）​

安装 Ollama​

访问 Ollama 网站，并为您的系统安装 Ollama。

安装完成后，您可以这样运行一个模型：

ollama run qwen3:32b

如果模型尚不存在，这将把模型拉取到您的本地机器。

有关模型的列表，请参见 Ollama library。

在 librechat.yaml 中配置 Ollama​

一旦模型下载完成，在 librechat.yaml 中配置它：

custom:
  - name: "Ollama"
    apiKey: "ollama"
    baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1/"
    models:
      default:
        [
          "qwen3:32b"
        ]
      fetch: false
    titleConvo: true
    titleModel: "current_model"
    summarize: false
    summaryModel: "current_model"
    forcePrompt: false
    modelDisplayLabel: "Ollama"

启动所有服务​

在 LibreChat 项目文件的根目录中，运行以下命令以启动服务：

docker compose up

等待所有服务完全运行。

在浏览器中打开 LibreChat​

一旦所有服务都已启动并运行，打开浏览器并访问 http://localhost:3080/

如果您还没有账户，请创建一个免费的 LibreChat 账户并登录。您现在应该 看到连接到 ClickHouse MCP 服务器的 LibreChat 界面，另外，还可以连接您的本地 LLM。

在聊天界面中，选择 clickhouse-playground 作为您的 MCP 服务器：

选择您的 MCP 服务器

您现在可以提示 LLM 探索 ClickHouse 示例数据集。试试吧：

What datasets do you have access to?