Перейти к основному содержанию
Model Context Protocol (MCP) — это стандарт, разработанный Anthropic, который позволяет ИИ-ассистентам легко интегрироваться с внешними системами. Этот протокол позволяет ИИ-ассистентам безопасно и единообразно подключаться к источникам данных, API, базам данных и другим системам. MCP создает универсальный интерфейс между моделями ИИ и различными сервисами, устраняя необходимость разрабатывать отдельные инструменты для каждой интеграции. Его можно рассматривать как универсальный стандарт API, разработанный специально для систем ИИ. Ключевое преимущество MCP заключается в том, что библиотекам ИИ достаточно реализовать поддержку этого протокола только один раз. После этого все сервисы, совместимые с MCP, сразу становятся доступными, что существенно экономит время сопровождающих библиотек ИИ.

​
Как устроена архитектура MCP?

MCP использует клиент-серверную архитектуру:
  • Клиенты (например, Claude Desktop, Cursor или VS Code) устанавливают соединения с MCP-серверами. Подборку клиентов можно найти в GitHub-репозитории awesome-mcp-clients.
  • Серверы предоставляют инструменты и возможности через стандартизированные интерфейсы. Подборку серверов можно найти в GitHub-репозитории awesome-mcp-servers.
  • Затем ИИ-модели могут использовать эти инструменты для доступа к внешним данным и функциональности по мере необходимости
Ниже показана схема архитектуры:

​
Есть ли у ClickHouse MCP-сервер?

Да! MCP-сервер ClickHouse предоставляет следующие инструменты:
  • run_select_query - Выполнение SQL-запросов к вашему кластеру ClickHouse.
  • list_databases - Вывод списка всех баз данных в вашем кластере ClickHouse.
  • list_tables - Вывод списка всех таблиц в базе данных.
Если вам нужен удалённый MCP-сервер в ClickHouse Cloud, см. страницу “Удалённый MCP-сервер в Cloud”
Agent SkillsРепозиторий ClickHouse Agent Skills содержит готовые инструкции, которые расширяют возможности ИИ-агентов для разработки (Claude Code, Cursor, Copilot и т. д.) за счёт экспертизы в предметной области. В этом репозитории собраны навыки для работы с базами данных ClickHouse, включая проектирование схем, оптимизацию запросов и шаблоны ингестии данных.

​
Руководства по использованию MCP-сервера ClickHouse

Ниже приведено несколько руководств о том, как использовать MCP-сервер ClickHouse.
СтраницаОписание
Как создать AI Agent на базе ClickHouse с помощью StreamlitУзнайте, как создать веб-приложение AI Agent с помощью Streamlit и MCP-сервера ClickHouse
Как создать ИИ-агента LangChain/LangGraph с использованием MCP-сервера ClickHouse.Узнайте, как создать ИИ-агента LangChain/LangGraph, который может взаимодействовать с Песочницей ClickHouse через MCP-сервер ClickHouse.
Как создать AI Agent LlamaIndex с помощью MCP-сервера ClickHouse.Узнайте, как создать AI Agent LlamaIndex, который может взаимодействовать с MCP-сервером ClickHouse.
Как создать AI-агент на PydanticAI с помощью MCP-сервера ClickHouse.Узнайте, как создать AI-агент на PydanticAI, который может взаимодействовать с MCP-сервером ClickHouse.
Как создать AI-агент SlackBot с помощью MCP-сервера ClickHouse.Узнайте, как создать агент SlackBot, который может взаимодействовать с MCP-сервером ClickHouse.
Как создать AI Agent с Agno и MCP-сервером ClickHouseУзнайте, как создать AI Agent с Agno и MCP-сервером ClickHouse
Как создать AI-агента с помощью Chainlit и MCP-сервера ClickHouseУзнайте, как использовать Chainlit для создания чат-приложений на базе LLM вместе с MCP-сервером ClickHouse
Как создать ИИ-агента с помощью Claude Agent SDK и MCP-сервера ClickHouseУзнайте, как создать ИИ-агента с помощью Claude Agent SDK и MCP-сервера ClickHouse
Как создать ИИ-агента с помощью CopilotKit и MCP-сервера ClickHouseУзнайте, как создать приложение с ИИ-агентом, используя данные, хранящиеся в ClickHouse, с помощью ClickHouse MCP и CopilotKit
Как создать ИИ-агента с CrewAI и MCP-сервером ClickHouseУзнайте, как создать ИИ-агента с CrewAI и MCP-сервером ClickHouse
Как создать ИИ-агента с DSPy и MCP-сервером ClickHouseУзнайте, как создать AI-агента с помощью DSPy и MCP-сервера ClickHouse
Как создать AI-агента с помощью mcp-agent и MCP-сервера ClickHouseУзнайте, как создать AI-агента с помощью mcp-agent и MCP-сервера ClickHouse
Как создать AI Agent с помощью Microsoft Agent Framework и MCP-сервера ClickHouseУзнайте, как создать AI Agent с помощью Microsoft Agent Framework и MCP-сервера ClickHouse
Как создать ИИ-агента с Upsonic и MCP-сервером ClickHouseУзнайте, как создать ИИ-агента с Upsonic и MCP-сервером ClickHouse
Как создать агента OpenAI с помощью MCP-сервера ClickHouse.Узнайте, как создать агента OpenAI, способного взаимодействовать с MCP-сервером ClickHouse.
Настройка MCP-сервера ClickHouse с AnythingLLM и ClickHouse CloudВ этом руководстве рассказывается, как настроить AnythingLLM для работы с MCP-сервером ClickHouse с помощью Docker.
Настройка MCP-сервера ClickHouse для Claude DesktopВ этом руководстве объясняется, как настроить Claude Desktop для работы с MCP-сервером ClickHouse.
Настройка MCP-сервера ClickHouse для Jan.aiВ этом руководстве объясняется, как настроить Jan.ai для работы с MCP-сервером ClickHouse.
Настройка MCP-сервера ClickHouse с LibreChat и ClickHouse CloudВ этом руководстве объясняется, как настроить LibreChat для работы с MCP-сервером ClickHouse с помощью Docker.
Настройка MCP-сервера ClickHouse для работы с OllamaВ этом руководстве объясняется, как настроить Ollama для работы с MCP-сервером ClickHouse.
Настройка MCP-сервера ClickHouse для работы с Open WebUI и ClickHouse CloudВ этом руководстве описано, как настроить Open WebUI для работы с MCP-сервером ClickHouse с помощью Docker.
Последнее изменение 10 июня 2026 г.