Integrazione ClickHouse MCP Server

Collega facilmente agenti AI a ClickHouse per esplorazione dati sicura e automatizzata, esecuzione di query e analisi—direttamente all’interno di FlowHunt.

Integrazione ClickHouse MCP Server

Cosa fa il server “ClickHouse” MCP?

Il ClickHouse MCP (Model Context Protocol) Server agisce come un ponte robusto che collega assistenti AI e modelli linguistici ai database ClickHouse. Espone strumenti standardizzati tramite MCP, permettendo a sviluppatori e agenti AI di eseguire operazioni come l’esecuzione di query SQL, l’elenco dei database e delle tabelle direttamente su un cluster ClickHouse. Questa integrazione semplifica i flussi di lavoro consentendo l’automazione AI-driven dell’esplorazione del database, esecuzione di query e recupero dati, mantenendo la sicurezza tramite operazioni in sola lettura e impostazioni ambientali configurabili. Il server è particolarmente efficace per potenziare ambienti di sviluppo, automazione dell’analisi dati e fornire accesso programmatico e senza soluzione di continuità alle potenti funzionalità di ClickHouse.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella documentazione disponibile.

Elenco degli Strumenti

  • run_select_query
    Esegui query SQL sul tuo cluster ClickHouse in modalità sicura e sola lettura. Accetta un input sql (stringa) che rappresenta la query SQL da eseguire.

  • list_databases
    Elenca tutti i database disponibili sul tuo cluster ClickHouse.

  • list_tables
    Elenca tutte le tabelle all’interno di uno specifico database. Richiede l’input database (stringa) per specificare quale database ispezionare.

Casi d’Uso di questo MCP Server

  • Gestione ed Esplorazione Database
    Elenca facilmente tutti i database e le tabelle per comprendere rapidamente lo schema e la struttura della tua implementazione ClickHouse.

  • Esecuzione Automatizzata di Query
    Esegui query SQL in sola lettura in modo programmato, permettendo agli agenti AI di recuperare, analizzare e riassumere dati per analisi o report.

  • Sviluppo Data-Driven
    Integra l’accesso ai dati in tempo reale nei flussi di lavoro di sviluppo, consentendo prototipazione dinamica, dashboarding o attività di validazione.

  • Automazione Analitica Sicura
    Esegui attività di analisi con accesso forzato in sola lettura, garantendo l’integrità dei dati e la conformità alle policy di sicurezza.

  • Integrazione con Agenti Potenziati da AI
    Permetti agli assistenti AI di interagire direttamente con ClickHouse per il recupero dati, potenziando chatbot, assistenti o strumenti di automazione dei flussi di lavoro.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nella documentazione.

Claude

  1. Apri il file di configurazione di Claude Desktop:

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  2. Aggiungi la seguente configurazione alla sezione mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "mcp-clickhouse": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp-clickhouse",
            "--python",
            "3.13",
            "mcp-clickhouse"
          ],
          "env": {
            "CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
            "CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
            "CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
            "CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>",
            "CLICKHOUSE_SECURE": "true",
            "CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
            "CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
            "CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Sostituisci i valori segnaposto con le tue credenziali ClickHouse.

  4. Aggiorna la voce di comando per uv con il percorso assoluto del tuo eseguibile uv.

  5. Riavvia Claude Desktop per applicare le modifiche.

Esempio per ClickHouse SQL Playground:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-clickhouse": {
      "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",
        "CLICKHOUSE_VERIFY": "true",
        "CLICKHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
        "CLICKHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione per Cursor è fornita nella documentazione.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione per Cline è fornita nella documentazione.

Nota:
Tutte le credenziali ClickHouse devono essere fornite tramite variabili di ambiente nella sezione env del file JSON di configurazione, assicurando che informazioni sensibili come API key e password non siano scritte in chiaro.

Esempio (variabili di ambiente per le credenziali):

"env": {
  "CLICKHOUSE_HOST": "<clickhouse-host>",
  "CLICKHOUSE_PORT": "<clickhouse-port>",
  "CLICKHOUSE_USER": "<clickhouse-user>",
  "CLICKHOUSE_PASSWORD": "<clickhouse-password>"
}

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "mcp-clickhouse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "mcp-clickhouse" con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.


Panoramica

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
PanoramicaPanoramica trovata in README.md
Elenco dei PromptNessun template prompt descritto
Elenco delle RisorseNessuna sezione risorse nella documentazione
Elenco degli StrumentiTre strumenti descritti: run_select_query, list_databases, list_tables
Protezione delle API KeyConfigurazione tramite variabili d’ambiente descritta in README.md
Supporto Sampling (meno importante per la valutazione)Nessuna menzione di supporto sampling

La nostra opinione

Il ClickHouse MCP Server offre un valore chiaro agli sviluppatori data-driven che necessitano di accesso a database ClickHouse tramite LLM o AI. Tuttavia, il repository manca di documentazione su template di prompt e primitive risorsa, e offre istruzioni di setup solo per Claude. La dotazione di strumenti è solida per query su database, ma la mancanza di informazioni su Roots e supporto Sampling limita il punteggio nella valutazione MCP generale.

MCP Score

Ha una LICENSE✅ Apache-2.0
Ha almeno uno strumento
Numero di Fork70
Numero di Star383

Valutazione finale:
Basata sulla completezza della documentazione, chiarezza degli strumenti, licenza open, e coinvolgimento della community, ma considerando le sezioni mancanti su prompt, risorse e setup multipiattaforma: 6/10

Domande frequenti

Cos’è il ClickHouse MCP Server?

È un ponte che permette ad agenti AI e modelli linguistici di accedere ai database ClickHouse, eseguire query sicure in sola lettura, esplorare database e tabelle, e automatizzare flussi di lavoro guidati dai dati utilizzando strumenti standardizzati tramite il Model Context Protocol (MCP).

Quali operazioni sono supportate dal ClickHouse MCP Server?

Puoi eseguire query SQL in sola lettura, elencare tutti i database e le tabelle all’interno di uno specifico database, rendendolo ideale per esplorazione dati e automazione delle analisi.

Il ClickHouse MCP Server è sicuro?

Sì. L’integrazione è progettata per operazioni in sola lettura e le credenziali vengono gestite tramite variabili di ambiente nella tua configurazione, seguendo le migliori pratiche di sicurezza.

Come collego FlowHunt al mio ClickHouse MCP Server?

Aggiungi il componente MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt e inserisci i dettagli del tuo server MCP ClickHouse nel pannello di configurazione. Usa il formato JSON mostrato nella documentazione e assicurati che l’URL del server e le credenziali siano corretti.

Quali sono i principali casi d’uso per integrare ClickHouse con FlowHunt?

Casi d’uso comuni includono esplorazione automatica del database, analisi in tempo reale, esecuzione sicura e programmata di query, potenziamento degli assistenti AI con accesso ai dati, e sviluppo di applicazioni guidate dai dati.

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