استخدام خادم ClickHouse MCP مع LibreChat

ستحتاج إلى Docker لتشغيل LibreChat وخادم MCP. للحصول على Docker:

1. انتقل إلى docker.com
2. نزّل Docker Desktop لنظام التشغيل الذي تستخدمه
3. ثبّت Docker باتباع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل لديك
4. افتح Docker Desktop وتأكد من أنه قيد التشغيل

لمزيد من المعلومات، راجع وثائق Docker.

افتح الطرفية (موجّه الأوامر أو Terminal أو PowerShell) واستنسخ مستودع LibreChat باستخدام الأمر التالي:

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

انسخ ملف التهيئة النموذجي من .env.example إلى .env:

cp .env.example .env

افتح ملف .env في محرر النصوص المفضل لديك. سترى أقسامًا للعديد من مزودي خدمات LLM الشائعين، بما في ذلك OpenAI وAnthropic وAWS bedrock وغيرها، مثل:

#============#
# Anthropic  #
#============#
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=

استبدل user_provided بمفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك لموفّر LLM الذي تريد استخدامه.

نفّذ الأمر التالي لإنشاء ملف librechat.yaml جديد:

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

يؤدي هذا إلى إنشاء ملف التهيئة الرئيسي لـ LibreChat.

بعد ذلك، سنضيف ClickHouse MCP server إلى ملف Docker Compose الخاص بـ LibreChat حتى يتمكن نموذج اللغة الكبير من التفاعل مع ClickHouse SQL playground.

أنشئ ملفًا باسم docker-compose.override.yml وأضِف إليه التكوين التالي:

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

إذا كنت تريد استكشاف بياناتك الخاصة، فيمكنك القيام بذلك باستخدام المضيف واسم المستخدم وكلمة المرور لخدمة ClickHouse Cloud الخاصة بك.

افتح librechat.yaml وأضف التكوين التالي في نهاية الملف:

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

يؤدي ذلك إلى تهيئة LibreChat للاتصال بخادم MCP الذي يعمل على Docker.

اعثر على السطر التالي:

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

للتبسيط، سنلغي الحاجة إلى المصادقة في الوقت الحالي:

socialLogins: []

ثبّت Ollama

انتقل إلى موقع Ollama وثبّت Ollama على نظامك.

بعد التثبيت، يمكنك تشغيل نموذج على النحو التالي:

ollama run qwen3:32b

سيؤدي ذلك إلى تنزيل النموذج إلى جهازك المحلي إذا لم يكن موجودًا.

للاطلاع على قائمة بالنماذج، راجع مكتبة Ollama

إعداد Ollama في librechat.yaml

بمجرد تنزيل النموذج، اضبطه في librechat.yaml:

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"

من المجلد الجذر لمشروع LibreChat، شغّل الأمر التالي لبدء الخدمات:

docker compose up

انتظر حتى تعمل جميع الخدمات بالكامل.

بمجرد تشغيل جميع الخدمات، افتح متصفحك وانتقل إلى http://localhost:3080/

أنشئ حسابًا مجانيًا على LibreChat إذا لم يكن لديك حساب بعد، ثم سجّل الدخول. ينبغي أن تظهر لك الآن واجهة LibreChat متصلة بخادم ClickHouse MCP، وربما أيضًا بنموذج LLM المحلي لديك.

من واجهة الدردشة، حدّد clickhouse-playground بوصفه خادم MCP لديك:

يمكنك الآن مطالبة نموذج LLM باستكشاف مجموعات البيانات التجريبية في ClickHouse. جرّب ذلك:

What datasets do you have access to?