Uso del servidor MCP de ClickHouse con LibreChat

Necesitarás Docker para ejecutar LibreChat y el servidor MCP. Para instalar Docker:

1. Visita docker.com
2. Descarga Docker Desktop para tu sistema operativo
3. Instala Docker siguiendo las instrucciones de tu sistema operativo
4. Abre Docker Desktop y asegúrate de que esté en funcionamiento

Para más información, consulta la documentación de Docker.

Abre una terminal (símbolo del sistema, terminal o PowerShell) y clona el repositorio de LibreChat con el siguiente comando:

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

Copie el archivo de configuración de ejemplo desde .env.example a .env:

cp .env.example .env

Abra el archivo .env en su editor de texto favorito. Verá secciones para varios proveedores de LLM populares, incluidos OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, por ejemplo:

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

Reemplaza user_provided por tu API key del proveedor de LLM que vayas a usar.

Ejecuta el siguiente comando para crear un archivo librechat.yaml:

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

Esto crea el archivo de configuración principal de LibreChat.

A continuación, agregaremos el ClickHouse MCP server al archivo de Docker Compose de LibreChat para que el LLM pueda interactuar con el Playground de ClickHouse SQL.

Crea un archivo llamado docker-compose.override.yml y agrega la siguiente configuración:

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

Si quieres explorar tus propios datos, puedes hacerlo usando el host, nombre de usuario y contraseña de tu propio servicio de ClickHouse Cloud.

Abre librechat.yaml y coloca la siguiente configuración al final del archivo:

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

Esto configura LibreChat para conectarse al servidor MCP que se ejecuta en Docker.

Busca la siguiente línea:

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

Para simplificar, por ahora no será necesario autenticarse:

socialLogins: []

Instala Ollama

Ve al sitio web de Ollama e instala Ollama en tu sistema.

Una vez instalado, puedes ejecutar un modelo así:

ollama run qwen3:32b

Esto descargará el modelo en tu máquina local si aún no está disponible.

Para ver una lista de modelos, consulta la biblioteca de Ollama

Configura Ollama en librechat.yaml

Una vez que el modelo se haya descargado, configúralo en 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"

Desde la raíz de la carpeta del proyecto LibreChat, ejecuta el siguiente comando para iniciar los servicios:

docker compose up

Espere hasta que todos los servicios estén en ejecución.

Una vez que todos los servicios estén en funcionamiento, abre tu navegador y ve a http://localhost:3080/

Crea una cuenta gratuita de LibreChat si todavía no tienes una e inicia sesión. Ahora deberías ver la interfaz de LibreChat conectada al ClickHouse MCP server y, opcionalmente, a tu LLM local.

En la interfaz de chat, selecciona clickhouse-playground como tu servidor MCP:

Ahora puedes pedirle al LLM que explore los conjuntos de datos de ejemplo de ClickHouse. Pruébalo:

What datasets do you have access to?