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Configurar el servidor MCP de ClickHouse con Ollama

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Esta guía explica cómo usar el servidor MCP de ClickHouse con Ollama.

Instalar Ollama

Ollama es una biblioteca para ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en tu propia máquina. Tiene una amplia variedad de modelos disponibles y es fácil de usar.

Puedes descargar Ollama para Mac, Windows o Linux desde la página de descarga.

Una vez que ejecutes Ollama, iniciará un servidor local en segundo plano que podrás usar para ejecutar modelos. También puedes iniciar el servidor manualmente con ollama serve.

Una vez instalado, puedes descargar un modelo en tu máquina así:

ollama pull qwen3:8b

Esto descargará el modelo en tu máquina local si aún no está allí. Una vez descargado, puedes ejecutar el modelo así:

ollama run qwen3:8b

Podemos listar así los modelos que hemos descargado:

ollama ls
NAME                       ID              SIZE      MODIFIED
qwen3:latest               500a1f067a9f    5.2 GB    3 days ago

Podemos usar el siguiente comando para ver más información sobre el modelo que descargamos:

ollama show qwen3
  Model
    architecture        qwen3
    parameters          8.2B
    context length      40960
    embedding length    4096
    quantization        Q4_K_M

  Capabilities
    completion
    tools

  Parameters
    repeat_penalty    1
    stop              "<|im_start|>"
    stop              "<|im_end|>"
    temperature       0.6
    top_k             20
    top_p             0.95

  License
    Apache License
    Version 2.0, January 2004

Podemos ver en esta salida que el modelo qwen3 predeterminado tiene poco más de 8 mil millones de parámetros.

Instalar MCPHost

En el momento de escribir esto (julio de 2025), no existe una funcionalidad nativa para usar Ollama con MCP servers. Sin embargo, podemos usar MCPHost para ejecutar modelos de Ollama con MCP servers.

MCPHost es una aplicación escrita en Go, por lo que tendrás que asegurarte de tener Go instalado en tu equipo. Después, puedes instalar MCPHost ejecutando el siguiente comando:

go install github.com/mark3labs/mcphost@latest

El binario se instalará en ~/go/bin, por lo que debemos asegurarnos de que ese directorio esté en nuestro PATH.

Configuración del servidor MCP de ClickHouse

Podemos configurar servidores MCP con MCPHost en archivos YAML o JSON. MCPHost buscará archivos de configuración en tu directorio personal en el siguiente orden:

  1. .mcphost.yml o .mcphost.json (preferido)
  2. .mcp.yml o .mcp.json (compatibilidad con versiones anteriores)

Utiliza una sintaxis similar a la del archivo de configuración estándar de MCP. Aquí tienes un ejemplo de configuración del servidor MCP de ClickHouse, que guardaremos en el archivo ~/.mcphost.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-ch": {
      "type": "local",
      "command": ["uv",
        "run",
        "--with",
        "mcp-clickhouse",
        "--python",
        "3.10",
        "mcp-clickhouse"
      ]
    }
  }
}

La principal diferencia con el archivo de configuración estándar de MCP es que debemos especificar un type. El valor de type se utiliza para indicar el tipo de transporte que usa el servidor MCP.

  • local → transporte stdio
  • remote → transporte de flujo
  • builtin → transporte en el mismo proceso

También tendremos que configurar las siguientes variables de entorno:

export CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
export CLICKHOUSE_USER=demo
export CLICKHOUSE_PASSWORD=""

Ejecutar MCPHost

Una vez configurado el ClickHouse MCP server, puedes ejecutar MCPHost con el siguiente comando:

mcphost --model ollama:qwen3

O, si quieres que use un archivo de configuración específico:

mcphost --model ollama:qwen3 --config ~/.mcphost.json

Deberíamos ver el siguiente resultado:

  ┃                                                                                     ┃
  ┃  Model loaded: ollama (qwen3)                                                       ┃
  ┃   MCPHost System (09:52)                                                            ┃
  ┃                                                                                     ┃

  ┃                                                                                     ┃
  ┃  Model loaded successfully on GPU                                                   ┃
  ┃   MCPHost System (09:52)                                                            ┃
  ┃                                                                                     ┃

  ┃                                                                                     ┃
  ┃  Loaded 3 tools from MCP servers                                                    ┃
  ┃   MCPHost System (09:52)                                                            ┃
  ┃                                                                                     ┃

  Enter your prompt (Type /help for commands, Ctrl+C to quit, ESC to cancel generation)

Podemos usar el comando /servers para ver la lista de servidores MCP:

  ┃                                                                                      ┃
  ┃  ## Configured MCP servers                                                           ┃
  ┃                                                                                      ┃
  ┃  1. mcp-ch                                                                           ┃
  ┃   MCPHost System (10:00)                                                             ┃
  ┃

Y /tools para ver las herramientas disponibles:

  ┃  ## Available Tools                                                                  ┃
  ┃                                                                                      ┃
  ┃  1. mcp-ch__list_databases                                                           ┃
  ┃  2. mcp-ch__list_tables                                                              ┃
  ┃  3. mcp-ch__run_select_query

Luego, podemos hacerle al modelo preguntas sobre las bases de datos/tablas disponibles en el playground de ClickHouse SQL.

Según nuestra experiencia, al usar modelos más pequeños (el modelo qwen3 predeterminado tiene 8 mil millones de parámetros), tendrás que ser más específico con lo que quieres que haga. Por ejemplo, tendrás que pedirle explícitamente que enumere las bases de datos y las tablas, en lugar de pedirle de entrada que consulte una tabla concreta. Puedes mitigar parcialmente este problema usando un modelo más grande (p. ej., qwen3:14b), pero se ejecutará más lentamente en hardware de consumo.

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