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Comment créer un agent IA avec CopilotKit et le serveur MCP ClickHouse

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Voici un exemple de création d’une application agentique à partir de données stockées dans ClickHouse. Elle utilise le serveur MCP ClickHouse pour interroger les données dans ClickHouse et générer des graphiques à partir de celles-ci.

CopilotKit est utilisé pour créer l’UI et fournir une interface de chat à l’utilisateur.

Prérequis

  • Node.js >= 20.14.0
  • uv >= 0.1.0

Installer les dépendances

Clonez le projet en local : git clone https://github.com/ClickHouse/examples, puis accédez au répertoire ai/mcp/copilotkit.

Ignorez cette section et exécutez le script ./install.sh pour installer les dépendances. Si vous préférez installer les dépendances manuellement, suivez les instructions ci-dessous.

Installer les dépendances manuellement

  1. Installer les dépendances :

Exécutez npm install pour installer les dépendances de Node.

  1. Installer mcp-clickhouse :

Créez un nouveau dossier external et clonez-y le dépôt mcp-clickhouse.

mkdir -p external
git clone https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse external/mcp-clickhouse

Installez les dépendances Python et ajoutez l’outil CLI fastmcp.

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

Configurez l'application

Copiez le fichier env.example dans .env, puis modifiez-le pour y renseigner votre ANTHROPIC_API_KEY.

Utilisez votre propre LLM

Si vous préférez utiliser un autre fournisseur de LLM qu’Anthropic, vous pouvez modifier le runtime de Copilotkit afin d’utiliser un autre adaptateur LLM. Vous trouverez ici la liste des fournisseurs pris en charge.

Utilisez votre propre cluster ClickHouse

Par défaut, l’exemple est configuré pour se connecter au cluster de démo ClickHouse. Vous pouvez également utiliser votre propre cluster ClickHouse en définissant les variables d’environnement suivantes :

  • CLICKHOUSE_HOST
  • CLICKHOUSE_PORT
  • CLICKHOUSE_USER
  • CLICKHOUSE_PASSWORD
  • CLICKHOUSE_SECURE

Lancer l’application

Lancez npm run dev pour démarrer le serveur de développement.

Vous pouvez tester l’Agent avec un prompt du type :

"Montre-moi l’évolution des prix à Manchester au cours des 10 dernières années."

Ouvrez http://localhost:3000 dans votre navigateur pour voir le résultat.

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