Utiliser le serveur MCP ClickHouse avec LibreChat

Vous aurez besoin de Docker pour exécuter LibreChat et le serveur MCP. Pour installer Docker :

1. Rendez-vous sur docker.com
2. Téléchargez Docker Desktop pour votre système d’exploitation
3. Installez Docker en suivant les instructions pour votre système d’exploitation
4. Ouvrez Docker Desktop et assurez-vous qu’il est bien en cours d’exécution

Pour en savoir plus, consultez la documentation Docker.

Ouvrez un terminal (invite de commandes, terminal ou PowerShell) et clonez le dépôt LibreChat à l’aide de la commande suivante :

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

Copiez le fichier de configuration d’exemple .env.example dans .env :

cp .env.example .env

Ouvrez le fichier .env dans votre éditeur de texte préféré. Vous verrez des sections pour de nombreux fournisseurs de LLM courants, dont OpenAI, Anthropic, AWS bedrock, etc., par exemple :

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

Remplacez user_provided par votre clé API pour le fournisseur de LLM que vous souhaitez utiliser.

Exécutez la commande suivante pour créer un fichier librechat.yaml :

cp librechat.example.yaml librechat.yaml

Cela crée le fichier de configuration principal de LibreChat.

Ensuite, nous allons ajouter le serveur MCP ClickHouse au fichier Docker Compose de LibreChat afin que le LLM puisse interagir avec le ClickHouse SQL playground.

Créez un fichier nommé docker-compose.override.yml et ajoutez-y la configuration suivante :

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 vous souhaitez explorer vos propres données, vous pouvez le faire à l’aide de l’hôte, du nom d’utilisateur et du mot de passe de votre service ClickHouse Cloud.

Ouvrez librechat.yaml et ajoutez la configuration suivante à la fin du fichier :

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

Cela configure LibreChat pour qu’il se connecte au serveur MCP s’exécutant dans Docker.

Repérez la ligne suivante :

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

Pour simplifier, nous allons pour l’instant supprimer l’obligation de s’authentifier :

socialLogins: []

Installer Ollama

Rendez-vous sur le site d’Ollama et installez Ollama pour votre système.

Une fois l’installation terminée, vous pouvez exécuter un modèle comme ceci :

ollama run qwen3:32b

Cela téléchargera le modèle sur votre machine locale s’il n’y est pas déjà.

Pour obtenir une liste des modèles, consultez la bibliothèque Ollama

Configurer Ollama dans librechat.yaml

Une fois le modèle téléchargé, configurez-le dans 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"

Depuis la racine du dossier du projet LibreChat, exécutez la commande suivante pour démarrer les services :

docker compose up

Attendez que tous les services soient entièrement opérationnels.

Une fois tous les services démarrés, ouvrez votre navigateur et accédez à http://localhost:3080/

Créez un compte LibreChat gratuit si vous n’en avez pas encore, puis connectez-vous. Vous devriez désormais voir l’interface de LibreChat connectée au ClickHouse MCP server et, éventuellement, à votre LLM local.

Dans l’interface de chat, sélectionnez clickhouse-playground comme serveur MCP :

Vous pouvez maintenant demander au LLM d’explorer les jeux de données d’exemple de ClickHouse. Essayez :

What datasets do you have access to?