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Chainlit과 ClickHouse MCP 서버로 AI 에이전트를 구축하는 방법

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이 가이드에서는 Chainlit의 강력한 채팅 인터페이스 프레임워크와 ClickHouse Model Context Protocol(MCP) 서버를 결합해 대화형 데이터 애플리케이션을 만드는 방법을 살펴봅니다. Chainlit을 사용하면 적은 코드만으로 AI 애플리케이션용 대화형 인터페이스를 구축할 수 있으며, ClickHouse MCP 서버는 ClickHouse의 고성능 컬럼형 데이터베이스와 매끄럽게 통합됩니다.

사전 요구 사항

  • Anthropic API Key가 필요합니다
  • uv가 설치되어 있어야 합니다

기본 Chainlit 앱

다음을 실행하면 기본 Chainlit 채팅 앱의 예시를 확인할 수 있습니다.

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_basic.py -w -h

그런 다음 http://localhost:8000에 접속하십시오

ClickHouse MCP 서버 추가

ClickHouse MCP 서버를 추가하면 활용 범위가 더 넓어집니다. uv 명령을 사용할 수 있도록 .chainlit/config.toml 파일을 업데이트하십시오:

[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # 허용 목록에 있는 실행형 파일만 MCP stdio 서버에 사용할 수 있습니다.
    # 실행형 파일의 기본 이름만 필요합니다. 예: "/usr/bin/npx"가 아닌 "npx".
    # 현재 이 줄은 주석 처리하지 마십시오. 실행형 파일 이름을 파싱하는 데 필요합니다.
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]

MCP 서버를 Chainlit와 연동하기 위한 보조 코드가 있으므로, Chainlit는 대신 다음 명령으로 시작해야 합니다:

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_mcp.py -w -h

MCP Server를 추가하려면 채팅 인터페이스에서 플러그 아이콘을 클릭한 다음, ClickHouse SQL Playground에 연결할 수 있도록 다음 명령을 추가하세요:

CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com CLICKHOUSE_USER=demo CLICKHOUSE_PASSWORD= CLICKHOUSE_SECURE=true uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse

자체 ClickHouse 인스턴스를 사용하려면 환경 변수 값을 조정하면 됩니다.

그런 다음 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:

  • 쿼리할 수 있는 테이블에 대해 알려주세요
  • New York 택시에 관해 흥미로운 점을 하나 알려주세요
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