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Como criar um agente de IA com Chainlit e o servidor MCP do ClickHouse

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Este guia mostra como combinar o poderoso framework de interface de chat do Chainlit com o servidor ClickHouse Model Context Protocol (MCP) para criar aplicativos de dados interativos. O Chainlit permite criar interfaces conversacionais para aplicações de IA com o mínimo de código, enquanto o servidor MCP do ClickHouse oferece integração perfeita com o banco de dados colunar de alto desempenho do ClickHouse.

Pré-requisitos

  • Você precisará de uma chave de API da Anthropic
  • Você precisará ter o uv instalado

Aplicativo básico do Chainlit

Você pode ver um exemplo de um aplicativo de chat básico executando o comando a seguir:

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

Em seguida, acesse http://localhost:8000

Adicionando o servidor MCP do ClickHouse

Tudo fica mais interessante se adicionarmos o servidor MCP do ClickHouse. Você precisará atualizar o arquivo .chainlit/config.toml para permitir o uso do comando uv:

[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # Somente os executáveis na lista de permissões podem ser usados para o servidor MCP stdio.
    # Informe apenas o nome base do executável, ex.: "npx", não "/usr/bin/npx".
    # Por favor, não comente esta linha por enquanto, precisamos dela para extrair o nome do executável.
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]

Há um código de integração para fazer os servidores MCP funcionarem com o Chainlit, então vamos precisar executar este comando para iniciar o Chainlit no lugar dele:

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

Para adicionar o servidor MCP, clique no ícone de plugue na interface de chat e, em seguida, adicione o comando a seguir para se conectar e usar o ClickHouse SQL Playground:

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

Se você quiser usar sua própria instância do ClickHouse, poderá ajustar os valores das variáveis de ambiente.

Você pode então fazer perguntas como estas:

  • Fale sobre as tabelas disponíveis para consulta
  • O que há de interessante sobre os táxis de Nova York?
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