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

Este é um exemplo de como criar uma aplicação baseada em agentes usando dados armazenados no ClickHouse. Ela usa o ClickHouse MCP servidor para consultar dados no ClickHouse e gerar gráficos com base nesses dados.

CopilotKit é usado para criar a UI e fornecer uma interface de chat para o usuário.

• Node.js >= 20.14.0
• uv >= 0.1.0

Clone o projeto localmente: git clone https://github.com/ClickHouse/examples e vá para o diretório ai/mcp/copilotkit.

Ignore esta seção e execute o script ./install.sh para instalar as dependências. Se quiser instalar as dependências manualmente, siga as instruções abaixo.

1. Instale as dependências:

Execute npm install para instalar as dependências do Node.js.

2. Instale o mcp-clickhouse:

Crie uma nova pasta external e clone o repositório do mcp-clickhouse nela.

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

Instale as dependências do Python e adicione a ferramenta de linha de comando fastmcp.

cd external/mcp-clickhouse
uv sync
uv add fastmcp

Copie o arquivo env.example para .env e edite-o para informar sua ANTHROPIC_API_KEY.

Se preferir usar outro provedor de LLM em vez da Anthropic, você pode modificar o runtime do Copilotkit para usar um adaptador de LLM diferente. Aqui está uma lista dos provedores compatíveis.

Por padrão, o exemplo está configurado para se conectar ao cluster de demonstração do ClickHouse. Você também pode usar seu próprio cluster do ClickHouse definindo as seguintes variáveis de ambiente:

• CLICKHOUSE_HOST
• CLICKHOUSE_PORT
• CLICKHOUSE_USER
• CLICKHOUSE_PASSWORD
• CLICKHOUSE_SECURE

Execute npm run dev para iniciar o servidor de desenvolvimento.

Você pode testar o Agent usando um prompt como:

"Mostre a evolução dos preços em Manchester nos últimos 10 anos."

Abra http://localhost:3000 no navegador para ver o resultado.