Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Как создать ИИ-агента с Claude Agent SDK и MCP-сервером ClickHouse

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

В этом руководстве вы узнаете, как создать ИИ-агента на базе Claude Agent SDK, который может взаимодействовать с SQL-песочницей ClickHouse с помощью MCP-сервера ClickHouse.

Предварительные требования

  • В системе должен быть установлен Python.
  • В системе должен быть установлен pip.
  • Вам понадобится API-ключ Anthropic.

Вы можете выполнить следующие шаги либо в Python REPL, либо с помощью скрипта.

Установка библиотек

Установите библиотеку Claude Agent SDK, выполнив следующие команды:

pip install -q --upgrade pip
pip install -q claude-agent-sdk
pip install -q ipywidgets

Настройка учетных данных

Далее нужно указать API-ключ Anthropic:

import os, getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")
Ответresponse
Enter Anthropic API Key: ········

Затем задайте учетные данные, необходимые для подключения к SQL-песочнице ClickHouse:

env = {
    "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
    "CLICKHOUSE_PORT": "8443",
    "CLICKHOUSE_USER": "demo",
    "CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
    "CLICKHOUSE_SECURE": "true"
}

Инициализация MCP-сервера и агента Claude Agent SDK

Теперь настройте MCP-сервер ClickHouse так, чтобы он указывал на SQL-песочницу ClickHouse, а затем инициализируйте агента и задайте ему вопрос:

from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, UserMessage, TextBlock, ToolUseBlock
options = ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=[
        "mcp__mcp-clickhouse__list_databases",
        "mcp__mcp-clickhouse__list_tables", 
        "mcp__mcp-clickhouse__run_select_query",
        "mcp__mcp-clickhouse__run_chdb_select_query"
    ],
    mcp_servers={
        "mcp-clickhouse": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "--with", "mcp-clickhouse",
                "--python", "3.10",
                "mcp-clickhouse"
            ],
            "env": env
        }
    }
)

async for message in query(prompt="Tell me something interesting about UK property sales", options=options):
    if isinstance(message, AssistantMessage):
        for block in message.content:
            if isinstance(block, TextBlock):
                print(f"🤖 {block.text}")
            if isinstance(block, ToolUseBlock):
                print(f"🛠️ {block.name} {block.input}")
    elif isinstance(message, UserMessage):
        for block in message.content:
            if isinstance(block, TextBlock):
                print(block.text)

Обратите внимание: код внутри блока for фильтрует вывод для краткости.

Ответresponse
🤖 Я выполню запрос к базе данных ClickHouse, чтобы найти что-нибудь интересное о продажах недвижимости в Великобритании.

Сначала посмотрю, какие базы данных доступны:
🛠️ mcp__mcp-clickhouse__list_databases {}
🤖 Отлично! Есть база данных "uk". Теперь посмотрю, какие таблицы доступны:
🛠️ mcp__mcp-clickhouse__list_tables {'database': 'uk'}
🤖 Отлично! Таблица `uk_price_paid` содержит более 30 миллионов записей о продажах недвижимости. Давайте найду что-нибудь интересное:
🛠️ mcp__mcp-clickhouse__run_select_query {'query': "\nSELECT \n    street,\n    town,\n    max(price) as max_price,\n    min(price) as min_price,\n    max(price) - min(price) as price_difference,\n    count() as sales_count\nFROM uk.uk_price_paid\nWHERE street != ''\nGROUP BY street, town\nHAVING sales_count > 100\nORDER BY price_difference DESC\nLIMIT 1\n"}
🤖 Вот любопытный факт: **Baker Street в Лондоне** (да, та самая улица Шерлока Холмса!) имеет самый большой разброс цен среди всех улиц, где было более 100 продаж: недвижимость продавалась по цене от **£2,500** до **£594.3 million**, то есть разница превышает £594 миллиона!

Это вполне объяснимо: Baker Street — один из самых престижных адресов Лондона, проходящий через дорогие районы, такие как Marylebone, и в этом наборе данных по ней зафиксирована 541 продажа.
Navigation