Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Как создать агент PydanticAI с помощью MCP-сервера ClickHouse.

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

В этом руководстве вы узнаете, как создать агент PydanticAI, который может взаимодействовать с Песочницей ClickHouse с помощью MCP-сервера ClickHouse.

Предварительные требования

  • На вашей системе должен быть установлен Python.
  • На вашей системе должен быть установлен pip.
  • Вам понадобится API-ключ Anthropic или API-ключ другого провайдера LLM

Следующие шаги можно выполнить либо в Python REPL, либо в виде скрипта.

Установите библиотеки

Установите необходимые библиотеки, выполнив следующие команды:

pip install -q --upgrade pip
pip install -q "pydantic-ai-slim[mcp]"
pip install -q "pydantic-ai-slim[anthropic]" # замените на соответствующий пакет, если используете другого провайдера LLM

Настройте учетные данные

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: ········

Далее задайте учетные данные, необходимые для подключения к Песочнице ClickHouse:

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

Инициализируйте MCP-сервер ClickHouse и агент PydanticAI

Теперь настройте MCP-сервер ClickHouse так, чтобы он указывал на Песочницу ClickHouse:

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerStdio
from pydantic_ai.messages import ToolCallPart, ToolReturnPart

server = MCPServerStdio(
    'uv',
    args=[
        'run',
        '--with', 'mcp-clickhouse',
        '--python', '3.13',
        'mcp-clickhouse'
    ],
    env=env
)
agent = Agent('anthropic:claude-sonnet-4-0', mcp_servers=[server])

Задайте агенту вопрос

Наконец, вы можете задать агенту вопрос:

async with agent.run_mcp_servers():
    result = await agent.run("Who's done the most PRs for ClickHouse?")
    print(result.output)

В ответ вы получите примерно следующее:

Ответresponse
На основе данных из GitHub-репозитория ClickHouse вот ведущие участники по количеству созданных pull request:

**Топ участников ClickHouse по числу открытых PR:**

1. **alexey-milovidov** - 3,370 открытых PR
2. **azat** - 1,905 открытых PR  
3. **rschu1ze** - 979 открытых PR
4. **alesapin** - 947 открытых PR
5. **tavplubix** - 896 открытых PR
6. **kssenii** - 871 открытых PR
7. **Avogar** - 805 открытых PR
8. **KochetovNicolai** - 700 открытых PR
9. **Algunenano** - 658 открытых PR
10. **kitaisreal** - 630 открытых PR

**Alexey Milovidov** заметно выделяется как самый активный участник: он открыл более 3,370 pull request, что значительно больше, чем любой другой участник. Это неудивительно, поскольку Alexey Milovidov — один из основателей и ведущих разработчиков ClickHouse.

Данные также показывают, что alexey-milovidov очень активно участвовал в работе с PR: у него 12,818 событий "closed" (вероятно, это ревью и закрытие PR других участников) помимо создания собственных PR.

Стоит отметить, что я исключил различные robot/bot-аккаунты, которые выполняют автоматизированные процессы, и сосредоточился на участниках-людях, чтобы дать вам наиболее содержательный ответ о том, кто внес наибольший вклад в ClickHouse по числу PR.
Navigation