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如何使用 ClickHouse MCP 服务器构建 PydanticAI 智能体。

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在本指南中，你将学习如何构建一个 PydanticAI 智能体，使其 能够通过 ClickHouse 的 MCP 服务器 与 ClickHouse 的 SQL playground 交互。

前置条件

  • 你的系统中需要安装 Python。
  • 你的系统中需要安装 pip。
  • 你需要一个 Anthropic API key，或其他 LLM 提供商的 API key。

你可以在 Python REPL 中或通过脚本执行以下步骤。

安装库

运行以下命令安装所需库：

pip install -q --upgrade pip
pip install -q "pydantic-ai-slim[mcp]"
pip install -q "pydantic-ai-slim[anthropic]" # 如果使用其他 LLM 提供商，请替换为相应的包

配置凭据

接下来，你需要提供 Anthropic API key：

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

接下来，定义连接到 ClickHouse SQL playground 所需的凭据：

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

初始化 MCP 服务器和 PydanticAI 智能体

现在，将 ClickHouse MCP 服务器配置为指向 ClickHouse SQL playground：

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])

向智能体提问

最后，你可以向智能体提出一个问题：

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

你会得到类似下面的响应：

响应response
根据 ClickHouse GitHub 仓库中的数据，按创建的拉取请求数量统计，排名靠前的贡献者如下：

**按已发起 PR 数量统计的 ClickHouse 顶级贡献者：**

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

**Alexey Milovidov** 显然是迄今为止最活跃的贡献者，已发起超过 3,370 个拉取请求，远高于其他任何贡献者。考虑到 Alexey Milovidov 是 ClickHouse 的创始人和核心开发者之一，这并不令人意外。

数据还显示，alexey-milovidov 在管理 PR 方面也非常活跃。除了创建自己的 PR 之外，他还有 12,818 个“closed”事件（很可能是在审查并关闭其他贡献者的 PR）。

值得注意的是，我过滤掉了处理自动化流程的各类机器人/bot 账户，重点关注人工贡献者，以便更准确地回答谁为 ClickHouse 贡献了最多 PR。
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