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MCP ガイド

Model Context Protocol (MCP) は、AI アシスタントが外部システムとシームレスに統合できるようにするために Anthropic によって開発された標準プロトコルです。 このプロトコルにより、AI アシスタントはデータソース、API、データベースなどに、安全かつ標準化された方法で接続できるようになります。

MCP は、AI モデルとさまざまなサービスとの間に共通のインターフェースを提供し、統合ごとにカスタムのツール実装を行う必要性をなくします。 AI システム向けに特化して設計された、汎用的な API 標準と考えることができます。

MCP の主な利点は、AI ライブラリがこのプロトコルへの対応を一度実装するだけでよい点です。 一度対応すれば、すべての MCP 対応サービスに即座にアクセスできるようになり、AI ライブラリのメンテナーの作業コストを大幅に削減できます。

MCP のアーキテクチャとは？​

MCP はクライアントサーバー型アーキテクチャに従います。

  • クライアント（Claude Desktop、Cursor、VS Code など）は MCP サーバーへの接続を確立します。awesome-mcp-clients GitHub リポジトリでクライアントの一覧を確認できます。
  • サーバーは標準化されたインターフェースを通じてツールや機能を公開します。awesome-mcp-servers GitHub リポジトリでサーバーの一覧を確認できます。
  • その後、AI モデルは必要に応じて、これらのツールを使って外部データや機能にアクセスできます。

以下はアーキテクチャを示した図です。

MCP の概要

ClickHouse には MCP Server はありますか？​

はい、あります。 ClickHouse MCP Server は次のツールを提供します:

  • run_select_query - ClickHouse クラスター上で SQL クエリを実行します。
  • list_databases - ClickHouse クラスター上のすべてのデータベースを一覧表示します。
  • list_tables - データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します。

ClickHouse Cloud でリモート MCP サーバーを探している場合は、"Remote MCP server in Cloud" のページを参照してください。

ClickHouse MCP Server の利用ガイド​

以下に、ClickHouse MCP Server の使用方法を説明するガイドをいくつか示します。

ページ説明
Streamlit と ClickHouse をバックエンドに用いた AI エージェントを構築する方法Streamlit と ClickHouse MCP Server を使って Web ベースの AI エージェントを構築する方法を解説します
ClickHouse MCP Server を使用して LangChain／LangGraph ベースの AI エージェントを構築する方法ClickHouse の SQL playground と対話できる LangChain／LangGraph ベースの AI エージェントを、ClickHouse MCP Server を用いて構築する方法を解説します
ClickHouse MCP Server を使用して LlamaIndex ベースの AI エージェントを構築する方法ClickHouse MCP Server と連携した LlamaIndex ベースの AI エージェントを構築する方法を解説します
ClickHouse MCP Server を使用して PydanticAI エージェントを構築する方法ClickHouse MCP Server と連携する PydanticAI エージェントを構築する方法を解説します
ClickHouse MCP Server を使用して SlackBot エージェントを構築する方法ClickHouse MCP Server と連携する SlackBot エージェントを構築する方法を解説します
Agno と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法Agno と ClickHouse MCP Server を組み合わせて AI エージェントを構築する方法を解説します
Chainlit と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法Chainlit と ClickHouse MCP Server を組み合わせて、LLM ベースのチャットアプリを構築する方法を解説します
Claude Agent SDK と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法Claude Agent SDK と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法を解説します
CopilotKit と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法ClickHouse に保存されたデータを活用し、ClickHouse MCP Server と CopilotKit を用いてエージェント指向アプリケーションを構築する方法を解説します
CrewAI と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法CrewAI と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法を解説します
DSPy と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法DSPy と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法を解説します
mcp-agent と ClickHouse MCP Server を用いて AI エージェントを構築する方法mcp-agent と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法を説明します
Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法を説明します
Upsonic と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法Upsonic と ClickHouse MCP Server を使用して AI エージェントを構築する方法を説明します
ClickHouse MCP Server を使用して OpenAI エージェントを構築する方法ClickHouse MCP Server と対話できる OpenAI エージェントを構築する方法を説明します
AnythingLLM および ClickHouse Cloud 向け ClickHouse MCP Server のセットアップDocker を使用して AnythingLLM と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。
Claude Desktop 向け ClickHouse MCP Server のセットアップClaude Desktop と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。
Jan.ai 向け ClickHouse MCP Server のセットアップJan.ai と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。
LibreChat および ClickHouse Cloud 向け ClickHouse MCP Server のセットアップDocker を使用して LibreChat と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。
Ollama 向け ClickHouse MCP Server のセットアップOllama と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。
Open WebUI および ClickHouse Cloud 向け ClickHouse MCP Server のセットアップDocker を使用して Open WebUI と ClickHouse MCP Server を連携させる方法を説明します。