ClickHouse MCP 통합 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 대상자: 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어, AI 개발자
• 난이도: 중급~고급 (MCP 서버 설정, LLM 통합, 라이브러리 사용 포함)

핵심 요약

• MCP 프로토콜: MCP는 LLM과 데이터베이스/도구 간 통신을 위한 표준 프로토콜로, mcp-clickhouse 서버를 통해 ClickHouse와 연동 가능
• ClickHouse의 강점: ClickHouse는 세계에서 가장 빠른 분석 DB로, 자연어 인터페이스와 높은 동시성 처리에 최적화됨
• 프레임워크 예시: Agno, DSPy, LangChain, LlamaIndex, PydanticAI 등에서 MCP 서버와의 통합 예제 제공

섹션별 세부 요약

1. MCP 프로토콜 개요

• MCP 정의: LLM과 외부 서비스(데이터베이스, API 등)를 연결하는 표준 프로토콜
• MCP 클라이언트 예시: Claude Desktop, ChatGPT, Cursor 등
• ClickHouse MCP 서버: mcp-clickhouse는 2024년 초에 발표된 ClickHouse의 MCP 서버 구현

2. 자연어 인터페이스의 중요성

• 사용자 요구: 대화형, 즉시 반응하는 UI 필요 (예: 1초 내 응답, 실시간 대화)
• LLM의 역할: SQL 이론 지식 없이도 데이터 분석 가능, 개발자/데이터 엔지니어의 역량 확장

3. ClickHouse의 적합성

• 성능: ClickHouse는 비트, 바이트, 밀리초 단위의 손실 없이 대규모 인터랙티브 분석 처리
• 사례: DevOps 팀이 LLM을 통해 로그/메트릭 분석, SRE가 풀 텍스트 검색과 분석 결합

4. MCP 통합 예제

• Agno: MCPTools 초기화 후 Agent에 전달

```python

async with MCPTools(command="uv run --with mcp-clickhouse", env=env) as mcp_tools:

agent = Agent(tools=[mcp_tools])

```

• DSPy: ReAct 프레임워크 사용, Signature 클래스 정의 필요

```python

class DataAnalyst(dspy.Signature):

user_request: str = dspy.InputField()

process_result: str = dspy.OutputField()

```

• LangChain: ReAct 에이전트 생성, 사용자 친화적 출력 핸들러(UltraCleanStreamHandler) 사용
• LlamaIndex: max_function_calls 값을 10으로 증가
• PydanticAI: 비동기 컨텍스트 매니저 사용, 단순한 API 제공

```python

async with agent.run_mcp_servers():

result = await agent.run("Who's done the most PRs for ClickHouse?")

```

결론

• 핵심 팁: ClickHouse MCP 서버는 mcp-clickhouse를 통해 즉시 활용 가능, 예제 코드를 기반으로 다양한 프레임워크와 통합 가능
• 추천: ClickHouse Cloud의 원격 MCP 서버 사용으로 클라우드 인스턴스에 직접 연결 가능 (AI 기능 사전 등록 요청: clickhouse.ai)