Chainlit과 ClickHouse MCP Server로 AI 에이전트 구축하기

이 가이드에서는 Chainlit의 강력한 채팅 인터페이스용 프레임워크와 ClickHouse Model Context Protocol(MCP) Server를 결합하여 대화형 데이터 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룹니다. Chainlit은 최소한의 코드로 AI 애플리케이션을 위한 대화형 인터페이스를 구축할 수 있도록 해주며, ClickHouse MCP Server는 ClickHouse의 고성능 컬럼형 데이터베이스와의 원활한 통합을 제공합니다.

사전 준비 사항

• Anthropic API 키가 필요합니다
• uv가 설치되어 있어야 합니다

기본 Chainlit 앱

다음 명령을 실행하면 기본 채팅 앱 예제를 볼 수 있습니다:

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_basic.py -w -h

그런 다음 웹 브라우저에서 http://localhost:8000으로 이동합니다

ClickHouse MCP Server 추가하기

ClickHouse MCP Server를 추가하면 구성이 더 흥미로워집니다. uv 명령을 사용할 수 있도록 .chainlit/config.toml 파일을 업데이트해야 합니다.

[features.mcp.stdio]
    enabled = true
    # Only the executables in the allow list can be used for MCP stdio server.
    # Only need the base name of the executable, e.g. "npx", not "/usr/bin/npx".
    # Please don't comment this line for now, we need it to parse the executable name.
    allowed_executables = [ "npx", "uvx", "uv" ]

config.toml

전체 config.toml 파일은 examples 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

MCP Server를 Chainlit과 함께 동작시키기 위한 약간의 연결 코드가 있으므로, 대신 Chainlit을 다음 명령으로 실행해야 합니다.

uv run --with anthropic --with chainlit chainlit run chat_mcp.py -w -h

MCP 서버를 추가하려면 채팅 인터페이스에서 플러그 아이콘을 클릭한 다음, ClickHouse SQL Playground에 연결해 사용하려면 다음 명령을 추가하십시오:

CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com CLICKHOUSE_USER=demo CLICKHOUSE_PASSWORD= CLICKHOUSE_SECURE=true uv run --with mcp-clickhouse --python 3.13 mcp-clickhouse

직접 운영 중인 ClickHouse 인스턴스를 사용하려면 환경 변수 값을 조정하면 됩니다.

이후에는 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:

• 쿼리할 수 있는 테이블에 대해 설명해 주세요
• 뉴욕 택시에 대해 흥미로운 점을 알려 주세요