mcp-clickhouse 是一个 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与 ClickHouse 数据库，实现高效的数据查询和分析。它提供诸如 run_select_query 这样的工具，允许 AI 模型安全地执行 SQL 查询（只读模式），从而获取实时数据洞察。此外，还支持列出数据库和表，方便模型了解数据结构。通过简单的配置，开发者可以轻松将其集成到 Claude Desktop 等环境中，利用环境变量配置 ClickHouse 连接参数。mcp-clickhouse 简化了 AI 模型访问 ClickHouse 数据的流程，加速了数据驱动的 AI 应用开发，让开发者能够充分利用 ClickHouse 的强大分析能力。它通过标准 MCP 接口，为 AI 模型提供了一个安全、便捷的数据访问层。

执行SQL查询

mcp-clickhouse的核心功能是允许AI模型通过run_select_query工具直接在ClickHouse集群上执行SQL查询。该工具接收一个SQL查询字符串作为输入，并返回查询结果。为了确保安全性，所有查询都以只读模式（readonly = 1）运行，防止AI模型意外修改数据库中的数据。这为AI模型提供了一种安全可靠的方式来访问和分析存储在ClickHouse中的数据。

例如，一个AI驱动的客户服务机器人可以使用此功能来查询客户的订单历史记录，以便更好地理解客户的需求并提供个性化的支持。或者，一个AI驱动的金融分析模型可以使用它来获取实时的市场数据，从而进行更准确的预测。

技术实现上，该功能依赖于ClickHouse的Python客户端库，通过该库与ClickHouse服务器建立连接，并执行SQL查询。查询结果会被格式化成易于AI模型处理的格式（例如JSON），并通过MCP协议返回给客户端。

列出数据库

list_databases工具允许AI模型获取ClickHouse集群中所有数据库的列表。这个功能对于AI模型来说，可以动态地发现可用的数据源，并根据需要选择合适的数据库进行查询。这避免了硬编码数据库名称的需求，提高了AI模型的灵活性和适应性。

例如，一个数据治理AI可以使用此功能来定期检查ClickHouse集群中是否存在新的数据库，并自动将其添加到数据目录中。或者，一个AI驱动的报表生成工具可以使用它来向用户展示可用的数据库列表，让用户选择要生成报表的数据库。

技术实现上，该功能通过执行SHOW DATABASES SQL命令来实现。ClickHouse服务器返回的数据库列表会被格式化成易于AI模型处理的格式，并通过MCP协议返回给客户端。

列出数据表

list_tables工具允许AI模型获取指定数据库中所有数据表的列表。该工具接收一个数据库名称作为输入，并返回该数据库中所有数据表的列表。这个功能对于AI模型来说，可以动态地发现数据库中的数据表，并根据需要选择合适的数据表进行查询。

例如，一个AI驱动的数据分析平台可以使用此功能来向用户展示指定数据库中可用的数据表列表，让用户选择要分析的数据表。或者，一个AI驱动的数据质量监控系统可以使用它来定期检查数据表中是否存在异常数据。

技术实现上，该功能通过执行SHOW TABLES FROM <database_name> SQL命令来实现。ClickHouse服务器返回的数据表列表会被格式化成易于AI模型处理的格式，并通过MCP协议返回给客户端。