MCP ガイド

このページでは Model Context Protocol（MCP）の概要を紹介し、MCP ガイドの目次をまとめています。

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連携できるようにする、Anthropicが開発した標準です。 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ます。

MCPは、AIモデルとさまざまなサービスの間に共通のインターフェイスを提供し、各インテグレーションごとにカスタムツールを実装する必要をなくします。 つまり、AIシステム向けに特化して設計された、共通の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ればよいことです。 そうすれば、MCP互換のすべてのサービスにすぐ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は大幅に時間を節約できます。

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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を採用しています。

• クライアント (Claude Desktop、Cursor、VS Code など) は、MCPサーバーとの接続を確立します。クライアントの一覧は、GitHub リポジトリの awesome-mcp-clients で確認できます。
• サーバーは、標準化されたインターフェイスを通じてツールや機能を公開します。サーバーの一覧は、GitHub リポジトリの awesome-mcp-servers で確認できます。
• AI モデルは、必要に応じてこれらのツールを使用して外部データや機能にアクセスできます

アーキテクチャを示す図を以下に示します。

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ClickHouse には MCPサーバーがありますか？

あります。 ClickHouse MCPサーバー では、次のツールを利用できます。

• run_select_query - ClickHouse クラスターで 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 のリモート MCPサーバーをお探しの場合は、“Cloud の Remote MCPサーバー” のページをご覧ください。

Agent Skills

ClickHouse Agent Skills repo は、AI コーディングエージェント (Claude Code、Cursor、Copilot など) にドメイン固有の専門知識を追加する、パッケージ化された手順を提供します。このリポジトリには、スキーマ設計、クエリ最適化、データのインジェストパターンなど、ClickHouse データベース向けのスキルが用意されています。

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ClickHouse MCPサーバーの利用ガイド

以下では、ClickHouse MCPサーバーの使い方を紹介します。

ページ	説明
Streamlit を使って ClickHouse をバックエンドとする 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学びます
ClickHouse MCP server を使用して LangChain/LangGraph の AIエージェントを構築する方法	ClickHouse の MCPサーバーを使用して ClickHouse の SQL Playground と連携できる LangChain/LangGraph の AIエージェントを構築する方法を学びます。
ClickHouse MCP serverを使用したLlamaIndex AIエージェントの構築方法	ClickHouse MCP serverと連携できるLlamaIndex AIエージェントの構築方法を学べます。
ClickHouse MCP server を使って PydanticAI エージェントを構築する方法	ClickHouse MCP server と連携できる PydanticAI エージェントの構築方法を学びます。
ClickHouse MCP server を使って SlackBot エージェントを構築する方法	ClickHouse MCP server と連携できる SlackBotエージェントの構築方法を学びます。
Agno と ClickHouse MCP server を使って AIエージェントを構築する方法	Agno と ClickHouse MCP server を使って AIエージェントを構築する方法を学びます。
Chainlit と ClickHouse MCP server を使って AI エージェントを構築する方法	Chainlit を使って ClickHouse MCP server と連携した LLM ベースのチャットアプリを構築する方法を学びましょう
Claude Agent SDKとClickHouse MCP serverを使用してAIエージェントを構築する方法	Claude Agent SDKとClickHouse MCP serverを使用してAIエージェントを構築する方法を学びます
CopilotKit と ClickHouse MCPサーバーを使って 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 ClickHouse MCP と CopilotKit で活用して、エージェント型アプリケーションを構築する方法を学びます
CrewAIとClickHouse MCPサーバーを使ってAIエージェントを構築する方法	CrewAIとClickHouse MCPサーバーを使ってAIエージェントを構築する方法を学ぶ
DSPyとClickHouse MCPサーバーを使ってAIエージェントを構築する方法	DSPy と ClickHouse MCP server を使用して AIエージェントを構築する方法を学べます
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	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学べます
Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCPサーバーを使って AIエージェントを構築する方法	Microsoft Agent Framework と ClickHouse MCPサーバーを使って AIエージェントを構築する方法を学びましょう
UpsonicとClickHouse MCP serverを使ってAIエージェントを構築する方法	UpsonicとClickHouse MCP serverを使ってAIエージェントを構築する方法を学びます
ClickHouse MCP serverを使用してOpenAIエージェントを構築する方法	ClickHouse MCPサーバーと対話できる OpenAI エージェントの構築方法を学びます。
AnythingLLM と ClickHouse Cloud で ClickHouse MCPサーバーをセットアップする	このガイドでは、Docker を使用して ClickHouse MCPサーバーで AnythingLLM をセットアップする方法を説明します。
Claude DesktopでClickHouse MCPサーバーを設定する	このガイドでは、Claude DesktopでClickHouse MCPサーバーを設定する方法を説明します。
Jan.aiでClickHouse MCPサーバーを設定する	このガイドでは、Jan.ai と ClickHouse MCPサーバーを連携する方法を説明します。
LibreChat と ClickHouse Cloud で ClickHouse MCPサーバーをセットアップする	このガイドでは、Docker を使って LibreChat と ClickHouse MCPサーバーを連携する方法を説明します。
Ollama で ClickHouse MCPサーバーをセットアップする	このガイドでは、Ollama で ClickHouse MCPサーバーをセットアップする方法を説明します。
Open WebUI と ClickHouse Cloud で ClickHouse MCPサーバーをセットアップする	このガイドでは、Docker を使用して Open WebUI と ClickHouse MCPサーバーをセットアップする方法を説明します。