ClickHouse 用 AgentHouse 向你展示通过 MCP 集成 LLM 的可能性

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作者：Dmitry Pavlov

本文在公众号【ClickHouselnc】首发

AgentHouse 简介

在 Anthropic 于 2024 年发布 MCP 协议几周后，ClickHouse 集成团队展示了一个小型内部演示，演示了 Anthropic 的 Sonnet 模型如何访问 ClickHouse 数据库。那只是一个非常基础的集成，简单地对随机数据运行查询，并将结果返回给大语言模型（LLM）。

作为 ClickHouse 的内部数据仓库（DWH）团队负责人，当我看到这个演示时，我立刻希望能在自己的数据仓库中应用这项能力。我希望我们内部的销售、运营、产品、财务和工程团队，能够直接与数据对话，而不是依赖传统的 BI 工具或手动运行查询。

两个月后，我们推出了 Dwaine（Data Warehouse AI Natural Expert）——一个内部使用的大语言模型（LLM），帮助团队成员基于数据快速解答各种问题。比如：“我们的收入是多少？”“这个客户在做什么？”“客户目前遇到了哪些问题？”“我们网站的访客数量是多少？转化率又是多少？”Dwaine 极大地提升了内部用户获取洞察的效率。你可能在 LinkedIn 上看到过我分享的那篇小文章。

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