与 ClickHouse MCP 的集成：打造面向智能体的高效数据体验

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作者：ClickHouse Team

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

MCP（Model Connected Protocol）是一种新兴协议，用于将数据库、API、工具等第三方服务接入大语言模型（LLM）体系。通过部署 MCP 服务器，可以定义客户端如何与您的服务交互。MCP 客户端（如 Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、Windsurf 等）连接到该服务器后，就能让 LLM 与这些服务进行实时交互。随着 MCP 快速成为行业默认标准，我们也在今年早些时候发布了 ClickHouse 的官方 MCP 服务器：mcp-clickhouse [https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse]。

自然语言接口正在几乎所有领域快速普及，ClickHouse 的用户群体也不例外。无论是软件工程师、数据工程师还是分析工程师，大家都在开始使用自然语言和智能体式（agentic）界面来完成部分日常任务。无论你是否精通 SQL，如今都可以通过这种新方式更轻松地与数据交互。我们正看到一个趋势：LLM 正在帮助每个人扩展自己的技能边界 —— 软件工程师能处理更多数据任务，数据工程师能更深入参与开发流程。数据，正以前所未有的方式被更广泛地使用。

在所有这些新型用户体验中，“快速响应”与“流畅交互”成为核心诉求。用户不再是周五下午发出查询，顺道买份 Bánh mì，然后等到周一再来看结果。他们与 LLM 进行的是实时对话式交互，响应必须在数秒内完成，并且支持连续提问与迭代。这个过程中如果引入第三方服务，它们必须跟得上这种交互节奏。如果用户希望通过自然语言与数据库对话，那么底层系统就必须具备这种响应能力。

这正是 ClickHouse 成为智能体驱动数据工作流理想数据库的原因所在。ClickHouse 天生就是为极致性能而设计的分析型数据库 —— 不浪费一丝存储空间、不浪费一毫秒执行时间。甚至在 LLM 与智能体时代到来之前，ClickHouse 就已经在支持大规模交互式分析方面走在前列。我们从未刻意追求成为 Agentic AI 的标配数据库，但有时候，美好的结果就是这么“刚刚好”。

未来的使用场景

尽管智能体接口正快速流行，但整个生态仍处于早期阶段，相关工具、工作流和应用方式都在迅速演进中。我们看到，越来越多用户开始跳过传统的 SQL 查询界面和 BI 工具，直接通过 Claude Desktop、ChatGPT 等自然语言界面与数据交互，不写 SQL 就能生成分析结果和可视化图表。同时，我们也注意到，许多没有数据背景的开发者正在构建面向终端用户的数据产品，借助大语言模型不仅实现前端生成，还能辅助数据建模与查询优化，应对高并发访问需求。

随着 ClickHouse 成为 Observability 2.0 的首选平台，越来越多的 SRE 和 DevOps 团队也开始借助 LLM 查