Как создать агента PydanticAI с использованием сервера ClickHouse MCP

В этом руководстве вы узнаете, как создать агента PydanticAI, который может взаимодействовать с SQL‑песочницей ClickHouse, используя сервер ClickHouse MCP.

Пример ноутбука

Этот пример доступен в виде ноутбука в репозитории примеров.

Предварительные требования

• В вашей системе должен быть установлен Python.
• В вашей системе должен быть установлен pip.
• Вам потребуется API-ключ Anthropic или API-ключ от другого провайдера LLM.

Следующие шаги можно выполнить либо из Python REPL, либо через скрипт.

Установка библиотек

Установите необходимые библиотеки, выполнив следующие команды:

pip install -q --upgrade pip
pip install -q "pydantic-ai-slim[mcp]"
pip install -q "pydantic-ai-slim[anthropic]" # replace with the appropriate package if using a different LLM provider

Настройка учетных данных

Далее необходимо указать ключ API Anthropic:

import os, getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter Anthropic API Key:")

Enter Anthropic API Key: ········

Использование другого провайдера LLM

Если у вас нет ключа API Anthropic и вы хотите использовать другого провайдера LLM, вы можете найти инструкции по настройке учетных данных в документации PydanticAI

Затем определите учетные данные, необходимые для подключения к демо-среде ClickHouse SQL playground:

env = {
    "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
    "CLICKHOUSE_PORT": "8443",
    "CLICKHOUSE_USER": "demo",
    "CLICKHOUSE_PASSWORD": "",
    "CLICKHOUSE_SECURE": "true"
}

Инициализация MCP Server и агента PydanticAI

Теперь настройте ClickHouse MCP Server так, чтобы он использовал песочницу ClickHouse SQL:

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerStdio
from pydantic_ai.messages import ToolCallPart, ToolReturnPart

server = MCPServerStdio(
    'uv',
    args=[
        'run',
        '--with', 'mcp-clickhouse',
        '--python', '3.13',
        'mcp-clickhouse'
    ],
    env=env
)
agent = Agent('anthropic:claude-sonnet-4-0', mcp_servers=[server])

Задайте вопрос агенту

Наконец, вы можете задать вопрос агенту:

async with agent.run_mcp_servers():
    result = await agent.run("Who's done the most PRs for ClickHouse?")
    print(result.output)

Вы получите ответ, аналогичный приведенному ниже:

Based on the data from the ClickHouse GitHub repository, here are the top contributors by number of pull requests created:

**Top contributors to ClickHouse by PRs opened:**

1. **alexey-milovidov** - 3,370 PRs opened
2. **azat** - 1,905 PRs opened  
3. **rschu1ze** - 979 PRs opened
4. **alesapin** - 947 PRs opened
5. **tavplubix** - 896 PRs opened
6. **kssenii** - 871 PRs opened
7. **Avogar** - 805 PRs opened
8. **KochetovNicolai** - 700 PRs opened
9. **Algunenano** - 658 PRs opened
10. **kitaisreal** - 630 PRs opened

**Alexey Milovidov** stands out as by far the most active contributor with over 3,370 pull requests opened, which is significantly more than any other contributor. This makes sense as Alexey Milovidov is one of the founders and lead developers of ClickHouse.

The data also shows that alexey-milovidov has been very active in managing PRs, with 12,818 "closed" events (likely reviewing and closing PRs from other contributors) in addition to creating his own PRs.

It's worth noting that I filtered out various robot/bot accounts that handle automated processes, focusing on human contributors to give you the most meaningful answer about who has contributed the most PRs to ClickHouse.