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手把手教程:在Dify中通過MCP連接ClickHouse,解鎖AI數據分析新能力 原創

發布于 2025-9-10 08:44
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在本教程中,我將詳細介紹如何在 Dify 平臺中通過 MCP 協議連接 ClickHouse 數據庫,實現數據分析和可視化功能。這個集成方案可以幫助開發者在 AI 應用中輕松訪問和分析大規模數據,提升 LLM 應用的數據處理能力。

Dify 環境配置

Dify 安裝

本文采用 Dify 社區版的 Docker Compose 部署方式。版本演進較快,可能與當前記錄方式有差異。以官方手冊為準。

Docker Compose 部署: https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

安裝 Dify 之前, 請確保你的機器已滿足最低安裝要求:CPU >= 2 Core & RAM >= 4 GiB

(1)克隆 Dify 源代碼至本地環境。

git clone [https://github.com/langgenius/dify.git](https://github.com/langgenius/dify.git) --branch 0.15.3

(2)啟動 Dify。

cd dify/docker
cp .env.example .env

# 啟動 Docker 容器,根據你系統上的 Docker Compose 版本,選擇合適的命令來啟動容器。
docker-compose up -d

注意:由于 Dify 的 Docker 容器內容較多,如果像本文一樣,搭建 RagFlow 后又搭建 Dify,很容易出現沖突情況,需要再 Docker 容器上加上命名空間。

docker-compose -p dify up -d

??docker-compose -p?? 命令用于在 Docker Compose 中指定項目的名稱,覆蓋默認的目錄名作為項目名,基本用法。

docker-compose -p <項目名稱> [其他命令]
例如:# 啟動項目并指定名稱
docker-compose -p myproject up -d

(3)配置 Dify

如果需要 Dify 啟動內容,.env 還需要看一下的,里面可以配置的內容還是比較豐富的。

(4)檢查安裝

檢查是否所有容器都正常運行:

docker compose ps

如果有問題,需要單獨查看報錯情況,目前兩次安裝的不同版本都可以直接啟動成功。

(5)訪問系統

# 本地環境
http://localhost/install

# 本地環境
http://localhost

默認是 80 端口,如果端口沖突,需要配置端口號,在 .env 配置;

模型配置

大模型使用的是遠端模型,測試的 LLM 為:

  • 阿里云百煉:https://bailian.console.aliyun.com/
  • DeepSeek 開放平臺:https://platform.deepseek.com/

申請過程和本文主要內容關聯不大,不進行展開。

MCP 配置

本文在 Dify 中連接 MCP Server,使用的 MCP 工具是 Dify 市場的:MCP SSE 插件。

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Dify市場中的MCP SSE插件界面

MCP SSE:通過 HTTP with SSE 傳輸使用 MCP 協議來發現和調用工具。

插件主頁:https://marketplace.dify.ai/plugins/junjiem/mcp_sse

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MCP SSE插件詳細配置頁面

插件支持 sse 方式訪問 MCP Server,不支持本地方式。

http://localhost:8000/sse

MCP服務配置,支持多個MCP服務。例如:

{
  "server_name1": {
    "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
    "headers": {},
    "timeout": 60,
    "sse_read_timeout": 300
  },
  "server_name2": {
    "url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
  }
}

版本演進較快,如果有版本差異,可以查看新版本的使用說明。

ClickHouse MCP

ClickHouse 官方 Github 提供了一個 MCP Server 版本:ClickHouse MCP Server

地址:https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse

(1)工具支持

1.run_select_query:在您的Clickhouse群集上執行SQL查詢。使用說明:

a.輸入:sql(字符串):執行的SQL查詢。

b.所有ClickHouse查詢均使用readonly = 1運行,以確保它們安全。

2.list_databases:在您的Clickhouse群集上列出所有數據庫。

3.list_tables:在數據庫中列出所有表。使用說明

4.輸入:database(字符串):數據庫的名稱。

(2)配置說明

將以下變量添加到存儲庫根的??.env??文件中。

CLICKHOUSE_HOST=localhost
CLICKHOUSE_PORT=8123
CLICKHOUSE_USER=default
CLICKHOUSE_PASSWORD=clickhouse

(3)安裝依賴

運行??uv sync??以安裝依賴項(Python 相關環境),值得注意的是,Python 版本是:3.13

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MCP服務配置示例和多服務器設置界面

版本低的話,需要升級 Python 版本,最新版本是 3.13.2,

注意:3.13 的先行版本會報錯,如果使用是 pyenv 或者 brew 安裝,同樣需要升級到較新版本。

(4)運行服務

項目根目錄使用如下命令運行服務

mcp dev mcp_clickhouse/mcp_server.py

其中:mcp 需要 node 環境。

啟動后,安裝命令行中提示的地址進行連通性驗證,如果 list_databases 工具可用,證明連通性已經可以。

MCP Proxy

由于 ClickHouse MCP Server 當前所用版本(20250406)無 SSE 協議支持,所以只能使用代理進行協議轉換。

  • 代理工具:mcp-proxy
  • 項目介紹:Connect to MCP servers that run on SSE transport, or expose stdio servers as an SSE server using the MCP Proxy server.
  • 項目地址:https://github.com/sparfenyuk/mcp-proxy

工具支持兩種模式:

  • stdio to SSE
  • SSE to stdio

本文使用的是:SSE to stdio,原理示意圖如下:

ClickHouse數據庫連接配置界面。

安裝環境后,通過命令啟動。

mcp-proxy --sse-host=0.0.0.0 --sse-port=8080 --pass-environment -- mcp run mcp_clickhouse/mcp_server.py

Dify 通過 UI 進行配置。

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ClickHouse查詢示例和數據結構展示

RAG 配置

為了讓大模型更好的理解 SQL,可以將 ClickHouse 的建表語句導入到了知識庫中。

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ClickHouse與MCP集成的數據流程圖

官方手冊地址:https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base

由于知識庫支持的格式為:

  • 長文本內容(TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON 甚至是 PDF)
  • 結構化數據(CSV、Excel 等)
  • 在線數據源(網頁爬蟲、Notion 等)

導入 ClickHouse DDL 時,可以使用 TXT 格式。

ECharts 圖表插件

ECharts圖表生成是一個用于生成可視化ECharts圖表的工具,你可以通過它來生成柱狀圖、折線圖、餅圖等各類圖表。

項目地址:https://marketplace.dify.ai/plugins/langgenius/echarts

工作流配置

工作流基本配置

Dify 工作流分為兩種類型:

  • Chatflow:面向對話類情景,包括客戶服務、語義搜索、以及其他需要在構建響應時進行多步邏輯的對話式應用程序。
  • Workflow:面向自動化和批處理情景,適合高質量翻譯、數據分析、內容生成、電子郵件自動化等應用程序。

本文使用的方式是 Workflow,界面截圖參考官網如下:

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Dify應用中集成ClickHouse的實際效果展示

工作流配置文檔較多,使用方式也較為靈活,如下是本文在配置過程中參考的一些文檔,可以對工作流有大體的了解。

如果需要對工作流中的每一個組件有進一步理解,可以參考官方手冊。

  • 工作流官方手冊: https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow

本文使用的 SQL Prompt 是

你是一名專業的數據分析師和DBA。
理解用戶的原始需求,用戶需求是:{{#sys.query#}}
結合知識庫中提供的數據表結構信息
輸出標準的查詢 ClickHouse SQL 語句,供 ClickHouse 直接執行。

要求:
1. 返回內容:僅返回標準查詢 SQL 語句;
2. 返回內容:不要添加其他任何內容,不要添加格式內容,如:query、SQL 等;
3. 查詢語句的表名前,需要添加數據庫名稱。

協議兼容

在 Dify 和 ClickHouse 進行互通時,經常出現格式不兼容的情況。可以使用以下工具代碼進行格式轉換:

(1)工具代碼:去掉 Markdown SQL 格式

去掉大模型返回的 markdown。

def main(arg1: str) -> dict:
    # 去掉開頭的 ```sql
    if arg1.startswith("```sql"):
        arg1 = arg1[len("```sql"):]
    # 去掉結尾的 ```
    if arg1.endswith("```"):
        arg1 = arg1[:-len("```")]
    # 將所有的 \n 替換為空格
    arg1 = arg1.replace("\n", " ")
    # 去掉可能的前后空格
    arg1 = arg1.strip()
    return {
        "result": arg1
    }

(2)工具代碼:JSON 轉 ECharts

ClickHouse MCP 返回格式為 JSON 格式,如果想給 ECharts 插件使用,同樣需要進行轉換。本文試用了使用大模型進行格式轉換,效果不佳,速度還慢,固定格式還是代碼來的快。

import json

def main(arg1: str) -> dict:

    # 結果存儲
    result = {
    "result-1": "",  # 存儲 trip_mile_group 的值
    "result-2": ""   # 存儲 vin_count 的值
    }

    # 解析文本內容
    text_content = arg1
    # 提取content部分
    content_start = text_content.find("cnotallow=[") + len("cnotallow=[")
    content_end = text_content.find("] isError=")
    content_str = text_content[content_start:content_end]

    # 分割content中的每個TextContent
    text_contents = content_str.split("), ")

    # 提取每個TextContent中的text字段并解析JSON
    field_values = {}
    field_names = []

    # 處理第一個JSON對象時提取字段名稱
    first_json_processed = False

    for tc in text_contents:
        if tc.startswith("TextContent(type='text', text='"):
            # 提取JSON字符串
            json_str = tc[len("TextContent(type='text', text='"):]
            
            # 如果字符串以 ')結尾,去掉這部分
            if json_str.endswith("')"):
                json_str = json_str[:-2]
            elifnot tc.endswith(")"): # 處理最后一個元素,它可能沒有結尾的 )
                json_str = json_str
            
            # 處理轉義字符
            json_str = json_str.encode().decode('unicode_escape')
            
            # 移除末尾的單引號(如果有)
            if json_str.endswith("'"):
                json_str = json_str[:-1]
            
            try:
                item = json.loads(json_str)
                
                # 如果是第一個JSON對象,提取字段名稱
                ifnot first_json_processed:
                    field_names = list(item.keys())
                    # 初始化每個字段的值列表
                    for field in field_names:
                        field_values[field] = []
                    first_json_processed = True
                
                # 將每個字段的值添加到相應的列表中
                for field in field_names:
                    if field in item:
                        field_values[field].append(str(item[field]))
                    else:
                        field_values[field].append("")
                        
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"Error parsing JSON: {e}")
                print(f"Problematic JSON string: {json_str}")

    # 將提取的值用分號連接并存入result
    if len(field_names) >= 2:
        result["result-1"] = ";".join(field_values[field_names[0]])
        result["result-2"] = ";".join(field_values[field_names[1]])
    else:
        print("Warning: Expected at least 2 fields in JSON objects, but found", len(field_names))

    return {
        "result_1": result["result-1"],
        "result_2": result["result-2"]
    }

其他工作流編排內容,和業務緊密關聯,可以使用工作流的提供的預覽與測試工具進行能力驗證。

應用發布

調試完成之后點擊右上角的發布,可以將該工作流保存并快速發布成為不同類型的應用。

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數據可視化結果展示-ECharts圖表

效果驗證

本文使用 Dify 的對話框,通過自然語言的方式,輸入用戶需求,大模型理解后,輸出 ClickHouse 的 SQL 語句,Dify 通過 MCP 協議訪問 ClickHouse 并得到查詢結果,根據結果生成圖表和數據情況分析。

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數據分析結果和統計信息展示


本文轉載自??AI 博物院?? 作者:longyunfeigu

?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
已于2025-9-10 09:54:10修改
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