استخدام خادم ClickHouse MCP مع LibreChat

يشرح هذا الدليل كيفية إعداد LibreChat باستخدام خادم ClickHouse MCP عبر Docker.

يشرح هذا الدليل كيفية إعداد LibreChat مع خادم ClickHouse MCP باستخدام Docker وربطه بمجموعات البيانات النموذجية في ClickHouse.

1. ​

   تثبيت Docker

   ستحتاج إلى Docker لتشغيل LibreChat وخادم MCP. للحصول على Docker:

   1. انتقل إلى docker.com
   2. نزّل Docker Desktop لنظام التشغيل الذي تستخدمه
   3. ثبّت Docker باتباع الإرشادات الخاصة بنظام التشغيل لديك
   4. افتح Docker Desktop وتأكد من أنه قيد التشغيل

   
   

   لمزيد من المعلومات، راجع وثائق Docker.

2. ​

   استنسخ مستودع LibreChat

   افتح الطرفية (موجّه الأوامر أو Terminal أو PowerShell) واستنسخ مستودع LibreChat باستخدام الأمر التالي:

   git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
   cd LibreChat
   
3. ​

   أنشئ وعدّل ملف .env

   انسخ ملف التهيئة النموذجي من .env.example إلى .env:

   cp .env.example .env
   

   افتح ملف .env في محرر النصوص المفضل لديك. سترى أقسامًا للعديد من مزودي خدمات LLM الشائعين، بما في ذلك OpenAI وAnthropic وAWS bedrock وغيرها، مثل:

   .venv

   #============#
   # Anthropic  #
   #============#
   ANTHROPIC_API_KEY=user_provided
   # ANTHROPIC_MODELS=claude-opus-4-20250514,claude-sonnet-4-20250514,claude-3-7-sonnet-20250219,claude-3-5-sonnet-20241022,claude-3-5-haiku-20241022,claude-3-opus-20240229,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-haiku-20240307
   # ANTHROPIC_REVERSE_PROXY=
   

   استبدل user_provided بمفتاح واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك لموفّر LLM الذي تريد استخدامه.

   استخدام LLM محلي

   إذا لم يكن لديك مفتاح واجهة برمجة تطبيقات، يمكنك استخدام LLM محلي مثل Ollama. سترى كيفية القيام بذلك لاحقًا في الخطوة “تثبيت Ollama”. في الوقت الحالي، لا تُعدّل ملف .env وتابع الخطوات التالية.

4. ​

   أنشئ ملف librechat.yaml

   نفّذ الأمر التالي لإنشاء ملف librechat.yaml جديد:

   cp librechat.example.yaml librechat.yaml
   

   يؤدي هذا إلى إنشاء ملف التهيئة الرئيسي لـ LibreChat.

5. ​

   أضِف ClickHouse MCP server إلى Docker Compose

   بعد ذلك، سنضيف ClickHouse MCP server إلى ملف Docker Compose الخاص بـ LibreChat حتى يتمكن نموذج اللغة الكبير من التفاعل مع ClickHouse SQL playground.

   أنشئ ملفًا باسم docker-compose.override.yml وأضِف إليه التكوين التالي:

   docker-compose.override.yml

   services:
     api:
       volumes:
         - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
     mcp-clickhouse:
       image: mcp/clickhouse
       container_name: mcp-clickhouse
       ports:
         - 8001:8000
       extra_hosts:
         - "host.docker.internal:host-gateway"
       environment:
         - CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
         - CLICKHOUSE_USER=demo
         - CLICKHOUSE_PASSWORD=
         - CLICKHOUSE_MCP_SERVER_TRANSPORT=sse
         - CLICKHOUSE_MCP_BIND_HOST=0.0.0.0
   

   إذا كنت تريد استكشاف بياناتك الخاصة، فيمكنك القيام بذلك باستخدام المضيف واسم المستخدم وكلمة المرور لخدمة ClickHouse Cloud الخاصة بك.

   ابدأ باستخدام ClickHouse Cloud

   إذا لم يكن لديك حساب Cloud بعد، فابدأ باستخدام ClickHouse Cloud اليوم واحصل على رصيد بقيمة 300 دولار. بعد انتهاء الفترة التجريبية المجانية لمدة 30 يومًا، يمكنك المتابعة عبر خطة الدفع حسب الاستخدام، أو التواصل معنا لمعرفة المزيد عن الخصومات القائمة على حجم الاستخدام. تفضّل بزيارة صفحة الأسعار لمزيد من التفاصيل.

6. ​

   تهيئة خادم MCP في librechat.yaml

   افتح librechat.yaml وأضف التكوين التالي في نهاية الملف:

   mcpServers:
     clickhouse-playground:
       type: sse
       url: http://host.docker.internal:8001/sse
   

   يؤدي ذلك إلى تهيئة LibreChat للاتصال بخادم MCP الذي يعمل على Docker.

   اعثر على السطر التالي:

   librechat.yaml

   socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']
   

   للتبسيط، سنلغي الحاجة إلى المصادقة في الوقت الحالي:

   librechat.yaml

   socialLogins: []
   
7. ​

   أضِف نموذج LLM محليًا باستخدام Ollama (اختياري)

   ​

   ثبّت Ollama

   انتقل إلى موقع Ollama وثبّت Ollama على نظامك.

   بعد التثبيت، يمكنك تشغيل نموذج على النحو التالي:

   ollama run qwen3:32b
   

   سيؤدي ذلك إلى تنزيل النموذج إلى جهازك المحلي إذا لم يكن موجودًا.

   للاطلاع على قائمة بالنماذج، راجع مكتبة Ollama

   ​

   إعداد Ollama في librechat.yaml

   بمجرد تنزيل النموذج، اضبطه في librechat.yaml:

   librechat.yaml

   custom:
     - name: "Ollama"
       apiKey: "ollama"
       baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1/"
       models:
         default:
           [
             "qwen3:32b"
           ]
         fetch: false
       titleConvo: true
       titleModel: "current_model"
       summarize: false
       summaryModel: "current_model"
       forcePrompt: false
       modelDisplayLabel: "Ollama"
   
8. ​

   ابدأ جميع الخدمات

   من المجلد الجذر لمشروع LibreChat، شغّل الأمر التالي لبدء الخدمات:

   docker compose up
   

   انتظر حتى تعمل جميع الخدمات بالكامل.

9. ​

   افتح LibreChat في متصفحك

   بمجرد تشغيل جميع الخدمات، افتح متصفحك وانتقل إلى http://localhost:3080/

   أنشئ حسابًا مجانيًا على LibreChat إذا لم يكن لديك حساب بعد، ثم سجّل الدخول. ينبغي أن تظهر لك الآن واجهة LibreChat متصلة بخادم ClickHouse MCP، وربما أيضًا بنموذج LLM المحلي لديك.

   من واجهة الدردشة، حدّد clickhouse-playground بوصفه خادم MCP لديك:

   يمكنك الآن مطالبة نموذج LLM باستكشاف مجموعات البيانات التجريبية في ClickHouse. جرّب ذلك:

   Prompt

   What datasets do you have access to?
   

إذا لم يظهر خيار خادم MCP في واجهة مستخدم LibreChat، فتحقّق من ضبط الأذونات المناسبة في ملف librechat.yaml.

إذا كانت قيمة use مضبوطة على false في قسم mcpServers ضمن interface، فلن تظهر القائمة المنسدلة لاختيار MCP في الدردشة:

librechat.yaml

interface:
  mcpServers:
    use: true
    share: false
    create: false
    public: false