> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-detect-table-modification.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# AnythingLLMでClickHouse MCPサーバーを使う

> このガイドでは、Docker を使って AnythingLLM を ClickHouse MCPサーバーと連携する設定方法を説明します。

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

> このガイドでは、Docker を使用して [AnythingLLM](https://anythingllm.com/) を ClickHouse MCPサーバーとともにセットアップし、
> ClickHouse のサンプルデータセットに接続する方法を説明します。

<Steps>
  <Step>
    ## Dockerをインストールする

    LibreChat と MCPサーバーを実行するには Docker が必要です。Docker を入手するには、次の手順を実行します。

    1. [docker.com](https://www.docker.com/products/docker-desktop) にアクセスします
    2. お使いのオペレーティングシステム向けの Docker Desktop をダウンロードします
    3. お使いのオペレーティングシステム向けの手順に従って Docker をインストールします
    4. Docker Desktop を開き、起動していることを確認します

    <br />

    詳しくは、[Docker documentation](https://docs.docker.com/get-docker/) を参照してください。
  </Step>

  <Step>
    ## AnythingLLMのDockerイメージをプルする

    次のコマンドを実行して、AnythingLLM のDockerイメージをローカル環境にプルします。

    ```bash theme={null}
    docker pull anythingllm/anythingllm
    ```
  </Step>

  <Step>
    ## ストレージの場所を設定する

    ストレージ用のディレクトリを作成し、環境ファイルを初期化します。

    ```bash theme={null}
    export STORAGE_LOCATION=$PWD/anythingllm && \
    mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
    touch "$STORAGE_LOCATION/.env" 
    ```
  </Step>

  <Step>
    ## MCPサーバーの設定ファイルを構成する

    `plugins` ディレクトリを作成します。

    ```bash theme={null}
    mkdir -p "$STORAGE_LOCATION/plugins"
    ```

    `plugins` ディレクトリに `anythingllm_mcp_servers.json` という名前のファイルを作成し、次の内容を追加します。

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-clickhouse": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--with",
            "mcp-clickhouse",
            "--python",
            "3.10",
            "mcp-clickhouse"
          ],
          "env": {
            "CLICKHOUSE_HOST": "sql-clickhouse.clickhouse.com",
            "CLICKHOUSE_USER": "demo",
            "CLICKHOUSE_PASSWORD": ""
          }
        }
      }
    }
    ```

    自分のデータを調べたい場合は、
    自分の ClickHouse Cloud サービスの[ホスト、ユーザー名、パスワード](/ja/get-started/setup/cloud#connect-with-your-app)
    を使用できます。
  </Step>

  <Step>
    ## AnythingLLMのDockerコンテナーを起動する

    次のコマンドを実行して、AnythingLLM のDockerコンテナーを起動します。

    ```bash theme={null}
    docker run -p 3001:3001 \
    --cap-add SYS_ADMIN \
    -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
    -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
    -e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
    mintplexlabs/anythingllm
    ```

    起動したら、ブラウザで `http://localhost:3001` にアクセスします。
    使用するモデルを選択し、API key を入力します。
  </Step>

  <Step>
    ## MCPサーバーの起動を待つ

    UI の左下にあるツールアイコンをクリックします。

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-detect-table-modification/pp61YI9DMmfgXVsV/images/use-cases/AI_ML/MCP/alm_tool-icon.webp?fit=max&auto=format&n=pp61YI9DMmfgXVsV&q=85&s=fa32965efb5771fffccd1209aea64f37" alt="ツールアイコン" size="md" width="1025" height="617" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/alm_tool-icon.webp" />

    `Agent Skills` をクリックし、`MCP servers` セクションを確認します。
    `Mcp ClickHouse` が `On` になるまで待ちます

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-detect-table-modification/pp61YI9DMmfgXVsV/images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_mcp-servers.webp?fit=max&auto=format&n=pp61YI9DMmfgXVsV&q=85&s=5e00f2c911795821248c7285f8a3172a" alt="MCPサーバーの準備完了" size="md" width="690" height="933" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_mcp-servers.webp" />
  </Step>

  <Step>
    ## AnythingLLMでClickHouse MCPサーバーとチャットする

    これでチャットを始める準備ができました。
    MCPサーバーをチャットで使えるようにするには、会話の最初のメッセージの先頭に `@agent` を付ける必要があります。

    <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-detect-table-modification/pp61YI9DMmfgXVsV/images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_conversation.webp?fit=max&auto=format&n=pp61YI9DMmfgXVsV&q=85&s=af6ef38212136656e5a3c00d32a77bb4" alt="会話" size="md" width="1290" height="1575" data-path="images/use-cases/AI_ML/MCP/allm_conversation.webp" />
  </Step>
</Steps>
