LibreChat에서 ClickHouse MCP 서버 사용

이 가이드에서는 Docker를 사용해 ClickHouse MCP 서버로 LibreChat을 설정하는 방법을 설명합니다.

이 가이드에서는 Docker를 사용해 ClickHouse MCP 서버로 LibreChat을 설정하고 ClickHouse 예시 데이터셋에 연결하는 방법을 설명합니다.

1. ​

   Docker 설치

   LibreChat과 MCP Server를 실행하려면 Docker가 필요합니다. Docker를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

   1. docker.com에 접속합니다
   2. 사용 중인 운영 체제에 맞는 Docker Desktop을 다운로드합니다
   3. 운영 체제별 안내에 따라 Docker를 설치합니다
   4. Docker Desktop을 열고 실행 중인지 확인합니다

   
   

   자세한 내용은 Docker 문서를 참조하세요.

2. ​

   LibreChat 리포지토리 복제

   터미널(command prompt, terminal 또는 PowerShell)을 열고 다음 명령으로 LibreChat 리포지토리를 복제합니다:

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

   .env 파일 생성 및 편집

   예시 설정 파일인 .env.example을 .env로 복사하세요:

   cp .env.example .env
   

   자주 사용하는 텍스트 편집기에서 .env 파일을 여십시오. OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock 등 널리 사용되는 여러 LLM 제공업체에 대한 섹션이 표시됩니다. 다음은 예시입니다:

   .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=
   

   사용할 LLM 제공업체의 API Key로 user_provided를 바꾸세요.

   로컬 LLM 사용

   API Key가 없으면 Ollama와 같은 로컬 LLM을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 나중에 단계 “Ollama 설치”에서 확인할 수 있습니다. 지금은 .env 파일을 수정하지 말고 다음 단계로 진행하세요.

4. ​

   librechat.yaml 파일 생성

   새 librechat.yaml 파일을 생성하려면 다음 명령을 실행하세요:

   cp librechat.example.yaml librechat.yaml
   

   LibreChat의 주 설정 파일이 생성됩니다.

5. ​

   Docker compose에 ClickHouse MCP 서버 추가

   다음으로 LLM이 ClickHouse SQL playground와 상호 작용할 수 있도록 LibreChat Docker compose 파일에 ClickHouse MCP 서버를 추가합니다.

   docker-compose.override.yml 파일을 생성하고 다음 구성을 추가하십시오:

   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
   

   자체 데이터를 살펴보려면 자체 ClickHouse Cloud 서비스의 호스트, 사용자 이름, 비밀번호를 사용하면 됩니다.

   ClickHouse Cloud 시작하기

   아직 Cloud 계정이 없다면 지금 ClickHouse Cloud를 시작하고 $300 상당의 크레딧을 받으십시오. 30일 무료 체험이 종료된 후에는 종량제 요금제로 계속 사용하거나, 사용량 기반 할인에 대해 자세히 알아보려면 문의하십시오. 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하십시오.

6. ​

   librechat.yaml에서 MCP server 구성하기

   librechat.yaml을 열고 다음 구성을 파일 맨 끝에 추가하세요:

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

   이렇게 하면 LibreChat이 Docker에서 실행 중인 MCP Server에 연결되도록 설정됩니다.

   다음 줄을 찾으십시오:

   librechat.yaml

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

   간단히 진행하기 위해, 지금은 인증이 필요 없도록 하겠습니다:

   librechat.yaml

   socialLogins: []
   
7. ​

   Ollama를 사용해 로컬 LLM 추가하기 (선택 사항)

   ​

   Ollama 설치

   Ollama 웹사이트로 이동하여 사용 중인 시스템에 맞는 Ollama를 설치하세요.

   설치가 완료되면 다음과 같이 모델을 실행할 수 있습니다:

   ollama run qwen3:32b
   

   모델이 없으면 로컬 머신으로 가져옵니다.

   모델 목록은 Ollama library에서 확인하십시오

   ​

   librechat.yaml에서 Ollama 구성

   모델 다운로드가 완료되면 librechat.yaml에서 설정하십시오:

   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. ​

   모든 서비스 시작

   LibreChat 프로젝트 폴더의 루트 디렉터리에서 다음 명령을 실행하여 서비스를 시작하십시오:

   docker compose up
   

   모든 서비스가 완전히 실행될 때까지 기다리세요.

9. ​

   브라우저에서 LibreChat 열기

   모든 서비스가 실행되면 브라우저를 열고 http://localhost:3080/으로 이동하십시오.

   아직 무료 LibreChat 계정이 없다면 계정을 만든 후 로그인하십시오. 이제 ClickHouse MCP 서버에 연결된 LibreChat 인터페이스와 선택적으로 로컬 LLM이 표시됩니다.

   채팅 인터페이스에서 MCP 서버로 clickhouse-playground를 선택하십시오:

   이제 LLM에 ClickHouse 예시 데이터셋을 탐색해 보도록 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 직접 시도해 보십시오:

   Prompt

   What datasets do you have access to?
   

LibreChat UI에 MCP 서버 옵션이 표시되지 않으면 librechat.yaml 파일에 올바른 permissions이 설정되어 있는지 확인하세요.

interface 아래 mcpServers 섹션에서 use가 false로 설정되어 있으면 채팅에 MCP 선택 드롭다운이 표시되지 않습니다:

librechat.yaml

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