手把手教程：在Dify中通过MCP连接ClickHouse，解锁AI数据分析新能力 原创

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

cd dify/docker
cp .env.example .env

# 启动 Docker 容器，根据你系统上的 Docker Compose 版本，选择合适的命令来启动容器。
docker-compose up -d

docker-compose -p dify up -d

docker-compose -p <项目名称> [其他命令]
例如：# 启动项目并指定名称
docker-compose -p myproject up -d

docker compose ps

# 本地环境
http://localhost/install

# 本地环境
http://localhost

http://localhost:8000/sse

{
  "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"
  }
}

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

mcp dev mcp_clickhouse/mcp_server.py

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

你是一名专业的数据分析师和DBA。
理解用户的原始需求，用户需求是：{{#sys.query#}}
结合知识库中提供的数据表结构信息
输出标准的查询 ClickHouse SQL 语句，供 ClickHouse 直接执行。

要求：
1. 返回内容：仅返回标准查询 SQL 语句；
2. 返回内容：不要添加其他任何内容，不要添加格式内容，如：query、SQL 等；
3. 查询语句的表名前，需要添加数据库名称。

def main(arg1: str) -> dict:
    # 去掉开头的 ```sql
    if arg1.startswith("```sql"):
        arg1 = arg1[len("```sql"):]
    # 去掉结尾的 ```
    if arg1.endswith("```"):
        arg1 = arg1[:-len("```")]
    # 将所有的 \n 替换为空格
    arg1 = arg1.replace("\n", " ")
    # 去掉可能的前后空格
    arg1 = arg1.strip()
    return {
        "result": arg1
    }

import json

def main(arg1: str) -> dict:

    # 结果存储
    result = {
    "result-1": "",  # 存储 trip_mile_group 的值
    "result-2": ""   # 存储 vin_count 的值
    }

    # 解析文本内容
    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中的每个TextContent
    text_contents = content_str.split("), ")

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

    # 处理第一个JSON对象时提取字段名称
    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 ')结尾，去掉这部分
            if json_str.endswith("')"):
                json_str = json_str[:-2]
            elifnot tc.endswith(")"): # 处理最后一个元素，它可能没有结尾的 )
                json_str = json_str
            
            # 处理转义字符
            json_str = json_str.encode().decode('unicode_escape')
            
            # 移除末尾的单引号（如果有）
            if json_str.endswith("'"):
                json_str = json_str[:-1]
            
            try:
                item = json.loads(json_str)
                
                # 如果是第一个JSON对象，提取字段名称
                ifnot first_json_processed:
                    field_names = list(item.keys())
                    # 初始化每个字段的值列表
                    for field in field_names:
                        field_values[field] = []
                    first_json_processed = True
                
                # 将每个字段的值添加到相应的列表中
                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}")

    # 将提取的值用分号连接并存入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"]
    }