LibreChat

LibreChat 如何作为智能体数据技术栈的聊天和智能体前端

LibreChat 是 Agentic Data Stack 的聊天和智能体前端。用户无需编写 SQL，只需用自然语言提问，智能体就会作答。

智能体通过 ClickHouse MCP 服务器来查看您的数据库和表、运行只读查询，并基于结果生成答案。这套技术栈已为您完成相关连接，因此 LibreChat 从首次登录起即可查询您的数据。要部署完整技术栈，请参阅 Docker 设置指南。

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LibreChat 功能

功能	说明
基于您的数据构建智能体	为反复出现的问题构建可复用的智能体。要让它具备 ClickHouse 感知能力，有两个关键设置：为其提供描述您的 schema 和首选表的 Instructions，并添加 ClickHouse-Local MCP 服务器，这样它就能列出数据库和表，并运行只读查询。
连接更多 MCP 服务器	智能体并不局限于 ClickHouse。您可以通过 LibreChat 的 MCP 设置添加任意 MCP 服务器，这样一次聊天就能访问其他数据库、内部 API 或 SaaS 工具。
生成图表和可视化内容	您可以让智能体将结果可视化，例如“将按收入排名前 10 的产品绘制成图表”，它会返回一个可交互的图表，供您探索和共享。可视化功能基于 LibreChat Artifacts，并按智能体启用。
使用代码解释器运行代码	除了 SQL 之外，智能体还可以在安全的 sandbox 中运行代码，以转换或分析结果，例如将查询结果转成文件或计算指标。
在后台运行长时间查询	查询可能需要一些时间，但您无需一直等待。借助可恢复流，您可以启动一次生成，切换到另一个会话，然后回来查看已完成的响应。
将分析共享为只读链接	将会话共享为只读链接，这样其他人无需重新运行分析即可查看结果。共享视图包含工具调用以及每个答案背后的 SQL，可清晰追溯结果的生成过程。
控制对 MCP 服务器 的访问	在团队部署中，基于角色的访问控制用于管理谁可以使用、创建和共享 MCP 服务器 与智能体，以及可授予的权限级别 (Viewer、Editor 或 Owner) 。

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在技术栈中

LibreChat 通过 librechat.yaml 预先完成配置，因此开箱即用：

• ClickHouse MCP 服务器已注册为工具源，因此智能体无需额外设置即可浏览并查询 ClickHouse。
• 每个对话都会被追踪到 Langfuse 以实现可观测性，记录提示词、工具调用、响应、成本和延迟。
• Admin Panel (端口 3081) 是一个基于浏览器的 UI，可在无需手动编辑 librechat.yaml 的情况下更改这些配置 (端点、MCP 服务器和智能体设置) 。

如需将 ClickHouse MCP 服务器连接到独立的 LibreChat 实例，请参阅官方指南：Using ClickHouse MCP server with LibreChat。有关 LibreChat 完整功能的文档，请参阅 LibreChat documentation。

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