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The Power of ClickHouse with MCP

The Power of ClickHouse with MCP

2026 年 07 月 15 日に開催された MCP Developer Lab by Geodesic の登壇資料です

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Takayuki Enomoto

July 15, 2026

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Transcript

  1. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY MCP Developer Lab The

    Power of ClickHouse with MCP ClickHouse 株式会社 Takayuki Enomoto The Leading Database for AI
  2. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL

    & PROPRIETARY 2 自己紹介 Takayuki Enomoto / 榎本 貴之 (えのもと たかゆき) ClickHouse ソリューションアーキテクト - システムインテグレーター、ゲーム会社におけるインフラエンジニア のキャリアを経て、2015 年にクラウドサポートエンジニアとして AWS に参画。分析サービスにおけるエキスパートとして、エスカ レーション対応や複雑な問題解決に従事 - 2021 年からは OpenSearch のソリューションアーキテクトとして、 検索サービスの導入支援、技術課題解決、 OSS コミュニティ運営などを担当
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    & PROPRIETARY 3 AI Era データ基盤こそが AI の能力を拡張する • クエリ性能が、エージェントの性能を決める • データの量や鮮度が、エージェントの精度を左右する • MCP や skills の充実が、エージェントの能力を拡張する
  4. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 4 ©2026 CLICKHOUSE INC.,

    CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 主体はデータから エージェントへ エージェント主体 USER AGENT USER AGENT USER AGENT 同時実行数 数千件 頻度 オンデマンド 応答要件 ミリ秒 エージェント アプリケーション 全従業員 AI SRE データ主体 USER USER USER USER USER USER 同時実行数 数十件 〜数千件 頻度 スケジュール オンデマンド 要求要件 ミリ秒 〜数十秒 アプリケーション データアナリスト SRE AIエージェントが主体となることで、 データプラットフォームへの要求が変化 MCP MCP 目的に応じて最適なデータストアを使い分け RDB DWH Observability トレードオフ 高性能なオールインワンストレージが必要
  5. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 5 ©2026 CLICKHOUSE INC.,

    CONFIDENTIAL & PROPRIETARY The Unified Data Platform for AI era ClickHouseは AI 時代 のための 統合データプラットフォー厶 です。 膨大なデータをSQL で 超高速 に 分析できるように設計されています。 圧倒的な データ圧縮率 と 最適化されたクエリエンジンで 大幅なコスト削減 を実現します。 ClickHouse はエージェントのために作 られたものではない。 でも、エージェントにとって最適 数十億行でも <1s 応答 ペタバイト規模でも予測可能なコスト 設計段階から高同時実行 エージェントのクエリバーストは、 顧客向けアプリのトラフィックそのもの。 全量データをそのまま保持。サンプリング不要。 エージェントの数十ステップにわたる処理を止めない。
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    & PROPRIETARY 6 顧客が実証した「 ClickHouse の速さ」 スピード、スケール、コスト 4万以上のマイクロサービスから生 成されるあらゆるログを集計 5PB / 日 1,250万 / 秒 データインジェスト 500〜1,000 QPSを ミリ秒で処理 クエリの最適化で 処理性能が4.3倍 Druidから移行した イベントデータ基盤 10億件+ / 分 イベントインジェスト 30倍のデータ圧縮 90%のコスト削減 オブザーバビリティおよびモ デル開発時の分析基盤 PB / 日 データインジェスト Claude 4 の開発に利用 Claudeが ClickHouseを選択 ANTHROPIC
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    & PROPRIETARY 7 ClickHouse のソリューションスタック AI 時代のための統合データプラットフォーム ClickHouse Postgres Langfuse LLMオブザーバビリティ ClickPipes ユーザー ClickHouse Agent Agentic AI 分析 ClickStack オブザーバビリティ API アプリ UI その他ソース データレイク オープンテーブル フォーマット 外部ソースを 直接参照 CDC リアルタイム 同期 DB 高速分析処理 外部データ取り込み 基幹データ・トランザクション データ 連携
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    & PROPRIETARY 8 ClickHouse のソリューションスタック AI 時代のための統合データプラットフォーム ClickHouse Postgres Langfuse LLMオブザーバビリティ ClickPipes ユーザー ClickHouse Agent Agentic AI 分析 ClickStack オブザーバビリティ API アプリ UI その他ソース データレイク オープンテーブル フォーマット 外部ソースを 直接参照 CDC リアルタイム 同期 DB 高速分析処理 外部データ取り込み 基幹データ・トランザクション データ 連携 MCP Plugin エージェント LLM API SDK CLI
  9. Plug in. Ship faster. with ClickHouse MCP and Skills REPLIT

    CURSOR CLAUDE KIRO NOTION CODEX COPILOT QUICK SUITE ANTIGRAVITY
  10. ユーザーデータに特化した分析エージェントを手軽に構築 ClickHouse MCP • ClickHouse Cloud 向けの フルマネージドリモート MCP •

    AI エージェントが本番データに接 続し、分析を実行する ための各種ツールを提供 • Query API との連携による きめ細かなアクセス制御を 提供 • コードや社内システムなど、独自 のコンテキストとの 統合にも対応
  11. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 11 ©2026 CLICKHOUSE INC.,

    CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Notion: ClickHouse ネイティブコネクター MCP で ClickHouse 上のデータにアクセスし、分析の実行やレポートの作成を実現
  12. Agent Skills エージェントに ClickHouse のベストプラクティスを素早く注入 clickhouse-best-practices スキーマ設計‧クエリ最適化‧取り込みの 28 ルールを影響度順に 適⽤

    clickhouse-architecture-advisor 取り込み‧エンリッチ‧upsert‧時系列‧事前集計の 5 つの意思 決定 chdb-datastore / chdb-sql pandas 互換 API(10〜100倍)とファイル / S3 へのサーバーレス SQL clickhousectl local-dev / cloud-deploy ローカル環境のゼロ構築から ClickHouse Cloud デプロイまで clickhouse-js-node-troubleshooting Node.js クライアントの接続断‧型不⼀致などの障害対応 例: テーブル設計におけるスキル有無の⽐較 $ npx skills add clickhouse/agent-skills ✗ スキルなし user_id Nullable(String) ORDER BY tuple() toYYYYMMDD(...) ✓ スキルあり user_id UInt64 ORDER BY (user_id, ts) toYYYYMM(...) VS
  13. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 13 マネージドエージェント : ClickHouse

    Agent ClickHouseに格納されているデータを 自然言語で分析可能な UI Agent • OSSのChat UIプロダクト LibreChat を買収し、 マネージドサービスとして提供 • ClickHouse Cloud マネジメントコンソールからシーム レスに接続可能 • グラフィカルなデータの可視化から、エージェントの作 成などもサポート • ClickHouse MCPを含む様々なMCPを利用可能 対話形式で ClickHouse 上のデータ分析を実現
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    & PROPRIETARY 16 ClickStack ClickHouse を活用したオブザーバビリティスタック https://play-clickstack.clickhouse.com/
  15. ClickStack MCP ClickHouse のオブザーバビリティスタック 決定的なワークフロー SQL エスケープハッチ 特化型セマンティックツール 最適化された実行 お好みのエージェントをそのまま利用

    トレース・ログ・メトリクスをつな ぎ、相関したシグナルを提供す るツール 構造化されたツールが再現性 と正確性を向上。 カプセル化されたロジックに より、より高速で効率的な分 析を実現。 エンジニアはいつでもネイティブ クエリに切り替え可能。 Claude や Cursor など、日常的に利用しているハーネスに組込みが可能
  16. ClickStack MCP を使うべき理由 専用設計の MCP による、より高速・高精度・高効率な エージェント駆動のオブザーバビリティーを実現 一貫性 2.7x 回答の再現性が向上

    ツール呼び出し頻度 -25% 同じ回答に到達する までのトークン数が半 分に。 精度 +17% 正しい根本原因の 特定、修復に寄与
  17. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 22 ©2026 CLICKHOUSE INC.,

    CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ClickHouse 社内事例 AI Native DWH “DWAINEˮ 非エンジニアを含む 500人以上が利用 社内分析ユースケースの 70%をカバー • エンジニア : 複数ソースを横断した障害原因の即時特定 • セールス  : 顧客提案時の、比較データ・可視化の収集 • プロダクト : オンボーディング等のアクションと継続率の相関分析 • ファイナンス: ビジネスロジックに基づく経営指標の正確な算出 • コスト最適化: サービス消費量とクラウド基盤コストの相関精査 チャレンジ & ソリューション • ビジネスコンテキストの整備と提供  LLMによる分析制度を向上させるためにビジネスコンテキストは必須  MCPサーバで、社内データ Wikiやファイルシステムとの連携 • 強化されたデータ品質プロセス  人間では回避できるデータ品質問題を LLMは増幅してしまう  データ検証ルール、リネージ、品質モニタリングなどを厳格化 BIツールからAIチャットUIへシフト アナリストの工数が50〜70%削減 LibreChat Agentic AI ClickHouse Data Stack +
  18. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL

    & PROPRIETARY 23 まとめ ClickHouse は AI エージェント時代の分析要件に応えられる統合データプラットフォーム USER AGENT USER AGENT USER AGENT エージェント アプリケーション 全従業員 AI SRE 1s クエリ速度 PB スケール 1000 ノード並行性 MCP MCP Managed Postgres ClickPipes ClickHouse Agent ClickStack Langfuse
  19. ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL

    & PROPRIETARY 24 Feel free to ask AgentHouse anything! ClickHouse について何でも質問可能なエージェント。デモデータを使用しての分析も可能 https://llm.clickhouse.com/