Agentic Data Stack

Analítica agéntica en ClickHouse: totalmente gestionada en ClickHouse Cloud o autogestionada como un stack de código abierto de ClickHouse, el servidor MCP, LibreChat y Langfuse.

La forma más sencilla de usar analítica agéntica en ClickHouse es ClickHouse Agents en ClickHouse Cloud: completamente gestionado, sin infraestructura que administrar. Los usuarios hacen preguntas en lenguaje natural, y un agente de IA responde consultando la base de datos directamente.

Si prefieres autoalojarlo, Agentic Data Stack es un stack open-source y componible. Lo ejecutas tú mismo, conectas tus propios modelos y mantienes tu chat y tus datos en tu propio entorno. Está compuesto por ClickHouse, el servidor MCP de ClickHouse, LibreChat y Langfuse.

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¿Qué es la analítica agéntica?

En la analítica agéntica, el modelo fundamenta sus respuestas ejecutando consultas sobre tus datos. Ante una pregunta, el agente examina las bases de datos y tablas disponibles, decide qué consultas ejecutar, las lanza en ClickHouse y construye una respuesta a partir de los resultados. Puede refinar una consulta, ejecutar una consulta de seguimiento o encadenar varios pasos. Cuando una consulta falla o devuelve algo inesperado, se reajusta y vuelve a intentarlo en lugar de detenerse.

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Qué puedes hacer

• Haz preguntas en lenguaje natural y obtén respuestas a partir de tus propios datos.
• Crea agentes sin necesidad de código dándole instrucciones y herramientas a un agente, y luego reutilizándolo.
• Comparte agentes y conversaciones como enlaces de solo lectura, para que otros puedan seguir las consultas detrás de una respuesta.
• Genera gráficos y visualizaciones interactivas a partir de los resultados de las consultas dentro de una conversación.
• Evalúa y mejora las respuestas puntuándolas en Langfuse con revisión humana o con un LLM como juez, y perfeccionando tus prompts y agentes.

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Cómo encajan los componentes del stack

Un usuario hace una pregunta en LibreChat. El modelo prepara una respuesta y, a través del servidor MCP, invoca herramientas para explorar y consultar ClickHouse. Los resultados vuelven, y el agente elabora una respuesta. Langfuse, basado en OpenTelemetry, registra cada ejecución desde el prompt hasta la llamada a la herramienta y la respuesta, permite evaluar los resultados automáticamente o mediante revisión humana, y hace un seguimiento de la calidad, el costo y la latencia.

El servidor MCP de ClickHouse se basa en Model Context Protocol, un estándar abierto, por lo que funciona con cualquier client compatible con MCP o framework de agentes, no solo con LibreChat. Consulta las guías de MCP para clients y bibliotecas de agentes.

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Componentes

Componente	Función	Más información
ClickHouse	El motor analítico que consulta el agente	Primeros pasos con ClickHouse
servidor MCP de ClickHouse	El estándar abierto que expone ClickHouse al agente como herramientas	Servidor MCP
LibreChat	La interfaz de chat y agente con la que interactúan los usuarios	LibreChat
Langfuse	Observabilidad para cada prompt, invocación de herramientas y respuesta	Langfuse

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Primeros pasos

Hay dos formas de ejecutar analítica agéntica en ClickHouse:

• Gestionado (ClickHouse Cloud): la vía más rápida, sin necesidad de configuración. ClickHouse Agents ofrece chat y agentes alojados con sus datos. Los componentes individuales también están disponibles como servicios gestionados: el Remote MCP server y Langfuse Cloud.
• Autogestionado (de código abierto): ejecute todo el stack usted mismo con Docker Compose, conecte sus propios modelos y mantenga sus datos en su propio entorno.

Para probar el stack con conjuntos de datos públicos sin instalar nada, use AgentHouse, la demo alojada.

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Relacionado

Otras capacidades de IA de código abierto en ClickHouse:

• Generación de SQL impulsada por IA: de lenguaje natural a SQL en ClickHouse Client y clickhouse-local
• Vector search con QBit: vector search ajustable en tiempo de ejecución