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LibreChat는 Agentic Data Stack채팅 및 에이전트 프런트엔드입니다. SQL을 직접 작성하는 대신, 사용자가 자연어로 질문하면 에이전트가 답변합니다. 에이전트는 ClickHouse MCP 서버를 통해 데이터베이스와 테이블을 확인하고, 읽기 전용 쿼리를 실행하며, 그 결과를 바탕으로 답변을 구성합니다. 스택이 이 연결을 미리 구성해 두므로 LibreChat는 처음 로그인한 직후부터 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 전체 스택은 Docker 설정 가이드를 따라 배포하십시오.

LibreChat 기능

기능설명
데이터 기반 에이전트 구축반복적으로 발생하는 질문에 사용할 재사용 가능한 에이전트를 구축합니다. ClickHouse를 인식하도록 설정하는 방법은 2가지입니다. 스키마와 주로 사용할 테이블을 설명하는 Instructions를 제공하고, ClickHouse-Local MCP 서버를 추가해 데이터베이스와 테이블을 나열하고 읽기 전용 쿼리를 실행할 수 있게 합니다.
더 많은 MCP 서버 연결에이전트는 ClickHouse에만 국한되지 않습니다. LibreChat의 MCP 설정에서 원하는 MCP 서버를 추가하면 하나의 채팅에서 다른 데이터베이스, 내부 API 또는 SaaS 도구에도 연결할 수 있습니다.
차트 및 시각화 생성예를 들어 “매출 기준 상위 10개 제품을 차트로 보여주세요”와 같이 결과를 시각화하도록 에이전트에 요청하면, 탐색하고 공유할 수 있는 대화형 차트를 반환합니다. 시각화에는 에이전트별로 활성화되는 LibreChat Artifacts가 사용됩니다.
코드 인터프리터로 코드 실행SQL 외에도 에이전트는 안전한 sandbox에서 코드를 실행해 결과를 변환하거나 분석할 수 있습니다. 예를 들어 쿼리 결과를 파일이나 계산된 메트릭으로 바꿀 수 있습니다.
백그라운드에서 긴 쿼리 실행쿼리 실행에 시간이 걸릴 수 있지만 계속 기다릴 필요는 없습니다. 재개 가능한 스트림을 사용하면 생성을 시작한 뒤 다른 대화로 전환했다가 완료된 응답으로 다시 돌아올 수 있습니다.
분석 결과를 읽기 전용 링크로 공유대화를 읽기 전용 링크로 공유하면 다른 사용자가 분석을 다시 실행하지 않고도 검토할 수 있습니다. 공유된 보기에는 도구 호출과 각 답변의 근거가 된 SQL이 포함되므로, 결과가 어떻게 생성되었는지 명확하게 추적할 수 있습니다.
MCP 서버에 대한 접근 제어팀 배포에서는 역할 기반 접근 제어가 누가 MCP 서버와 에이전트를 사용, 생성, 공유할 수 있는지와 어떤 수준(Viewer, Editor 또는 Owner)으로 수행할 수 있는지를 관리합니다.

스택 내에서

LibreChat은 librechat.yaml을 통해 사전 구성되므로, 별도 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.
  • ClickHouse MCP 서버가 도구 소스로 등록되어 있어, 에이전트가 추가 설정 없이 ClickHouse를 탐색하고 쿼리할 수 있습니다.
  • 모든 대화는 관측성을 위해 Langfuse로 추적되며, 프롬프트, 도구 호출, 응답, 비용, 지연 시간을 기록합니다.
  • Admin Panel(포트 3081)은 브라우저 기반 UI로, librechat.yaml을 직접 편집하지 않고도 이 구성(엔드포인트, MCP 서버, 에이전트 설정)을 변경할 수 있습니다.
ClickHouse MCP 서버를 독립 실행형 LibreChat 인스턴스에 연결하려면 공식 가이드인 Using ClickHouse MCP server with LibreChat을 참조하십시오. LibreChat의 전체 기능 문서는 LibreChat documentation에서 확인할 수 있습니다.
관리형 환경을 선호한다면 ClickHouse Cloud는 ClickHouse Agents(베타)를 제공합니다. 동일한 기반 위에 구축된 호스팅형 에이전트 환경으로, 별도 설정 없이 사용할 수 있으며 에이전트 구축 기능은 Cloud Console에서 제공합니다.
마지막 수정일 2026년 6월 25일