ByteHouse 已对接 MCP 协议，用于构建数据源、多步骤分解实现数据分析。同时，由于 ByteHouse 具备高性能数据分析的能力，可以快速输出数据结果，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。

在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL 等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战：

• LLM 缺乏实时数据接入能力：LLM 无法获取实时数仓数据，动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉。
• 跨数据源分析困难：数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地 CSV/Excel 等文件，跨系统数据整合需大量准备时间，取数仍然需要大量依赖取数工程师和取数平台。

MCP（模型上下文协议）通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能中枢 + ByteHouse" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM 通过 MCP 接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建数据分析 Agent。

ByteHouse 基于 MCP 协议实现 ByteHouse MCP Server，赋能 LLM 实时数仓分析能力。当 LLM 接入ByteHouse MCP Server 时，可实现如下场景：

• 实时数据中枢：通过 MCP 管道实现 ByteHouse与 API / 数据库等数据毫秒级接入。同时，ByteHouse 作为高性能实时数仓，在 Agent 的逐步分解分析时，输出结果更快。
• 对话式分析引擎：LLM 直接调用 ByteHouse 数据接口，支持自然语言提问生成动态解读报告。
• 资源隔离与降本：ByteHouse 支持秒级扩缩容，Agent 数据分析资源可以与数据生产系统隔离，降低分析成本。

ByteHouse MCP Server 是大语言模型和 ByteHouse 实例的沟通桥梁，能高效传递信息，实现二者无缝对接与协同。它还为 ByteHouse 数据开发、查询优化、集群运维提供全生命周期智能化服务。数据开发时，提供精准指引与建议，提升效率和质量；查询优化方面，支持分析语句、优化性能；集群运维环节，提供监测状态、预警风险、自动诊断修复，保障系统高效运转。
您可以通过火山方舟通过云部署模式或本地部署模式的方式部署 ByteHouse MCP Server。MCP Client 可以支持火山方舟平台、Trae 、Cusrsor、Python 等多种方式接入。

工具能力 #

火山引擎已为您准备好 ByteHouse MCP 服务的云部署条件，您只需开通并单击 “云部署”，该服务即可由函数服务（veFaaS）和 API 网关以 serverless 方式全托管，支持自动扩缩容，无需手动运维。费用按实际调用时长和次数收取，更多计费详情可查函数服务和 API 网关计费说明。

操作步骤 #

1. 在火山引擎 大模型生态广场上搜索 ByteHouse MCP。
   

2. 打开后如下图，单击云部署。
   

3. 输入 Bytehouse 连接地址、端口、用户名称、密码、选择网关实例后，单击开始部署。
   
   环境变量获取说明

   产品名称	环境变量	说明
   ByteHouse 企业版（CE）	BYTEHOUSE_HOST	ByteHouse 链接网关地址，您可通过 ByteHouse 控制台 -> 集群管理 -> 基本信息路径获取。示例如下：
   	BYTEHOUSE_PORT	在参数 BYTEHOUSE_SECURE 设置为 true 时， 设置为 8443 在参数 BYTEHOUSE_SECURE 设置为 false 时， 设置为 8123
   	BYTEHOUSE_USER	配置为 ByteHouse 用户名。您可通过集群管理 -> 个人中心 -> 账号管理路径获取用户名。
   	BYTEHOUSE_PASSWORD	配置为 ByteHouse 访问密码。您可通过集群管理 -> 个人中心 -> 账号管理路径获取密码。
   	BYTEHOUSE_SECURE	启用/禁用 HTTPS 连接，默认设置为 true。
   	BYTEHOUSE_VERIFY	启用/禁用 SSL 证书验证模式 默认设置为 true。 设置为 false 禁用证书验证（不建议用于生产）。
   	BYTEHOUSE_CONNECT_TIMEOUT	连接超时（以秒为单位），如果遇到连接超时，请增加此值。
   	BYTEHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT	发送/接收超时（以秒为单位） 默认30s，对于长时间运行的查询，请增加此值。

4. 等待部署完成后， 系统将生成 ByteHouse MCP Server 的连接地址。请保存该地址，用于后续接入其他平台时使用。
   

快速体验 #

当您完成 ByteHouse + MCP + LLM 的 Agent 搭建之后，您可快速体验数据分析 Agent。
以下演示在以 Trae 为例说明，需要提前安装 Trae。您也可以通过 VS Code客户端 / Cursor 并安装 Cline 扩展程序搭建。

步骤一： 配置 ByteHouse MCP 服务器地址 #

将在云部署模式说明中获取的 ByteHouse MCP Server 连接地址填入配置框，单击确认。

步骤二： 创建 ByteHouse Agent #

自定义 Agent 名称，并配置提示词，选择工具后，单击保存。

步骤三： 开始体验 #

配置完成后，即可开始体验 ByteHouseAgent。

如下是最容易被唤起的 Prompt 示例，您可使用以下示例体验。

list_database
我想要查询当前所使用的集群环境中，都存在哪些数据库。具体来说，希望获取该集群内所有已创建数据库的名称等相关信息，以便进一步对这些数据库进行管理、分析或者使用等操作。 
list_tables
我想要查询数据库名为 {database name} 的这个数据库中具体包含了哪些数据表。 
run_select_query
帮忙查询一下集群存储目前的水位情况，包括各个存储节点当前的使用容量、剩余容量以及占总容量的百分比等详细信息。 
get_bytehouse_table_engine_doc
帮我详细查询一下Bytehouse表引擎的使用文档。为了能更直观地了解其操作方式，希望能给出一些具体的执行实例，包括示例代码、操作步骤、输入输出的详细描述等内容，以便我可以更好地学习和实践Bytehouse表引擎的相关应用。 

您也可以选择在本地运行 Bytehouse MCP Server，按照如下模版配置在 Cursor，Visual Studio Code，Trae 等客户端。环境变量获取方式可参考操作步骤中步骤三中的说明。

{
  "mcpServers": {
    "mcp_server_bytehouse": {
      "command": "uvx",
      "serverName": "mcp-bytehouse",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/volcengine/mcp-server@main#subdirectory=server/mcp_server_bytehouse",
        "mcp_bytehouse"
      ],
      "env": {
        "BYTEHOUSE_HOST": "<ByteHouse-host>",
        "BYTEHOUSE_PORT": "<ByteHouse-port>",
        "BYTEHOUSE_USER": "<ByteHouse-user>",
        "BYTEHOUSE_PASSWORD": "<ByteHouse-password>",
        "BYTEHOUSE_SECURE": "true",
        "BYTEHOUSE_VERIFY": "true",
        "BYTEHOUSE_CONNECT_TIMEOUT": "30",
        "BYTEHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT": "30",
        "UV_NO_CACHE": "1"
      }
    }
  }
}