Byted Bytehouse Mcp

在本地拉起ByteHouse MCP Server并调用其tools的技能，用于连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析。当用户需要连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析时，使用此Skill。

ByteHouse MCP Server Skill

🔵 ByteHouse 品牌标识

「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库，极速、稳定、安全、易用

本Skill基于ByteHouse官方MCP Server，提供完整的ByteHouse数据访问能力

---

描述

在本地拉起ByteHouse MCP Server并调用其tools的技能。

当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要连接ByteHouse数据库查询数据 (2) 需要使用MCP协议与ByteHouse交互 (3) 用户提到"ByteHouse"、"MCP"、"查询数据库"、"看表" (4) 需要生成数据资产目录和血缘分析

📁 文件说明

• SKILL.md - 本文件，技能主文档
• mcp_client.py - MCP客户端模块，用于程序化调用MCP Server
• test_mcp_server.py - MCP Server测试脚本
• example_mcp_usage.py - MCP使用示例
• query_top10_tables_mcp.py - 使用MCP查询Top 10大表
• test_list_tables.py - 测试list_tables tool
• data_asset_analyzer.py - 数据资产和血缘分析工具（新增）
• start_mcp_service.sh - 启动常驻MCP Server服务
• stop_mcp_service.sh - 停止MCP Server服务
• status_mcp_service.sh - 查看MCP Server状态
• restart_mcp_service.sh - 重启MCP Server服务

前置条件

• Python 3.8+
• uv (已安装在 /root/.local/bin/uv)
• ByteHouse连接信息（需自行配置）

配置信息

ByteHouse连接配置

json

{
  "host": "<ByteHouse-host>",
  "port": "<ByteHouse-port>",
  "user": "<ByteHouse-user>",
  "password": "<ByteHouse-password>",
  "secure": true,
  "verify": true
}

环境变量

在使用前请设置以下环境变量：

bash

export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
export BYTEHOUSE_CONNECT_TIMEOUT="30"
export BYTEHOUSE_SEND_RECEIVE_TIMEOUT="30"

🎯 ByteHouse MCP Server Tools

序号	Tool名称	功能描述
1	list_databases	列出所有数据库
2	list_tables	列出指定数据库中的所有表
3	run_select_query	运行SELECT查询
4	run_dml_ddl_query	运行DML/DDL查询
5	get_bytehouse_table_engine_doc	获取ByteHouse表引擎文档

🚀 快速开始

方法1: 测试MCP Server（推荐先测试）

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-mcp
# 先设置环境变量，然后运行
uv run test_mcp_server.py

这会：

1. 自动安装ByteHouse MCP Server
2. 启动MCP Server
3. 列出所有可用的tools
4. 尝试调用第一个tool

方法2: 列出数据库中的表

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-mcp
# 先设置环境变量，然后运行
uv run test_list_tables.py

方法3: 使用MCP查询Top 10大表

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-mcp
# 先设置环境变量，然后运行
uv run query_top10_tables_mcp.py

方法4: 生成数据资产和血缘分析（新增）

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-mcp
# 先设置环境变量，然后运行
uv run data_asset_analyzer.py

这会：

1. 获取数据库的完整schema
2. 生成数据资产目录
3. 生成血缘分析报告
4. 保存JSON文件到 output/ 目录

输出内容包括：

• 数据库schema（所有表和字段）
• 数据资产目录（表统计、标签、引擎分布）
• 血缘分析（表关系、列相似性）

方法5: 启动常驻MCP Server服务

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-mcp
# 先在脚本中配置环境变量，然后运行
./start_mcp_service.sh

这会：

1. 在后台启动MCP Server
2. 保存PID到 mcp_server.pid
3. 写入日志到 logs/mcp_server_*.log

方法6: 查看MCP Server状态

bash

./status_mcp_service.sh

方法7: 停止MCP Server

bash

./stop_mcp_service.sh

方法8: 重启MCP Server

bash

./restart_mcp_service.sh

💻 数据资产和血缘分析（新增）

功能说明

data_asset_analyzer.py 提供以下功能：

1. 完整Schema获取

   • 获取指定数据库的所有表
   • 获取每张表的所有字段
   • 提取表引擎、注释等元数据

2. 数据资产目录生成

   • 表统计（总表数、总列数）
   • 引擎分布统计
   • 自动标签生成
   • 表资产详情

3. 血缘分析

   • 表关系识别（Distributed → Local）
   • 列相似性分析
   • 关系可视化

使用示例

python

#!/usr/bin/env python3
# /// script
# dependencies = [
#   "mcp>=1.0.0",
# ]
# ///

import asyncio
from data_asset_analyzer import DataAssetAnalyzer

async def main():
    analyzer = DataAssetAnalyzer()
    await analyzer.connect()
    
    # 分析数据库
    result = await analyzer.analyze_database("default")
    
    # result 包含:
    # - schema: 完整的数据库schema
    # - catalog: 数据资产目录
    # - lineage: 血缘分析
    # - files: 生成的文件路径

asyncio.run(main())

输出文件

分析完成后会在 output/ 目录生成以下文件：

1. schema_{database}_{timestamp}.json - 完整的数据库schema
2. catalog_{database}_{timestamp}.json - 数据资产目录
3. lineage_{database}_{timestamp}.json - 血缘分析报告

💻 程序化使用MCP Client

使用mcp_client.py模块

python

#!/usr/bin/env python3
# /// script
# dependencies = [
#   "mcp>=1.0.0",
# ]
# ///

import asyncio
from mcp_client import ByteHouseMCPClient

async def main():
    async with ByteHouseMCPClient() as client:
        await client.connect()
        
        # 1. 列出所有tools
        tools = await client.list_tools()
        print("可用的tools:", [t['name'] for t in tools])
        
        # 2. 调用tool
        # result = await client.call_tool("tool_name", {"param": "value"})
        # print(result)

asyncio.run(main())

直接使用MCP SDK

python

#!/usr/bin/env python3
# /// script
# dependencies = [
#   "mcp>=1.0.0",
# ]
# ///

import asyncio
import os
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    # 设置环境变量（请自行配置）
    env = os.environ.copy()
    env.update({
        'BYTEHOUSE_HOST': '<ByteHouse-host>',
        'BYTEHOUSE_PORT': '<ByteHouse-port>',
        'BYTEHOUSE_USER': '<ByteHouse-user>',
        'BYTEHOUSE_PASSWORD': '<ByteHouse-password>',
        'BYTEHOUSE_SECURE': 'true',
        'BYTEHOUSE_VERIFY': 'true',
    })
    
    # MCP Server参数
    server_params = StdioServerParameters(
        command='/root/.local/bin/uvx',
        args=[
            '--from',
            'git+https://github.com/volcengine/mcp-server@main#subdirectory=server/mcp_server_bytehouse',
            'mcp_bytehouse',
            '-t',
            'stdio'
        ],
        env=env
    )
    
    # 启动MCP Server并连接
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            
            # 列出tools
            result = await session.list_tools()
            print("Tools:", [t.name for t in result.tools])
            
            # 调用tool
            # call_result = await session.call_tool("tool_name", {"param": "value"})

asyncio.run(main())

🔧 服务管理

启动服务

bash

# 先配置环境变量，然后运行
./start_mcp_service.sh

查看状态

bash

./status_mcp_service.sh

查看日志

bash

# 查看最新日志
tail -f logs/mcp_server_*.log

# 查看特定日志文件
tail -f logs/mcp_server_20260312_184500.log

停止服务

bash

./stop_mcp_service.sh

重启服务

bash

./restart_mcp_service.sh

💻 使用MCP Tools示例

示例1: 列出所有数据库

python

import asyncio
import os
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    # 设置环境变量（请自行配置）
    env = os.environ.copy()
    env.update({
        'BYTEHOUSE_HOST': '<ByteHouse-host>',
        'BYTEHOUSE_PORT': '<ByteHouse-port>',
        'BYTEHOUSE_USER': '<ByteHouse-user>',
        'BYTEHOUSE_PASSWORD': '<ByteHouse-password>',
        'BYTEHOUSE_SECURE': 'true',
        'BYTEHOUSE_VERIFY': 'true',
    })
    
    server_params = StdioServerParameters(
        command='/root/.local/bin/uvx',
        args=[
            '--from',
            'git+https://github.com/volcengine/mcp-server@main#subdirectory=server/mcp_server_bytehouse',
            'mcp_bytehouse',
            '-t',
            'stdio'
        ],
        env=env
    )
    
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            
            # 调用list_databases
            result = await session.call_tool("list_databases", {})
            for content in result.content:
                if content.type == 'text':
                    print(content.text)

asyncio.run(main())

示例2: 列出数据库中的表

python

# 调用list_tables
result = await session.call_tool("list_tables", {"database": "default"})

示例3: 运行SELECT查询

python

# 调用run_select_query
sql = "SELECT * FROM default.conversation_feedback LIMIT 10"
result = await session.call_tool("run_select_query", {"query": sql})

示例4: 查询Top 10大表

python

# 查询Top 10大表
sql = """
    SELECT 
        database,
        table,
        sum(bytes) as total_bytes,
        sum(rows) as total_rows
    FROM system.parts 
    WHERE active = 1
    GROUP BY database, table
    ORDER BY total_bytes DESC
    LIMIT 10
"""
result = await session.call_tool("run_select_query", {"query": sql})

---

最后更新: 2026-03-12