> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# LibreChat

> Как LibreChat выступает интерфейсом чата и агентов для агентного стека данных

LibreChat — это **интерфейс чата и агентов** для [Agentic Data Stack](/ru/products/agentic-data-stack/overview). Вместо того чтобы писать SQL, пользователь задаёт вопрос обычным языком, а агент отвечает на него.

Агент использует MCP-сервер ClickHouse, чтобы просматривать ваши базы данных и таблицы, выполнять запросы в режиме только для чтения и формировать ответ на основе полученных результатов. Стек настраивает всё это за вас, поэтому LibreChat получает доступ к вашим данным сразу после первого входа. Разверните полный стек с помощью [руководства по настройке Docker](/ru/products/agentic-data-stack/docker-setup).

<div id="capabilities">
  ## Возможности LibreChat
</div>

| Возможность                                                                                               | Что делает                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Создайте агента для работы с вашими данными](https://www.librechat.ai/docs/features/agents)              | Создайте агента, которого можно использовать для регулярно возникающих задач. Чтобы он лучше работал с ClickHouse, сделайте две вещи: добавьте **Instructions** с описанием вашей схемы и таблиц, которые следует использовать в первую очередь, и подключите MCP-сервер **ClickHouse-Local**, чтобы агент мог просматривать базы данных и таблицы и выполнять запросы только для чтения. |
| [Подключите больше MCP-серверов](https://www.librechat.ai/docs/features/mcp)                              | Агент не ограничивается ClickHouse. Добавьте любой MCP-сервер через настройки MCP в LibreChat, чтобы в рамках одного чата можно было обращаться к другим базам данных, внутренним API или SaaS-инструментам.                                                                                                                                                                              |
| [Создавайте графики и визуализации](https://www.librechat.ai/docs/features/artifacts)                     | Попросите агента визуализировать результаты, например: «Покажи 10 продуктов с наибольшей выручкой на графике», — и он вернет интерактивный график, который можно изучать и которым можно делиться. Для визуализаций используются LibreChat Artifacts; они включаются отдельно для каждого агента.                                                                                         |
| [Запускайте код с помощью code interpreter](https://www.librechat.ai/docs/features/code_interpreter)      | Помимо SQL, агент может выполнять код в безопасной песочнице, чтобы преобразовывать или анализировать результаты, например сохранять результат запроса в файл или вычислять метрику.                                                                                                                                                                                                      |
| [Выполняйте долгие запросы в фоновом режиме](https://www.librechat.ai/docs/features/resumable_streams)    | Выполнение запроса может занять некоторое время, но ждать необязательно. С возобновляемыми потоками можно запустить генерацию, переключиться на другой диалог и позже вернуться к готовому ответу.                                                                                                                                                                                        |
| [Поделитесь анализом по ссылке только для чтения](https://www.librechat.ai/docs/features/shareable_links) | Поделитесь диалогом по ссылке только для чтения, чтобы другие могли просмотреть анализ без повторного запуска. Представление по ссылке включает вызовы инструментов и SQL, стоящий за каждым ответом, что дает ясное представление о том, как был получен результат.                                                                                                                      |
| [Управляйте доступом к MCP-серверам](https://www.librechat.ai/docs/features/access_control)               | При командном развертывании ролевое управление доступом определяет, кто может использовать, создавать и предоставлять доступ к MCP-серверам и агентам, а также с каким уровнем прав (Viewer, Editor или Owner).                                                                                                                                                                           |

<div id="in-the-stack">
  ## В составе стека
</div>

LibreChat предварительно настроен через `librechat.yaml`, поэтому готов к работе сразу:

* [MCP-сервер ClickHouse](/ru/products/agentic-data-stack/components/mcp-server) зарегистрирован как источник инструментов, поэтому агент может просматривать данные и выполнять запросы к ClickHouse без дополнительной настройки.
* Каждый диалог трассируется в [Langfuse](/ru/products/agentic-data-stack/components/langfuse) для обсервабилити: сохраняются промпты, вызовы инструментов, ответы, стоимость и задержка.
* [Панель администратора](https://github.com/ClickHouse/librechat-admin-panel) (порт 3081) — это браузерный интерфейс для изменения этой конфигурации (конечные точки, MCP-серверы и настройки агента) без ручного редактирования `librechat.yaml`.

Чтобы подключить MCP-сервер ClickHouse к автономному экземпляру LibreChat, см. официальное руководство: [Использование MCP-сервера ClickHouse с LibreChat](/ru/core/guides/use-cases/ai-ml/MCP/librechat). Полное описание возможностей LibreChat см. в [документации LibreChat](https://www.librechat.ai/docs).

<Info>
  **Предпочитаете управляемое решение?** ClickHouse Cloud предлагает [ClickHouse Agents](/ru/products/cloud/features/ai-ml/agents) (бета) — размещённое агентное решение без необходимости настройки, построенное на той же основе, с возможностями создания агентов, доступными через консоль Cloud.
</Info>