模型上下文协议实现

Protocolo MCP: Un Ejemplo con Spring Boot, Python, Gemini y LLaMA 3.2

Este repositorio contiene un ejemplo de implementacion de cliente-servidor MCP (Model context protocol) distribuido compuesto por:

• 🖥️ Servidor MCP desarrollado en Spring Boot
• 🤖 Cliente MCP #1: Spring Boot + Llama 3.2 a través de Ollama
• 🐍 Cliente MCP #2: Python + Gemini para procesamiento de lenguaje natural

📦 Estructura del proyecto

└── spring-ai-mcp
   ├── ai-mcp-client
   │  └── src
   │     └── main
   │        ├── java
   │        │  └── edu
   │        │     └── bo
   │        │        └── uyunicode
   │        │           └── ai
   │        │              └── mcp
   │        │                 └── client
   │        │                    ├── config
   │        │                    ├── constroller
   │        │                    ├── model
   │        │                    └── services
   │        └── resources
   ├── ai-mcp-client-gemini
   └── ai-mcp-server
      └── src
         └── main
            ├── java
            │  └── edu
            │     └── bo
            │        └── uyunicode
            │           └── ai
            │              └── mcp
            │                 └── server
            │                    ├── config
            │                    ├── entities
            │                    ├── repository
            │                    ├── services
            │                    └── tools
            └── resources

🚀 Características principales

• Comunicación bidireccional entre servidor y clientes a traves de MCP (Model context protocol)
• Integración de modelos de lenguaje (LLMs) para análisis, respuesta y procesamiento de texto

🛠️ Tecnologías utilizadas

🎯 Objetivo del proyecto

Demostrar cómo diferentes clientes MCP pueden interactuar con un servidor MCP y obtener las herramientas disponibles del servidor y entregarlas al modelo LLM para resolver tareas específicas de procesamiento de lenguaje natural.

📚 Cómo ejecutar el proyecto

1. Servidor MCP:

   ✅ Requisitos:

   • Java 21
   • Apache Maven
   • PostgreSQL configurado y corriendo
   • Credenciales de la base de datos definidas en application.properties
   复制

   cd spring-ai-mcp
   mvn clean install
   java -jar target/spring-ai-mcp-1.0-SNAPSHOT.jar
   

2. :Cliente Spring Boot + Ollama:

   ✅ Requisitos:

   • Instala y configura Ollama
   • descargar el modelo Llama 3.2 con:
     复制

     ollama pull llama3.2
     

   • PostgreSQL configurado y corriendo
   • Credenciales de la base de datos definidas en application.properties
   • Java 21
   • Apache Maven
   • Antes de correr actualizar la IP y puerto del servidor MCP en application.yml
   复制

   cd ai-mcp-client
   mvn clean install
   java -jar target/ai-mcp-client-1.0-SNAPSHOT.jar
   

3. Cliente Python + Gemini:

   ✅ Requisitos:

   • Python 3.13
   • uv (gestor de paquetes moderno para Python)
   • API Key activa para Gemini
   • IP y puerto del servidor MCP definidos en configuración mcp-client-gemini.py
   复制

   cd ai-mcp-client-gemini
   uv sync
   uv run 
   

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Apache License 2.0 – January 2004.
Puedes revisar los términos completos en http://www.apache.org/licenses/.

🔗 Referencias

• Introducción al Model Context Protocol (MCP): Protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los modelos de lenguaje.
• Function Calling con Gemini API: Documentación oficial sobre cómo Gemini puede invocar funciones externas para realizar acciones reales.
• MCP en Spring AI: Guía de integración de MCP en aplicaciones Spring Boot usando Spring AI.