𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗠𝗖𝗣 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗲𝗿 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗦𝗽𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗮𝗻𝗱 𝗢𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮
Los modelos de IA deberían hacer más que responder preguntas. Necesitan interactuar con sistemas externos y realizar acciones reales.
El Model Context Protocol (MCP) hace esto posible. Es un protocolo abierto que permite a las aplicaciones de IA compartir herramientas, datos y prompts utilizando un lenguaje común.
He construido un sistema completo utilizando:
- Java 17 y Spring Boot
- Spring AI 1.0.0
- Ollama para LLMs locales
- Docker para el despliegue
- WebFlux para streaming en tiempo real
La arquitectura: • El usuario envía un prompt a través de una API REST. • El cliente MCP utiliza Spring AI para comunicarse con el LLM. • El LLM utiliza Ollama para procesar la solicitud localmente. • Si el LLM necesita realizar una acción, llama al servidor MCP. • El servidor MCP ejecuta la herramienta y devuelve los datos.
Qué puedes construir con esto:
- Herramientas: Acciones como obtener el clima o buscar en bases de datos.
- Recursos: Datos como documentos o archivos de configuración.
- Prompts: Plantillas reutilizables para guiar a la IA.
En este proyecto, el modelo utiliza una herramienta para encontrar propiedades infravaloradas. Devuelve resultados en tiempo real a través de un stream. Puedes ejecutar toda la configuración localmente usando Docker y el modelo Granite4:3b.
Consulta el código completo y la guía paso a paso en GitHub.
Source: https://dev.to/jlcastrillon91/building-an-mcp-server-and-client-with-spring-ai-and-ollama-ccl
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi