MPCserver-gemini by Danuzu11 - MCP Server

🚀 Empresa Gemini MCP

Integración completa de MCP (Model Context Protocol) con Google AI usando la nueva librería @ai-sdk/google para gestión de empleados.

📋 Características

✅ MCP Real: Protocolo completo, acceso dinámico a servicios externos (empleados, clientes, proveedores, documentos)
✅ Google AI SDK: Integración moderna con @ai-sdk/google y ai
✅ Interfaz Web: Chat moderno y fácil de usar
✅ Sin datos en prompt: El chat accede dinámicamente a las APIs
✅ Descargas delegadas al backend: La IA devuelve el nombre exacto del documento y el backend realiza la descarga real
✅ Sin adjuntos simulados: Nunca se inventan archivos; solo se adjuntan documentos reales
✅ Comparación estricta por nombre: La IA debe devolver exactamente el nombre del PDF disponible
✅ APIs configurables: Las rutas actuales son de ejemplo; puedes apuntarlas a tus propios servicios cambiando API_BASE_URL

🛠️ Herramientas MCP Disponibles

👥 Empleados

get_empleados - Lista empleados con filtros opcionales
create_empleado - Crea un nuevo empleado
get_empleado_by_id - Obtiene empleado específico
get_empleados_por_departamento - Filtra por departamento
get_estadisticas_empleados - Estadísticas generales

🏢 Clientes

get_clientes - Lista clientes con filtros opcionales
create_cliente - Crea un nuevo cliente

🏭 Proveedores

get_proveedores - Lista proveedores con filtros opcionales
create_proveedor - Crea un nuevo proveedor

📄 Documentos

get_documentos - Lista documentos disponibles (solo listado desde MCP)

Nota: Por diseño, el MCP ya no descarga documentos. La descarga se delega al backend de Asistente-Empresarial para asegurar adjuntos reales y control de negocio.

🚀 Instalación

Paso 1: Instalar dependencias

cd empresa-gemini-mcp
npm install

Paso 2: Configurar API Key

Ve a Google AI Studio
Crea una API key
Crea un archivo .env con tu API key:

GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=tu_api_key_aqui

Nota: También puedes usar GEMINI_API_KEY como alternativa.

Paso 3: Instalar dependencias actualizadas

npm install

🎯 Modos de Uso

1. Interfaz Web (Recomendado)

npm run web
# o
npm start

Interfaz web moderna en http://localhost:3003
Chat interactivo con Gemini + MCP
Fácil de usar desde cualquier navegador

2. Chat Terminal

npm run chat

Chat en línea de comandos
Para usuarios avanzados

3. Solo MCP

npm run mcp

Solo servidor MCP puro
Para integración con otros sistemas

🌐 Uso de la Interfaz Web

Ejecuta: npm run web
Abre: http://localhost:3001 en tu navegador
Chatea: Escribe consultas y recibe respuestas inteligentes

Ejemplos de consultas:

Empleados:

"¿Cuántos empleados tenemos?"
"Busca empleados del departamento de Tecnología"
"Dame estadísticas de los empleados"
"Crea un nuevo empleado llamado Juan Pérez"

Clientes:

"Lista todos los clientes corporativos"
"Busca clientes activos"
"Crea un nuevo cliente corporativo"

Proveedores:

"Muestra proveedores de tecnología"
"Lista proveedores activos"
"Crea un nuevo proveedor de servicios"

Documentos:

"¿Qué documentos están disponibles?" (usa get_documentos)
Para descargar, la IA responderá únicamente el nombre exacto del PDF, por ejemplo: ORDENES DE COMPRA.pdf. El backend se encarga de adjuntarlo al chat.

🔧 Scripts Disponibles

npm start - Interfaz web (recomendado)
npm run web - Interfaz web
npm run chat - Chat terminal
npm run mcp - Solo servidor MCP

📊 Flujo de Trabajo

Usuario hace consulta → "Descargar ORDENES DE COMPRA.pdf"
Gemini → Devuelve exclusivamente ORDENES DE COMPRA.pdf (nombre exacto)
Servidor Web (chat-web) → Detecta el nombre, llama a Asistente-Empresarial /api/chat con "Descarga ORDENES DE COMPRA.pdf"
Asistente-Empresarial → Adjunta el PDF real (base64 + downloadUrl), o informa si no existe
Usuario recibe → Respuesta con adjunto real listo para ver/descargar

⚙️ Configuración y Entornos

Variables de entorno requeridas:
- GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY o GEMINI_API_KEY: clave de Google AI
- API_BASE_URL: base URL del backend de negocio (por defecto http://localhost:3000/api)
Los endpoints de ejemplo (/empleados, /clientes, /proveedores, /documentos, /chat) son configurables. Puedes apuntar API_BASE_URL a tus propios servicios; el código está desacoplado para reuso.

🚨 Solución de Problemas

Error: "API Key no válida"

Verifica que tu API key de Gemini sea correcta
Asegúrate de que el archivo .env esté configurado

Error: "Servidor MCP no disponible"

Verifica que tus APIs de negocio estén ejecutándose (por defecto en http://localhost:3000)
Ejecuta npm run dev en la carpeta Asistente-Empresarial

Error: "No se pudo conectar con MCP"

Verifica que mcp-server.js existe y es ejecutable
Revisa que todas las dependencias estén instaladas

🆕 Actualizaciones recientes

Este proyecto fue actualizado para:

Usar la librería @ai-sdk/google y ai (reemplaza @google/generative-ai).
Eliminar descargas desde MCP; ahora las descargas las gestiona el backend (Asistente-Empresarial).
Forzar que la IA devuelva únicamente el nombre exacto del documento y evitar adjuntos simulados.

Mejoras incluidas:

✅ API más moderna: Usa generateText de la librería ai
✅ Mejor rendimiento y manejo de errores
✅ Código más limpio y mantenible
✅ Integraciones configurables con API_BASE_URL

Cambios técnicos:

Reemplazado GoogleGenerativeAI por google() de @ai-sdk/google
Reemplazado model.generateContent() por generateText()
Simplificada la configuración del modelo
Mejorado el manejo de mensajes y contexto
Eliminada la herramienta MCP download_documento; ahora solo get_documentos para listado

🎉 ¡Listo para Usar!

Tu integración Gemini-MCP está configurada y lista para usar con la nueva librería. El chat puede acceder dinámicamente a los servicios de empleados sin necesidad de incluir datos en el prompt.

Próximos pasos:

Configura tu API key de Gemini
Instala las dependencias actualizadas
Inicia la API de empleados
Ejecuta npm run web para usar la interfaz web
Abre http://localhost:3002 en tu navegador