MCP Server Demo con Streamlit y Ollama

Este proyecto es una demo de un servidor MCP (Model Context Protocol) en Python, integrado con una interfaz de chat web hecha en Streamlit y un modelo de lenguaje local usando Ollama. Permite gestionar usuarios en una base de datos PostgreSQL (agregar, eliminar, modificar, consultar) tanto desde el chat como desde herramientas MCP externas.

Características

• Chat web con Streamlit.
• LLM local usando Ollama (Llama 3 u otro modelo compatible).
• Servidor MCP con herramientas para CRUD de usuarios.
• Base de datos PostgreSQL para almacenar usuarios.
• Integración flexible: puedes usar solo el chat, solo el servidor MCP, o ambos.

Requisitos

• Python 3.9+
• PostgreSQL corriendo y accesible
• Ollama instalado y corriendo (para LLM local)
• Entorno virtual (recomendado)
• Las dependencias del archivo requirements.txt

Instalación

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/tu-usuario/mcp-server-demo.git
   cd mcp-server-demo

2. Crea y activa un entorno virtual:

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # En Linux/Mac
   .venv\\Scripts\\activate   # En Windows

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

4. Configura tu base de datos PostgreSQL y ajusta los datos de conexión en server.py.

5. (Opcional) Crea un archivo .env si usas claves de API.

Uso

1. Levanta Ollama y el modelo LLM

ollama run llama3

2. Levanta el chat de Streamlit

streamlit run streamlit.py

Abre el navegador en http://localhost:8501.

3. (Opcional) Levanta el servidor MCP

mcp run server.py

o

uv run --with mcp mcp run server.py

Funcionalidades del chat

• Agregar usuario:
  Escribe: agregar usuario Juan juan@mail.com clave123
• Eliminar usuario:
  Escribe: eliminar usuario juan@mail.com
• Modificar usuario:
  Escribe: modificar usuario juan@mail.com nombre=Juan Perez contraseña=nuevaClave
• Consultar usuarios:
  Escribe: consultar usuarios o consultar usuario juan@mail.com
• Conversación libre:
  Si el mensaje no es una acción, responde la LLM local.

Créditos

• Streamlit
• Ollama
• psycopg2
• Model Context Protocol (MCP)

¡Contribuciones y sugerencias son bienvenidas!