MCP Test DB Server

# Preparación de entorno y configuración con .env Objetivo - Dejar listo el entorno en Windows y configurar claves y parámetros de forma segura con .env. Requisitos - Python 3.12+ (este repo incluye venvs locales, puedes usar uno o tu propio entorno). - Docker Desktop. - Una API key para el LLM (OpenAI u OpenRouter). Variables de entorno (.env) - Copia .env.example a .env y ajusta: - OPENAI_API_KEY=tu_clave - MODEL_PROVIDER=openai (o openrouter) - MODEL_NAME=gpt-4o-mini (u otro compatible) - DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD (si usas valores distintos a los del docker-compose) Carga automática de .env - mcp_chat.py usa python-dotenv para cargar .env automáticamente al inicio. - Beneficio: no necesitas exportar variables manualmente; cuida no committear claves. Comandos útiles (PowerShell) - Cambiar a la carpeta del proyecto: - cd "c:\Users\Camilo Campos\Downloads\mcp_test_db-main\mcp_test_db-main" - Verificar que Python ve el entorno (opcional): - .\.venv_new\Scripts\python.exe --version - Ejecutar el cliente con un prompt de prueba: - .\.venv_new\Scripts\python.exe mcp_chat.py "Lista los primeros 3 empleados" Seguridad de claves - Nunca subas .env al repositorio público. - Usa .env para local y secretos de CI/CD en entornos remotos. Ejercicio - Abre .env y configura proveedor/modelo del LLM. - Verifica que mcp_chat.py puede leer la clave (si falla, revisa el formato y nombre del archivo). Checklist de comprensión - Sé dónde y cómo configurar .env. - Entiendo que mcp_chat.py carga .env automáticamente. - Puedo ejecutar un comando de prueba en Windows PowerShell.