API de Inventario con MCP y Chat con IA

Sistema completo de gestión de inventario integrado con inteligencia artificial y el protocolo MCP (Model Context Protocol), ejecutándose en contenedores Docker.

📋 Descripción

API REST para gestión de inventario con capacidades de IA mediante Ollama y soporte MCP para integración con clientes como Claude Desktop y VS Code. El sistema permite gestionar empresas y productos, con persistencia en PostgreSQL, y ofrece un chat interactivo con IA que puede usar las herramientas del inventario.

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🏗️ Estructura de Carpetas

Prueba_fastAPI/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py                 # Aplicación principal FastAPI
│   ├── database.py             # Configuración de base de datos
│   ├── models.py               # Modelos SQLAlchemy
│   ├── crud.py                 # Operaciones CRUD
│   ├── api/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── rutas_usuarios.py   # Endpoints de usuarios
│   │   ├── rutas_inventario.py # Endpoints de inventario
│   │   ├── rutas_generals.py   # Endpoints generales
│   │   └── rutas_chat.py       # Endpoint de chat con IA
│   └── schemas/
│       ├── usuario.py          # Schemas de usuarios
│       └── inventario.py       # Schemas de inventario
├── Dockerfile                  # Imagen Docker para FastAPI
├── Dockerfile.mcp-inspector    # Imagen Docker para MCP Inspector
├── docker-compose.yml          # Orquestación de contenedores
├── nginx.conf                  # Configuración de Nginx
├── requirements.txt            # Dependencias Python
└── chat_ia.py                  # Script original de chat (legacy)

🛠️ Tecnologías

Backend

• FastAPI: Framework web moderno para Python

• SQLAlchemy: ORM para base de datos

• Pydantic: Validación de datos

• Uvicorn: Servidor ASGI

Base de Datos

• PostgreSQL 15: Base de datos relacional

• psycopg2-binary: Driver PostgreSQL para Python

Inteligencia Artificial

• Ollama: Plataforma para ejecutar modelos LLM

• llama3.2:3b: Modelo de lenguaje local

• fastapi-mcp: Integración MCP con FastAPI

Infraestructura

• Docker & Docker Compose: Contenedores

• Nginx: Proxy reverso y balanceador

• Node.js 22: Para MCP Inspector

🐳 Contenedores Docker

El proyecto utiliza 5 contenedores:

1. web-api: Aplicación FastAPI principal

2. ollama: Modelo de IA llama3.2:3b

3. postgres: Base de datos PostgreSQL

4. nginx: Proxy reverso con soporte SSE

5. mcp-inspector: Herramienta de desarrollo para MCP (opcional)

🚀 Instalación y Uso

Requisitos Previos

• Docker instalado

• Docker Compose instalado

Clonar el Proyecto

git clone <url-del-repositorio>
cd Prueba_fastAPI

Iniciar el Sistema

# Iniciar todos los contenedores
docker-compose up -d

# Ver logs de todos los servicios
docker-compose logs -f

# Detener todos los servicios
docker-compose down

📡 Endpoints Disponibles

API REST

• POST /usuarios/ - Crear usuario

• GET /usuarios/ - Listar usuarios

• PUT /usuarios/{id} - Actualizar usuario

• DELETE /usuarios/{id} - Eliminar usuario

• POST /inventario/empresas - Crear empresa

• GET /inventario/empresas - Listar empresas

• POST /inventario/productos - Crear producto

• GET /inventario/productos - Listar productos

Chat con IA

• POST /chat/chat - Chat interactivo con Ollama

MCP

• GET /sse - Endpoint Server-Sent Events para MCP

Documentación

• GET /docs - Documentación interactiva Swagger UI

• GET /redoc - Documentación ReDoc

🔍 Ver Funcionalidad

1. Documentación API

Abre en tu navegador:

http://localhost:8000/docs

2. Chat con IA

Usa el endpoint /chat/chat en la documentación Swagger:

{
  "mensaje": "Crea una empresa llamada TestEmpresa"
}

3. Ver Datos en Base de Datos

docker exec -it postgres_container psql -U postgres -d inventario -c "SELECT * FROM empresas;"

4. MCP Inspector (Opcional)

Si el servicio mcp-inspector está activo, verifica los logs para obtener el token de acceso:

docker logs mcp_inspector_container

🔧 Configuración

Variables de Entorno

Las variables de entorno se configuran en docker-compose.yml:

• OLLAMA_HOST: URL del servicio Ollama

• DATABASE_URL: URL de conexión PostgreSQL

• API_URL: URL interna de la API

Puertos

• 8000: Nginx (API principal)

• 11434: Ollama

• 5432: PostgreSQL

• 6274-6275: MCP Inspector (si está activo)

📝 Notas Importantes

• El modelo llama3.2:3b tarda ~1 minuto en responder por ejecutarse en CPU

• MCP Inspector es opcional y puede eliminarse del docker-compose

• Los datos persisten en volúmenes Docker incluso al reiniciar contenedores

• Nginx está configurado para soportar Server-Sent Events (SSE) para MCP

• Si se desea probar desde docker en MCP inspector se coloca Nginx como ruta ya que maneja e trafico y la comunicacion (/nignx/sse)

🤝 Contribución

Este proyecto es un sistema de demostración para integrar MCP con FastAPI y Ollama.