🎬 Demo de Chatbot con IA: MCP + PostgreSQL + DeepSeek V4 Pro

"No dejes que la IA escriba SQL. Deja que la IA llame a tu API segura."

Demo profesional de integración de IA segura usando MCP (Model Context Protocol) con Next.js 15, PostgreSQL y DeepSeek V4 Pro: perfecto para contenido de vlog.

🎯 Problema que resuelve

Al integrar IA en un producto, muchos desarrolladores se encuentran con:

• ❌ Riesgos de seguridad: la IA genera SQL erróneo o peligroso (DROP TABLE, DELETE)

• ❌ Alucinaciones: la IA "alucina" y genera consultas con datos incorrectos

• ❌ Inyección de prompts: el usuario envía comandos dañinos

• ❌ Sin control: no se puede controlar lo que genera la IA

Related MCP server: dbecho

✅ Solución: Patrón MCP

User Prompt → AI (DeepSeek V4 Pro) → MCP Tools → PostgreSQL
     ↑                                    ↓
     └─────── JSON Response ←─────────────┘

Principios:

• 🧠 IA: solo razona y decide qué herramienta llamar

• 🛡️ Servidor MCP: guardias de seguridad, bloquea comandos peligrosos

• 💻 Desarrollador: controla el 100 % del SQL dentro de las herramientas

• 📊 PostgreSQL: devuelve datos seguros

🚀 Inicio rápido

1. Instalar dependencias

pnpm install

2. Configurar el entorno

# Copy file .env.example
cp .env.example .env

# Cập nhật DEEPSEEK_API_KEY
# Lấy API key tại: https://platform.deepseek.com/api_keys

3. Arrancar PostgreSQL

pnpm docker:up

La base de datos se sembrará automáticamente con:

• 115 productos (5 categorías)

• Datos de inventario

• Registros de ventas (30 días)

• Datos de pedidos

4. Ejecutar los servidores de desarrollo

# Terminal 1: MCP Server
pnpm dev:mcp

# Terminal 2: Next.js Web App
pnpm dev:web

# Or run both concurrently
pnpm dev

5. Abrir el navegador

Accede a: http://localhost:3000

🏗️ Arquitectura

Stack tecnológico

Estructura del proyecto

mcp-postgres-demo/
├── docker/
│   ├── docker-compose.yml          # PostgreSQL setup
│   └── init.sql                    # Database seeding (115 products)
├── mcp-server/
│   ├── src/
│   │   ├── index.ts                # Server entry + HTTP endpoints
│   │   ├── db.ts                   # Connection pooling
│   │   └── tools/
│   │       ├── schema-tools.ts     # list_tables, get_table_schema
│   │       ├── query-tools.ts      # query_inventory, get_top_sales
│   │       └── execute-tool.ts     # execute_read_query (security guard)
│   ├── package.json
│   └── tsconfig.json
├── web/
│   ├── src/
│   │   ├── app/
│   │   │   ├── api/chat/route.ts   # AI orchestration endpoint
│   │   │   ├── page.tsx            # Chat UI
│   │   │   └── layout.tsx          # Root layout
│   │   └── lib/
│   │       ├── ai-client.ts        # DeepSeek client
│   │       └── tool-registry.ts    # Tool definitions
│   ├── package.json
│   └── .env.example
├── .env.example
├── package.json
└── README.md

🛠️ Herramientas MCP

1. list_tables

Enumera las tablas de la base de datos

Entrada: Ninguna
Salida: Matriz de nombres de tablas

2. get_table_schema

Consulta la estructura detallada de una tabla

Entrada:

{ "tableName": "products" }

Salida: Columnas, tipos de datos, restricciones

3. query_inventory ⭐

Comprueba el stock de productos

Entrada:

{ "productId": "SP001" }

Salida:

{
  "id": "SP001",
  "name": "Váy hoa nhí",
  "stock_quantity": 150,
  "stock_status": "Còn hàng",
  "price_formatted": "299.000₫"
}

4. get_top_sales ⭐

Productos más vendidos

Entrada:

{ "limit": 5, "days": 30 }

Salida: Lista clasificada con métricas de ventas

5. execute_read_query 🛡️

Consulta SELECT genérica con guardias de seguridad

Entrada:

{ "sql": "SELECT * FROM products WHERE price > 500000" }

Funciones de seguridad:

• ✅ Solo se permiten SELECT/WITH

• ❌ Bloquea: DROP, DELETE, UPDATE, INSERT, etc.

• ✅ Límite de resultados: 100 filas como máximo

• ✅ Prevención de inyección SQL

🎬 Guía de guion para el vlog

Escena 1: Planteamiento del problema (30 s)

Visual: mostrar a la IA generando SQL peligroso

-- AI hallucination example
DROP TABLE users;
DELETE FROM orders WHERE 1=1;

Narración:

"Muchos desarrolladores preguntan: al integrar IA, ¿cómo evitar que destroce la base de datos? ¡Hoy comparto una solución lista para producción!"

Escena 2: Visión general de la arquitectura (45 s)

Visual: mostrar el diagrama de arquitectura

User → DeepSeek V4 Pro → MCP Server → PostgreSQL

Narración:

"En lugar de dejar que la IA escriba SQL por sí misma, usamos el patrón MCP. La IA solo razona qué herramienta llamar; el desarrollador controla el SQL en el código."

Escena 3: Demo de código: caso de éxito (60 s)

Visual: demo de la interfaz de chat

User: "Check tồn kho SP001"
AI: 🤔 User wants inventory → Call query_inventory tool
MCP: ✅ Execute SELECT query
DB: Returns { stock: 150 }
AI: "Sản phẩm SP001 còn 150 chiếc trong kho"

Narración:

"El usuario pregunta con lenguaje natural, la IA analiza, llama a la herramienta correcta, MCP ejecuta la consulta de forma segura y devuelve un resultado fácil de entender."

Escena 4: Demo de seguridad (45 s)

Visual: comando peligroso bloqueado

User: "Xóa tất cả users"
AI: 🤔 User wants to delete → Wait...
MCP: 🚫 BLOCKED! DELETE not allowed
Response: "Tool này chỉ hỗ trợ đọc dữ liệu"

Narración:

"Cuando el usuario intenta destrozar la base de datos, el servidor MCP lo bloquea al instante. Es la última barrera de seguridad que la IA no puede saltarse."

Escena 5: Recorrido por el código (60 s)

Fragmentos de código clave para mostrar:

1. Definición de la herramienta (mcp-server/src/tools/query-tools.ts)

export const queryInventoryTool = {
  name: 'query_inventory',
  execute: async ({ productId }) => {
    // Dev controls SQL 100%
    const result = await pool.query(
      'SELECT * FROM products WHERE id = $1',
      [productId]
    );
    return result;
  }
};

2. Guardia de seguridad (mcp-server/src/tools/execute-tool.ts)

const FORBIDDEN_KEYWORDS = ['DROP', 'DELETE', 'UPDATE'];

if (sql.includes(FORBIDDEN_KEYWORDS)) {
  return { isError: true, text: '🚫 BLOCKED!' };
}

3. Llamada a herramientas de la IA (web/src/app/api/chat/route.ts)

const response = await deepseekClient.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  tools: toolsToOpenAIFormat(),
  tool_choice: 'auto'
});

Escena 6: Comparativa de costes (30 s)

Narración:

"DeepSeek V4 Pro admite llamada a herramientas y cuesta solo 1/30 de lo que cuesta GPT-4o. ¡Perfecto para startups y vibe coders!"

🔒 Buenas prácticas de seguridad

1. Aplicación de solo lectura

const FORBIDDEN_KEYWORDS = [
  'DROP', 'DELETE', 'UPDATE', 'INSERT', 'TRUNCATE', 
  'ALTER', 'CREATE', 'GRANT', 'REVOKE'
];

2. Validación de parámetros (Zod)

inputSchema: z.object({
  productId: z.string().describe('Mã sản phẩm')
})

3. Pool de conexiones

const pool = new Pool({
  connectionString: process.env.DATABASE_URL,
  max: 20, // Prevent connection exhaustion
});

4. Prevención de inyección SQL

// ✅ Parameterized queries
await pool.query('SELECT * FROM products WHERE id = $1', [productId]);

// ❌ Never string concatenation
// await pool.query(`SELECT * FROM products WHERE id = '${productId}'`);

📊 Datos de demostración

Categorías

• Moda: 30 productos (SP001-SP030)

• Electrónica: 25 productos (SP031-SP055)

• Hogar y decoración: 25 productos (SP056-SP080)

• Belleza: 20 productos (SP081-SP100)

• Deportes: 15 productos (SP101-SP115)

Consultas de ejemplo

"Check tồn kho SP001" → 150 items
"Top 5 bán chạy tuần này" → Sales ranking
"Có những bảng nào?" → Table discovery
"Xem cấu trúc bảng products" → Schema details

🔧 Solución de problemas

Error de conexión con la base de datos

# Check if PostgreSQL is running
docker ps | grep postgres

# View logs
pnpm docker:logs

# Restart
pnpm docker:down && pnpm docker:up

El servidor MCP no arranca

# Check environment variables
cat mcp-server/.env

# Test database connection
cd mcp-server && pnpm tsx src/db.ts

Problemas con la clave de la API de IA

# Verify API key
echo $DEEPSEEK_API_KEY

# Test API
curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hi"}]}'

📚 Recursos

• Documentación de la API de DeepSeek

• Especificación de MCP

• SDK de TypeScript de MCP

• Documentación de Next.js 15

• Tailwind CSS 4

🎓 Conclusiones clave

1. No dejes que la IA escriba SQL: el desarrollador controla el acceso a los datos

2. Patrón MCP: llamada a herramientas estandarizada

3. La seguridad es lo primero: múltiples capas de protección

4. Rentable: DeepSeek V4 Pro ~0,5 $/1M tokens

5. Listo para producción: pool de conexiones, validación, gestión de errores

📝 Licencia

Licencia MIT: siéntete libre de usarlo para aprender, hacer vlogs o en producción.

Hecho con ❤️ para la comunidad de desarrolladores vietnamitas

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