🚀 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

1. Ve a Google AI Studio

2. Crea una API key

3. 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

Paso 4: Iniciar la API de empleados

# En otra terminal
cd ../Asistente-Empresarial
npm run dev

🎯 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

1. Ejecuta: npm run web

2. Abre: http://localhost:3001 en tu navegador

3. 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

1. Usuario hace consulta → "Descargar ORDENES DE COMPRA.pdf"

2. Gemini → Devuelve exclusivamente ORDENES DE COMPRA.pdf (nombre exacto)

3. Servidor Web (chat-web) → Detecta el nombre, llama a Asistente-Empresarial /api/chat con "Descarga ORDENES DE COMPRA.pdf"

4. Asistente-Empresarial → Adjunta el PDF real (base64 + downloadUrl), o informa si no existe

5. 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:

1. Configura tu API key de Gemini

2. Instala las dependencias actualizadas

3. Inicia la API de empleados

4. Ejecuta npm run web para usar la interfaz web

5. Abre http://localhost:3002 en tu navegador