Construir un servidor de AI MCP Spring con MongoDB

En este tutorial práctico explico cómo construir un servidor MCP Model Context Protocol que conecta modelos de inteligencia artificial con MongoDB para impulsar una sencilla aplicación de lista de tareas. La idea principal es exponer operaciones de la base de datos como herramientas que cualquier cliente MCP compatible puede descubrir y usar, facilitando que agentes IA y otras aplicaciones interactúen con datos reales sin conocer detalles internos de la persistencia.

Qué es MCP y por qué importa: MCP es un estándar abierto que actúa como un adaptador universal para que los modelos de IA puedan acceder de forma segura a bases de datos, APIs, sistemas de ficheros y otros servicios. Un servidor MCP declara herramientas, recursos y plantillas de interacción que los clientes MCP pueden descubrir y llamar. Esto permite crear aplicaciones contextuales que combinan información de múltiples fuentes sin integrar cada una manualmente.

Servidor MCP versus cliente MCP: el servidor MCP es quien expone capacidades y define herramientas y recursos. En este tutorial construimos el servidor MCP sobre Spring AI y MongoDB. El cliente MCP es la aplicación, agente IA o interfaz que descubre las herramientas y decide cuándo invocarlas. Herramientas como Inspector o interfaces tipo Claude actúan como clientes MCP capaces de conectarse a servidores expuestos.

Qué es Spring AI: Spring AI aplica principios del ecosistema Spring al desarrollo de aplicaciones de IA, favoreciendo componentes modulares y POJOs como bloques de construcción. Spring AI incluye anotaciones para registrar herramientas MCP, recursos y prompts, simplificando la tarea de hacer que servicios tradicionales sean accesibles para modelos de lenguaje.

Requisitos previos: Java 17 o superior, Maven, cuenta en MongoDB Atlas con un cluster, y Node para ejecutar el MCP Inspector. Estos elementos permiten desarrollar, conectar y depurar la aplicación MCP sobre HTTP streamable con Spring AI.

Pasos resumidos para construir la app: crear el proyecto con Spring Initializr, añadir las dependencias para MCP Server y Spring Web, actualizar la versión de Spring AI a una milestone reciente para aprovechar la interfaz más limpia, y configurar en application.properties el nombre, versión y modo de transporte streamable HTTP del servidor MCP.

Diseño de una herramienta MCP: una herramienta MCP es un método anotado que el modelo puede invocar. En Spring AI se usan anotaciones para describir el nombre, la descripción y los parámetros de cada herramienta para que el modelo entienda cuándo y cómo utilizarlas. Ejemplos de herramientas para la app de tareas son añadir una tarea, marcarla como completa o listar tareas con filtros.

Conexión a MongoDB: añadir spring data mongodb al pom.xml y configurar spring.data.mongodb.uri y spring.data.mongodb.database en application.properties. Recomiendo incluir appName en la cadena de conexión para identificar consultas desde la aplicación Spring AI y usar una base llamada todo para almacenar las tareas.

Modelo, repositorio y servicio: crear un documento Task que represente cada tarea, un repositorio que extienda MongoRepository para aprovechar CRUD automático y métodos de consulta por convención de nombre, y una capa de servicio TodoService que encapsule la lógica de negocio como añadir tareas, marcar completadas y consultar con filtros.

Exposición como herramientas MCP: la capa de servicio se conecta a un componente con métodos anotados como herramientas MCP. Cada parámetro recibe metadatos para que el modelo sepa su propósito y si es obligatorio. De este modo una herramienta llamada todo-add-task puede recibir el nombre de la tarea y guardar el documento en MongoDB sin que el modelo conozca los detalles de la base de datos.

Operaciones típicas: implementar métodos para añadir tarea, actualizar su estado completado por nombre y obtener listas filtradas por estado all, complete o incomplete. Registrar estas operaciones como herramientas MCP permite que agentes IA coordinen llamadas y creen flujos de trabajo complejos a partir de llamadas sencillas a la API del servidor.

Pruebas con MCP Inspector: iniciar la app con mvn spring-boot:run y lanzar el MCP Inspector npx @modelcontextprotocol/inspector seleccionando Streamable HTTP y la ruta /mcp de tu servicio. El inspector muestra las herramientas disponibles, permite ejecutarlas y ver peticiones y respuestas para depuración rápida.

Beneficios arquitectónicos: al exponer servicios existentes mediante MCP apenas se añade lógica específica de IA. La mayor parte del trabajo sigue siendo diseño de modelos, repositorios y servicios en Spring Boot. MCP actúa como una capa ligera que hace los servicios descubiertos y utilizables por modelos de lenguaje y agentes IA.

Extensiones posibles: añadir autenticación y multiusuario para listas personales, consultas avanzadas por fecha o prioridad, incorporar BBDD vectoriales para búsquedas semánticas, exponer esquemas y estadísticas como recursos MCP o definir prompts que guíen a los agentes IA sobre cómo usar las herramientas.

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Conclusión: construir un servidor MCP con Spring AI y MongoDB permite llevar datos reales a modelos de lenguaje de forma segura y extensible. Con la arquitectura adecuada puedes convertir funciones de negocio en herramientas descubiertas por agentes IA, acelerar la automatización de procesos y ofrecer capacidades avanzadas de interacción con datos. Si quieres que te acompañemos en el diseño o implementación contacta con Q2BSTUDIO para que transformemos tu idea en una solución de valor para tu empresa.