Explicación detallada de la función MCP de DBAPI: convierta sus APIs de datos en herramientas para agentes de IA

¿Qué es MCP?

MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo) es un protocolo estándar abierto propuesto y liberado como código abierto por Anthropic. Define la forma en que los modelos de IA interactúan con herramientas externas y fuentes de datos, similar a un “puerto USB‑C del mundo de la IA”: mediante una especificación de protocolo unificada, cualquier servicio que implemente MCP puede integrarse sin problemas en diversos clientes y marcos de IA.

La versión empresarial 4.5.0 de DBAPI incorpora oficialmente la capacidad de MCP Server; así, puede mapear con un solo clic las APIs publicadas en DBAPI como herramientas MCP, disponibles para que los clientes de IA las descubran y utilicen.

¿Qué problemas resuelve MCP?

En las aplicaciones empresariales basadas en datos, la IA necesita acceder a bases de datos, consultar información comercial y llamar a servicios internos. En los métodos tradicionales, es necesario desarrollar interfaces y códigos de integración específicos para cada caso, lo que resulta poco eficiente y genera altos costos de mantenimiento.

La función MCP de DBAPI permite:

• Integración sin código: No es necesario escribir ningún código de integración para la IA; las APIs ya existentes en DBAPI se convierten automáticamente en herramientas accesibles para la IA.
• Gestión unificada: Todas las herramientas de datos se gestionan de forma centralizada en el backend de DBAPI, con políticas de permisos, control de tasa y monitoreo listos para usar.
• Ecosistema abierto: Compatible con clientes y marcos de IA populares como Claude Desktop, Cursor, LangChain y Spring AI.
• Seguridad empresarial: Las APIs privadas están protegidas mediante autenticación por token, con controles finos sobre los permisos de acceso.

Funcionamiento

Cliente de IA / Marco de IA (Claude Desktop / Cursor / LangChain / Spring AI)
        │ Protocolo MCP (HTTP con flujo continuo)
        ▼
  Servidor MCP de DBApi (puerto 8526)
        │ Llamadas HTTP
        ▼
  Backend de DBApi (puerto 8520 / Gateway)
        │
        ▼
      Base de datos / Elasticsearch / Interfaces de terceros

El servidor MCP actúa como puente, registrando las APIs publicadas en el backend de DBAPI como herramientas MCP. Los clientes de IA descubren la lista de herramientas mediante el protocolo estándar MCP y envían solicitudes; el servidor MCP reenvía estas peticiones al backend de DBAPI para su ejecución y devuelve el resultado final a la IA.

Primeros pasos

Requisitos previos

• Versión 4.5.0 o superior de DBAPI Enterprise.
• El backend de DBAPI debe estar iniciado (dirección predeterminada: http://127.0.0.1:8520).
• Al menos una API debe haber sido creada y publicada.

Iniciar el servidor MCP

# 1. Editar el archivo de configuración
vim mcp/mcp-config.yaml

# 2. Iniciar el servicio MCP
bash bin/dbapi-mcp.sh start

Publicar APIs en MCP

Solo las APIs que estén publicadas y tengan habilitado el interruptor de MCP serán expuestas como herramientas MCP.

1. Inicie sesión en el panel de administración de DBAPI.
2. Acceda a la página de gestión de APIs.
3. Localice la API deseada y haga clic en el botón correspondiente para activar el interruptor de MCP.
4. Tras activarlo, el servidor MCP sincronizará automáticamente la API en el siguiente ciclo de actualización.

Llamar a las herramientas MCP

Dirección del endpoint de MCP: http://<MCP_SERVER_HOST>:8526/mcp

Obtener la lista de herramientas:

curl http://localhost:8526/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

Llamar a una herramienta:

curl http://localhost:8526/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: YOUR_BUSINESS_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"dbapi_xxxx","arguments":{"key":"value"}}}'

Integración con clientes de IA

El servidor MCP de DBAPI utiliza el protocolo HTTP con flujo continuo. La mayoría de los clientes (Claude Desktop, Codex CLI, Cursor, LangChain, Spring AI) utilizan automáticamente este protocolo según la URL; OpenClaw requiere especificar explícitamente transport: "streamable-http".

Claude Desktop

Edite el archivo de configuración (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "dbapi": {
      "url": "http://localhost:8526/mcp"
    }
  }
}

Codex CLI

El cliente de línea de comandos de OpenAI Codex admite la transmisión HTTP con flujo continuo del protocolo MCP. Puede añadirse mediante el siguiente comando:

codex mcp add dbapi --url http://localhost:8526/mcp

O bien edite directamente el archivo ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.dbapi]
transport = { type = "streamable_http", url = "http://localhost:8526/mcp" }
enabled = true

Para APIs privadas que requieren token, utilice env_http_headers para leerlo desde variables de entorno:

export DBAPI_TOKEN=your_token_here
codex mcp add dbapi --url http://localhost:8526/mcp

[mcp_servers.dbapi]
transport = { type = "streamable_http", url = "http://localhost:8526/mcp" }
env_http_headers = { "Authorization" = "DBAPI_TOKEN" }
enabled = true

OpenClaw

OpenClaw, como plataforma de agentes de IA, admite la conexión con servidores MCP. Configure mediante el comando openclaw mcp set:

openclaw mcp set dbapi '{"url":"http://localhost:8526/mcp","transport":"streamable-http"}'

O añada esta configuración en el archivo de configuración:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "dbapi": {
        "url": "http://localhost:8526/mcp",
        "transport": "streamable-http"
      }
    }
  }
}

Para APIs privadas que requieran token, agregue el campo headers:

openclaw mcp set dbapi '{"url":"http://localhost:8526/mcp","transport":"streamable-http","headers":{"Authorization":"YOUR_TOKEN"}}'

Cursor

Edite el archivo .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "dbapi": {
      "url": "http://localhost:8526/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "YOUR_BUSINESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

LangChain

LangChain ofrece soporte nativo para clientes MCP; simplemente use MCPAdapt para conectarse:

from langchain_mcp_adapters.client import MCPClient

async with MCPClient("http://localhost:8526/mcp") as client:
    tools = await client.list_tools()
    result = await client.call_tool("dbapi_xxxx", {"key": "value"})

Spring AI

Spring AI admite MCP mediante el módulo mcp-client-webmvc:

McpClient client = McpClient.sync(new HttpMcpTransport("http://localhost:8526/mcp"));
List<Tool> tools = client.listTools();
client.callTool("dbapi_xxxx", Map.of("key", "value"));

Mecanismos de autenticación

Tipo de API	Descripción	¿Requiere token?
API abierta	Acceso disponible para todos	No
API privada	Solo accesible para clientes autorizados	Sí, incluido en headers.Authorization

Obtener el token

# Obtenga clientId y secret (creados en la gestión de clientes del backend)
curl "http://localhost:8520/token/generate?clientId=YOUR_CLIENT_ID&secret=YOUR_CLIENT_SECRET"

El token devuelto debe insertarse en el campo headers.Authorization del cliente MCP.

Los tokens tienen fecha de caducidad; tras ello, deberá obtener uno nuevo. En la gestión de clientes puede establecer un período de validez más largo para evitar actualizaciones frecuentes.

Aplicaciones empresariales

Escenario 1: Asistente de consulta numérica por lenguaje natural

Tras publicar una API de consulta de base de datos como herramienta MCP, los usuarios pueden formular preguntas en lenguaje natural directamente en Claude Desktop:

“¿Cuáles son los 10 productos con mayor volumen de ventas en la región de China Oriental durante el mes pasado?”

La IA llama automáticamente a la API correspondiente de DBAPI, devuelve el resultado y lo presenta en lenguaje natural. Sin necesidad de aprender SQL ni iniciar sesión en sistemas comerciales.

Escenario 2: Generación inteligente de informes

Combinando varias consultas de datos en una única interfaz de generación de informes y publicándola como herramienta MCP, los clientes de IA pueden generar automáticamente informes estructurados de análisis de datos.

Escenario 3: Agente de inspección de anomalías de datos

Registre las APIs de monitoreo de datos como herramientas para el agente de LangChain. Este agente realiza inspecciones periódicas de los datos comerciales y, al detectar anomalías, envía alertas mediante bots de DingTalk o Feishu.

Escenario 4: Refuerzo de la base de conocimientos corporativa

Publique las interfaces de consulta de los sistemas internos de la empresa (consultas de pedidos, información de clientes, estado de inventario, etc.) como herramientas MCP e intégrelas en los asistentes de IA propios de la empresa, dotando a la IA de la capacidad de consultar datos corporativos en tiempo real.

Consideraciones importantes

• El servidor MCP escucha por defecto en el puerto 8526; puede modificarse en el archivo mcp-config.yaml.
• Solo las APIs que estén publicadas y tengan habilitado el interruptor de MCP serán expuestas.
• Tras modificar una API, el servidor MCP sincroniza automáticamente metadatos como URL y definiciones de parámetros; no es necesario reiniciar el servidor.
• DBAPI cuenta con un sistema completo de autenticación de APIs (autenticación por token, autorización de clientes) y reglas de firewall IP; los clientes MCP heredan estas capacidades de seguridad sin necesidad de configurar controles adicionales.
• Si utiliza APIs privadas, asegúrese de que el cliente haya obtenido la autorización correspondiente para dicha API.

Requisito de versión: Solo la versión 4.5.0 o superior de DBAPI Enterprise admite la función MCP.