Spring AI Playground: experimento open source integrado de MCP, RAG y LLM

¡Hola!
Les presento Spring AI Playground, un playground integrado de IA para desarrolladores.

¿Alguna vez han sufrido incomodidades al hacer pruebas para desarrollar servicios de IA?

• Configuración de entornos complejos cada vez que se prueban LLM, bases de datos vectoriales, flujos de trabajo RAG, etc.
• Tiempo de desarrollo consumido por distintas formas de integración de APIs en cada caso
• Para los desarrolladores Java, las herramientas de IA centradas en Python representan una barrera de entrada particular

Por eso comenzamos el desarrollo con el objetivo de que “todos los experimentos de IA estén en una sola pantalla”.

Características principales:

• Además del Vectorstore local básico en memoria, soporta más de 18 bases de datos vectoriales (Chroma, Milvus, PGVector, OpenSearch, Elasticsearch, etc.)
• Integración con los principales proveedores de IA (OpenAI, Anthropic, Ollama, Google, Amazon, Microsoft)
• Adopción temprana de MCP (Model Context Protocol) para construir agentes de IA
• Soporte PWA para instalarlo y usarlo en el navegador como si fuera una app
• Basado en el framework Spring AI, con un entorno familiar para desarrolladores Java

Lo que se puede hacer en Spring AI Playground:

• Conectar y probar herramientas MCP: integrar herramientas externas con modelos de IA
• Conectar casi cualquier LLM: cambios sencillos entre OpenAI, Ollama, modelos locales, etc.
• Integración con Vector DB: conectar la mayoría de las principales bases de datos vectoriales y probar búsquedas por similitud
• Flujo de trabajo RAG: desde subir datos en PDF, Word y PowerPoint hasta generar embeddings, buscar y responder, todo el proceso configurado por GUI
• Pruebas integradas de chat con LLM: después de configurar MCP y RAG, realizar una prueba integrada de una sola vez

Playgrounds principales:

• MCP Tool Playground (Inspector) - conexión y pruebas de herramientas externas
• Vector DB Playground - carga de documentos, embeddings y pruebas de búsqueda
• Chat Playground - pruebas de IA conversacional integrando MCP y RAG

Pruébalo en 5 minutos (si ya tienes instalados git, ollama, docker y java 21 o superior):

git clone https://github.com/JM-Lab/spring-ai-playground.git  
cd spring-ai-playground  
./mvnw spring-boot:build-image -Pproduction -DskipTests=true  
docker run -p 8282:8282 -e SPRING_AI_OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 jmlab/spring-ai-playground:latest

Luego entra a http://localhost:8282

Experiencia de desarrollo:
Al principio comenzó como una herramienta de aprendizaje personal, pero a medida que se fueron acumulando funciones, terminó convirtiéndose en un entorno todo en uno de desarrollo y pruebas de IA donde se puede experimentar en un solo lugar. En especial, el objetivo era permitir que los desarrolladores Java pudieran probar fácilmente las tecnologías de IA más recientes sin necesidad de un entorno Python.

Contribución open source:
Ofrecer casos de uso reales y mejores prácticas al ecosistema de Spring AI
Presentar a la comunidad Java una alternativa a las herramientas de IA centradas en Python

Planes a futuro:
Evolucionar hacia Spring AI Agent Playground, agregando funciones de desarrollo, pruebas y despliegue de agentes de IA

Creo que será útil para desarrolladores Java que quieran probar funciones de IA en local. ¡Siempre se agradece el feedback!

Enlace del proyecto: https://github.com/JM-Lab/spring-ai-playground