Kitchen MCP Server

import os import pandas as pd # Carpeta donde están los CSVs data_dir = os.path.dirname(__file__) csv_folder = os.path.join(data_dir, 'CSV') csv_files = [f for f in os.listdir(csv_folder) if f.endswith('.csv')] # Mapeo de columnas para ingredientes/nutrientes ingredientes_map = { 'food': ['food', 'Food', 'name', 'Name', 'Title', 'Descrip', 'drink', 'FoodItem'], 'energy_kcal': ['energy_kcal', 'Energy_kcal', 'Energy (kcal)', 'Cals_per100grams', 'Calories', 'calories', 'Caloric Value'], 'protein_g': ['protein_g', 'Protein_g', 'Protein (g)', 'protein', 'Protein'], 'saturated_fats_g': ['saturated_fats_g', 'Saturated_fats_g', 'Saturated Fats', 'Sat.Fat', 'Saturated Fats (g)'], 'fat': ['fat', 'Fat', 'Total Fat', 'Fat_g', 'Fat (g)'], 'carbohydrates': ['carbohydrates', 'Carbohydrates', 'Carbs', 'Carb_g', 'Carb (g)'], 'fiber': ['fiber', 'Fiber', 'Dietary Fiber', 'Fiber_g', 'Fiber (g)'], 'sugars': ['sugars', 'Sugars', 'Sugar_g', 'Sugar (g)'], 'calcium_mg': ['calcium_mg', 'Calcium_mg', 'Calcium (mg)'], 'iron_mg': ['iron_mg', 'Iron_mg', 'Iron (mg)', 'iron', 'Iron'], 'magnesium_mg': ['magnesium_mg', 'Magnesium_mg', 'Magnesium (mg)'], 'phosphorus_mg': ['phosphorus_mg', 'Phosphorus_mg', 'Phosphorus (mg)'], 'potassium_mg': ['potassium_mg', 'Potassium_mg', 'Potassium (mg)'], 'sodium_mg': ['sodium_mg', 'Sodium_mg', 'Sodium (mg)', 'sodium', 'Sodium'], 'zinc_mg': ['zinc_mg', 'Zinc_mg', 'Zinc (mg)'], 'copper_mcg': ['copper_mcg', 'Copper_mcg', 'Copper (mcg)'], 'manganese_mg': ['manganese_mg', 'Manganese_mg', 'Manganese (mg)'], 'selenium_mcg': ['selenium_mcg', 'Selenium_mcg', 'Selenium (mcg)'], 'vitc_mg': ['vitc_mg', 'VitC_mg', 'Vitamin C', 'Vitamin C (mg)'], 'thiamin_mg': ['thiamin_mg', 'Thiamin_mg', 'Vitamin B1', 'Vitamin B1 (mg)'], 'riboflavin_mg': ['riboflavin_mg', 'Riboflavin_mg', 'Vitamin B2', 'Vitamin B2 (mg)'], 'niacin_mg': ['niacin_mg', 'Niacin_mg', 'Vitamin B3', 'Vitamin B3 (mg)'], 'vitb6_mg': ['vitb6_mg', 'VitB6_mg', 'Vitamin B6', 'Vitamin B6 (mg)'], 'folate_mcg': ['folate_mcg', 'Folate_mcg', 'Folate (mcg)'], 'vitb12_mcg': ['vitb12_mcg', 'VitB12_mcg', 'Vitamin B12', 'Vitamin B12 (mcg)'], 'vita_mcg': ['vita_mcg', 'VitA_mcg', 'Vitamin A', 'Vitamin A (mcg)'], 'vite_mg': ['vite_mg', 'VitE_mg', 'Vitamin E', 'Vitamin E (mg)'], 'vitd2_mcg': ['vitd2_mcg', 'VitD2_mcg', 'Vitamin D2', 'Vitamin D2 (mcg)'], 'category': ['category', 'Category', 'FoodCategory', 'type'], } # Columnas finales para ingredientes ingredientes_final_cols = list(ingredientes_map.keys()) # Columnas relevantes para recetas recetas_map = { 'title': ['Titlerecipe', 'recipeName'], 'ingredients': ['ingredients', 'Ingredients', 'Cleaned_Ingredients'], 'instructions': ['instructions', 'Instructions', 'steps', 'pasos'], 'image': ['image', 'Image', 'Image_Name'], } recetas_final_cols = list(recetas_map.keys()) # Diccionarios para combinar información por nombre ingredientes_dict = {} recetas_list = [] for file in csv_files: path = os.path.join(csv_folder, file) try: df = pd.read_csv(path, encoding='utf-8') except Exception: try: df = pd.read_csv(path, encoding='latin1') except Exception: print(f"No se pudo leer {file}") continue df.columns = [c.strip() for c in df.columns] lower_cols = [c.lower() for c in df.columns] # INGREDIENTES: Si el archivo tiene alguna columna mapeada if any(any(col.lower() in lower_cols for col in v) for v in ingredientes_map.values()): for _, row in df.iterrows(): ingrediente = {} # Buscar el valor para cada columna final for col_final, posibles in ingredientes_map.items(): val = None for posible in posibles: if posible in df.columns: val = row[posible] break elif posible in lower_cols: idx = lower_cols.index(posible) val = row[df.columns[idx]] break ingrediente[col_final] = val nombre = str(ingrediente['food']).strip().lower() if not nombre or nombre == 'nan': continue # Si ya existe, actualiza campos vacíos if nombre in ingredientes_dict: for k, v in ingrediente.items(): if (not ingredientes_dict[nombre][k] or pd.isna(ingredientes_dict[nombre][k])) and v: ingredientes_dict[nombre][k] = v else: ingredientes_dict[nombre] = ingrediente # RECETAS: Si el archivo tiene alguna columna mapeada if any(any(col.lower() in lower_cols for col in v) for v in recetas_map.values()): for _, row in df.iterrows(): receta = {} for col_final, posibles in recetas_map.items(): val = None for posible in posibles: if posible in df.columns: val = row[posible] break elif posible in lower_cols: idx = lower_cols.index(posible) val = row[df.columns[idx]] break # Limpieza básica de ingredientes si es lista en string if col_final == 'ingredients' and isinstance(val, str): val = val.replace('[', '').replace(']', '').replace("'", '').replace('"', '').strip() receta[col_final] = val # Solo agrega si tiene título y al menos ingredientes if receta.get('title') and receta.get('ingredients'): recetas_list.append(receta) # Crear DataFrame de ingredientes ingredientes_df = pd.DataFrame(list(ingredientes_dict.values()), columns=ingredientes_final_cols) recetas_df = pd.DataFrame(recetas_list, columns=recetas_final_cols) if not ingredientes_df.empty: ingredientes_df = ingredientes_df.drop_duplicates(subset=['food']) ingredientes_df.to_csv(os.path.join(csv_folder, 'ingredientes_unificados.csv'), index=False) print("Archivo ingredientes_unificados.csv creado.") else: print("No se encontraron datos de ingredientes.") if not recetas_df.empty: recetas_df = recetas_df.drop_duplicates(subset=['title', 'ingredients']) recetas_df.to_csv(os.path.join(csv_folder, 'recetas_unificadas.csv'), index=False) print("Archivo recetas_unificadas.csv creado.") else: print("No se encontraron datos de recetas.") # --- Conversión a JSON --- import json def csv_to_json(csv_path, json_path): df = pd.read_csv(csv_path) df.to_json(json_path, orient='records', force_ascii=False, indent=2) print(f"Archivo {json_path} creado.") if __name__ == "__main__": base_dir = os.path.dirname(__file__) ingredientes_csv = os.path.join(csv_folder, 'ingredientes_unificados.csv') recetas_csv = os.path.join(csv_folder, 'recetas_unificadas.csv') # Nueva carpeta destino para los JSON json_dest_folder = os.path.abspath(os.path.join(base_dir, '..', 'src', 'data')) os.makedirs(json_dest_folder, exist_ok=True) ingredientes_json = os.path.join(json_dest_folder, 'ingredientes_unificados.json') recetas_json = os.path.join(json_dest_folder, 'recetas_unificadas.json') if os.path.exists(ingredientes_csv): csv_to_json(ingredientes_csv, ingredientes_json) if os.path.exists(recetas_csv): csv_to_json(recetas_csv, recetas_json)