streamlit_app.py•1.88 kB
import streamlit as st
import human_mcp.db_utils as db_utils
# データベースの初期化
db_utils.initialize_db()
def main():
st.set_page_config(
page_title="Human-MCP Operator Interface",
page_icon="🧠",
layout="wide"
)
st.title("🧠 Human-MCP Operator Interface")
st.markdown("""
このインターフェースは、AIアシスタントからの要求に対して人間が応答するためのものです。
下に表示されるタスクに対して応答を入力し、「Submit Response」ボタンをクリックしてください。
""")
# リロードボタン
if st.button("🔄 タスクを更新", type="primary"):
st.rerun()
# 保留中のタスクを取得
pending_tasks = db_utils.get_pending_tasks()
if not pending_tasks:
st.info("📭 保留中のタスクはありません。")
else:
st.header(f"📋 保留中のタスク: {len(pending_tasks)}件")
# 各タスクを処理
for task_id, instruction in pending_tasks:
st.markdown("---")
st.subheader(f"タスクID: {task_id}")
st.info(f"指示: {instruction}")
# 応答入力フォーム
response = st.text_area(
"あなたの応答:",
key=f"response_{task_id}",
height=100
)
# 送信ボタン
submit_button = st.button(
"応答を送信",
key=f"btn_{task_id}"
)
# ボタンが押され、かつ入力がある場合
if submit_button and response:
db_utils.update_task_result(task_id, response)
st.success(f"タスク {task_id} の応答を送信しました！")
st.rerun()
if __name__ == "__main__":
main()