MCP/
├── core/
│   ├── ollama_wrapper.py       # Encapsula la lógica para interactuar con modelos LLM en Ollama
│   ├── context_loader.py       # Carga contexto adicional desde base de datos u otras fuentes
│   └── router_llm.py           # Router inteligente que decide qué agente usar en base a la consulta
├── agents/                     # Carpeta que contiene todos los agentes disponibles del sistema
├── server/
│   ├── mcp_server.py           # Punto central que gestiona los agentes registrados y el procesamiento de mensajes
│   └── api.py                  # Define la API REST usando FastAPI para comunicación con la GUI u otros clientes
├── gui/
│   ├── app.py                  # Aplicación Streamlit que actúa como interfaz gráfica del sistema
│   └── .streamlit/
│       └── secrets.toml        # Archivo de configuración que contiene la URL del backend para la GUI
├── utils/
│   ├── db_utils.py             # Funciones auxiliares para conectarse y consultar la base de datos SQLite
│   ├── agente_base.py          # Clase base AgenteBase, común a todos los agentes personalizados
│   └── json_parser.py          # Utilidad para dividir respuestas JSON en partes más manejables
├── database/
│   ├── context.db              # Base de datos SQLite con información contextual para los agentes o el LLM
│   ├── comprobar_db.py         # Script que valida la existencia y consistencia de la base de datos
│   └── create_db.py            # Script para generar y poblar la base de datos desde cero
├── config.py                   # Archivo central de configuración del sistema (rutas, modelos, flags, etc.)
├── requirements.txt            # Lista de dependencias de Python necesarias para ejecutar el proyecto
├── Dockerfile.backend          # Dockerfile para construir el contenedor del backend (API + lógica de agentes)
├── Dockerfile.frontend         # Dockerfile para construir el contenedor de la interfaz Streamlit
└── docker-compose.yml          # Archivo para levantar los servicios frontend y backend de forma conjunta

git clone https://github.com/tu-usuario/MCP.git
cd MCP

gui/.streamlit/secrets.toml

server_url = "http://backend:8000/process"

docker-compose up --build

docker build -f Dockerfile.backend -t mcp_backend .
docker run -p 8000:8000 mcp_backend

from agentes.base import AgenteBase

class AgenteEjemplo(AgenteBase):
    patrones = [r"expresiones.*clave", r"otra.*forma.*de.*preguntar"]

    def agente(self) -> dict:
        datos = {"respuesta": "Soy un agente de ejemplo"}
        return {"success": True, "data": datos}