frasma

Frasma auf Smithery

Dies ist ein Next.js-Projekt, das mit create-next-app erstellt wurde.

Erste Schritte

Starten Sie zuerst den Entwicklungsserver:

npm run dev
# or
yarn dev

Öffnen Sie http://localhost:3000 in Ihrem Browser, um das Ergebnis zu sehen.

Sie können die Seite bearbeiten, indem Sie pages/index.tsx ändern. Die Seite wird automatisch aktualisiert, wenn Sie die Datei bearbeiten.

API-Routen sind unter http://localhost:3000/api/hello erreichbar. Dieser Endpunkt kann in pages/api/hello.ts bearbeitet werden.

Das Verzeichnis pages/api ist auf /api/* gemappt. Dateien in diesem Verzeichnis werden als API-Routen behandelt und nicht als React-Seiten.

Related MCP server: MCP Ops Agent

Prozess-Briefing (Angebotsanfrage)

Das Landing-Formular und der Chat-Dienst übermitteln beide ein Prozess-Briefing an POST /api/request-process-assessment. Francesco nutzt dieses Briefing, um ein Angebot vorzubereiten.

Felder: Name, geschäftliche E-Mail-Adresse, optional Firma und Rolle, Prozess (erforderlich), optionale derzeitige Tools und Volumen/Aufkommen.

Wenn MONGODB_URI gesetzt ist, führt derselbe Endpunkt einen Upsert auf users aus, fügt leads ein und protokolliert project_brief_submitted.

Erforderliche Umgebungsvariablen

Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine .env.local-Datei mit:

# Destination email (defaults to francemazzi@gmail.com)
MEETING_NOTIFICATION_EMAIL=francemazzi@gmail.com

# Sender identity (defaults to SMTP_USER if using SMTP)
MEETING_FROM_EMAIL=francemazzi@gmail.com

# Sender display name (defaults to "Frasma")
MEETING_FROM_NAME=Frasma

# --- Option A (recommended): Gmail SMTP via App Password ---
SMTP_HOST=smtp.gmail.com
SMTP_PORT=465
SMTP_SECURE=true
SMTP_USER=francemazzi@gmail.com
SMTP_PASS=your_gmail_app_password

# --- Option B: Resend ---
# RESEND_API_KEY=your_resend_api_key

Hinweise:

• In der Produktion sollten Sie diese Variablen bei Ihrem Hosting-Anbieter (z.? B. Vercel) setzen.

• Wenn weder SMTP noch Resend konfiguriert ist, gibt die API einen Fehler zurück und das Popup zeigt ihn dem Benutzer an.

Diagnose-Chat-Agent

Der Chat auf der Website ist ein Prozessdiagnose-Assistent. Er verwendet die zweisprachige, versionierte Wissensbasis in lib/knowledge/, um:

• betriebliche Engpässe zu identifizieren;

• Workflows, Systeme, Aufkommen, Basiskennzahlen, Daten und Randbedingungen zu erfassen;

• den Bedarf auf Frasma-Funktionalitäten abzubilden;

• ein bearbeitbares Prozess-Briefing vorzubereiten;

• dieses Briefing erst nach ausdrücklicher Überprüfung durch den Benutzer an POST /api/request-process-assessment zu übermitteln.

Wenn der Assistent eine Zeitüberschreitung hat, zeigt das Widget dasselbe Prozess-Briefing-Formular, gefüllt aus dem Gesprächsverlauf (ohne zusätzlichen LLM-Aufruf).

Jede Browser-Sitzung speichert eine conversationId im localStorage. Nachrichten werden serverseitig in MongoDB Atlas über den offiziellen Node.js-Treiber persistiert. Beim erneuten Öffnen stellt das Widget die Unterhaltung über GET /api/conversations/:id wieder her. Ist MongoDB nicht konfiguriert, arbeitet der Chat weiter im zustandslosen Modus.

Fügen Sie der Wissensbasis oder den Diagnosebeispielen keine Preise, garantierten Einsparungen, Kundengeheimnisse, Zugangsdaten oder personenbezogene Daten Dritter hinzu.

Erforderliche OpenAI-Umgebungvariable (Chat-Agent + Sprachdiktat im Prozess-Assessment-Formular):

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# Optional; defaults to gpt-4o-mini
OPENAI_CHAT_MODEL=gpt-4o-mini

# Optional; defaults to whisper-1 (process assessment voice dictation)
OPENAI_WHISPER_MODEL=whisper-1

Chat-Persistenz (MongoDB Atlas)

Die Persistenz ist optional, wird aber für die Produktion empfohlen. Bei Konfigurierung speichert die API:

• Unterhaltungs-Metadaten (lang, timezone, pagePath, Konversions-Flags);

• Benutzer- und Assistenznachrichten;

• Konversionsereignisse aus dem Prozess-Briefing (project_brief_submitted).

Einrichtung:

1. Erstellen Sie einen kostenlosen M0-Cluster auf MongoDB Atlas (empfohlene Region: Frankfurt oder Irland).

2. Erstellen Sie einen Datenbankbenutzer mit Schreib‑/Lesezugriff.

3. Erlauben Sie unter Network Access 0.0.0.0/0 (erforderlich für Vercel Serverless).

4. Kopieren Sie die Verbindungszeichenfolge und setzen Sie diese Umgebungsvariablen lokal und auf Vercel:

MONGODB_URI=mongodb+srv://user:pass@cluster.mongodb.net/frasma_chat?retryWrites=true&w=majority
CHAT_RETENTION_DAYS=90

Für conversations.expiresAt werden bei ersten Writen automatisch Indizes und eine TTL-Richtlinie erstellt.

Ohne MONGODB_URI funktionieren POST /api/chat und die Formular-APIs weiterhin; Verzüge zur Persistenz werden stillschweigend übersprungen.

Verbindung prüfen:

npm run check:mongodb
curl http://localhost:3000/api/status

Erwartete Ausgabe bei korrekter Konfiguration:

{
  "persistence": { "configured": true, "connected": true }
}

Eine erfolgreiche Chat-Antwort enthält ebenfalls conversationId.

MongoDB-Fehlerbehebung

1. Network Access von Atlas muss für Vercel Serverless 0.0.0.0/0 enthalten.

2. Die URI muss den Datenbanknamen enthalten: ...mongodb.net/frasma_chat?...

3. Wenn Sie das Atlas-Benutzerpasswort zurücksetzen, aktualisieren Sie sowohl .env.local als auch Vercel und führen danach eine neue Bereitstellung aus.

4. URL-kodieren (special characters) im Passwort (@, #, % usw.).

5. Nach dem Ändern von Vercel-Umgebungsvariablen müssen Sie ein neues Deployment auslösen; env-Änderungen werden nicht automatisch auf vorhandene Deployments angewendet.

AI-Discovery und öffentliche MCP

Öffentliche Discovery-Oberflächen für Agenten und Menschen:

MCP-Tools (nur-lesend + Übergabe)

• get_frasma_profile

• search_frasma_knowledge

• get_diagnostic_framework

• prepare_diagnostic_summary — validiert eine Diagnose und liefert Übergabe‑URLs; sendet niemals E-Mails

• prepare_project_brief — validiert das Prozess-Briefing, das für ein Angebot verwendet wird; sendet niemals E-Mails

Beispiel für eine Remote-Konfiguration mit Cursor / Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "frasma": {
      "url": "https://www.frasma.org/api/mcp"
    }
  }
}

Für reine Stdio-Clients:

{
  "mcpServers": {
    "frasma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://www.frasma.org/api/mcp"]
    }
  }
}

Verzeichniseinträge (nach Produktions-Deployment)

1. Stellen Sie sicher, dass /for-agents, /servizi, /llms.txt, /llms-it.txt und /api/mcp in der Produktion antworten.

2. Smoke-Test: curl -H 'Accept: text/markdown' https://www.frasma.org/ und https://www.frasma.org/servizi/ddt-erp, plus ein MCP initialize + tools/list gegen /api/mcp.

3. Reichen Sie den Server in den relevanten MCP-Verzeichnissen mit der Kurzbeschreibung von /for-request ein (erwähnen Sie den Services-Hub).

4. Halten Sie den Agent-Skills-Digest synchron, wenn sich SKILL.md ändert (shasum -a 256).

Qualitätsprüfungen:

npm run lint
npm test
npm run build

Mehr erfahren

Um mehr über Next.js zu erfahren, werfen Sie einen Blick auf die folgenden Ressourcen:

• Next.js-Dokumentation – Inhalt, Features und API von Next.js.

• Learn Next.js – ein interaktives Next.js-Tutorial.

Sie können sich das Next.js-GitHub-Repository ansehen – Feedback und Beiträge sind willkommen!

Bereitstellung auf Vercel

Der einfachste Weg, Ihre Next.js-App bereitzustellen, ist die Verwendung der Vercel Platform von den Entwicklern von Next.js.

Weitere Details finden Sie in der Next.js-Bereitstellungsdokumentation.