# 1. Клонировать и перейти в директорию
cd yandex-mcp-server

# 2. Установить зависимости
uv sync --no-dev

# 3. Скопировать .env
cp .env.example .env

# 4. Сгенерировать Fernet-ключ (если не задан в .env)
python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
# Вставь ключ в .env: FERNET_KEY=...

# 5. Применить миграции
uv run alembic upgrade head

# 6. Запустить сервер
uv run python -m app.main

# 0. Создать внешнюю Docker-сеть (только первый раз)
docker network create mais-bifrost-net

# 1. Скопировать production env
cp .env.example .env.prod
# Заполнить: FERNET_KEY, YANDEX_CLIENT_ID, YANDEX_CLIENT_SECRET

# 2. Запустить стек (сборка + запуск)
docker compose -f docker-compose.prod.sqlite.yml up -d --build

# 3. Применить миграции
docker exec mais-yandex-mcp uv run alembic upgrade head

# 4. Проверить
docker exec mais-yandex-mcp curl http://127.0.0.1:8000/ping

# 0. Создать внешнюю Docker-сеть (только первый раз)
docker network create mais-bifrost-net

# 1. Скопировать production env
cp .env.prod.example .env.prod
# Заполнить: MYSQL_ROOT_PASSWORD, MYSQL_PASSWORD, FERNET_KEY, YANDEX_CLIENT_ID, YANDEX_CLIENT_SECRET

# 2. Запустить стек (сборка + запуск)
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

# 3. Применить миграции
docker exec mais-yandex-mcp uv run alembic upgrade head

# 4. Проверить
curl http://localhost:8000/ping

app.mais.agency {
    # Admin panel (protected by Yandex OAuth)
    @admin path /admin/*
    handle @admin {
        forward_auth auth:4180 {
            uri /auth
        }
        reverse_proxy mais-yandex-admin:8100
    }

    # MCP endpoint
    handle @mcp {
        reverse_proxy /mcp/* yandex-mcp:8000 {
            header_up X-Bifrost-User-Id {http.request.header.X-Bifrost-User-Id}
        }
    }

    # Bifrost UI
    reverse_proxy /api/* mais-bifrost:8080
}

# 1. Убедись, что в .env указан SQLite
# DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./data/yandex-mcp.db

# 2. Запусти сервер
uv run python -m app.main

# 3. В другом терминале запусти Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector

# 4. В браузере (http://localhost:5173) выбери:
#    Transport: Streamable HTTP
#    URL: http://localhost:8000/mcp

# 5. Перейди во вкладку Tools → List Tools → протестируй ping

{
  "status": "error",
  "yandex_api_error": true,
  "message": "Yandex API returned 401: Authentication failed",
  "suggestion": "Re-authorize the Yandex account via OAuth."
}

{
  "name": "get_direct_stats_tool",
  "description": "Получить статистику по кампании Яндекс.Директа за период.\n\n    КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ:\n    - Нужно проанализировать эффективность кампании\n    - Получить показы, клики, CTR, CPC, расходы, конверсии\n\n    ПАРАМЕТРЫ:\n    - campaign_id: ID кампании из get_direct_campaigns\n    - date_from: Начало периода в формате YYYY-MM-DD\n    - date_to: Конец периода в формате YYYY-MM-DD\n    - account_id: ID аккаунта (опционально)\n\n    ВОЗВРАЩАЕТ: метрики Impressions, Clicks, CTR, CPC, Cost, Conversions.",
  "inputSchema": {
    "properties": {
      "campaign_id": {"type": "integer"},
      "date_from": {"type": "string"},
      "date_to": {"type": "string"},
      "account_id": {"anyOf": [{"type": "integer"}, {"type": "null"}], "default": null}
    },
    "required": ["campaign_id", "date_from", "date_to"]
  }
}

{
  "resources": [
    {"name": "direct_docs",    "uri": "yandex://direct/docs",    "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "metrika_docs",   "uri": "yandex://metrika/docs",   "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "webmaster_docs", "uri": "yandex://webmaster/docs", "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "audience_docs",  "uri": "yandex://audience/docs",  "mimeType": "text/plain"},
    {"name": "admetrica_docs", "uri": "yandex://admetrica/docs", "mimeType": "text/plain"}
  ]
}

# Яндекс.Директ API — Полная документация

## Структура данных
- Кампания (Campaign) → Группы (AdGroups) → Объявления (Ads) + Фразы (Keywords)
- Каждая кампания имеет: Id, Name, Status, StartDate, DailyBudget

## Статусы кампаний
- DRAFT — черновик, не запущена
- MODERATION — на проверке
- ACCEPTED — принята, готова к запуску
- RUNNING — активна, показываются объявления
- STOPPED — остановлена вручную
- ENDED — завершена (закончился бюджет или дата)

## Ограничения API
- Максимум 10000 объектов ...

{
  "prompts": [
    {
      "name": "analyze_campaign_performance",
      "description": "Анализ эффективности рекламной кампании за последние N дней.",
      "arguments": [
        {"name": "campaign_id", "required": true},
        {"name": "days", "required": false}
      ]
    },
    {
      "name": "suggest_budget_optimization",
      "description": "Предложения по оптимизации бюджета рекламных кампаний.",
      "arguments": [{"name": "account_id", "required": false}]
    },
    {
      "name": "find_underperforming_ads",
      "description": "Поиск неэффективных объявлений для оптимизации.",
      "arguments": [{"name": "account_id", "required": false}]
    }
  ]
}

{
  "description": "Анализ эффективности рекламной кампании за последние N дней.",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": {
      "type": "text",
      "text": "Проанализируй эффективность кампании 12345 за последние 7 дней.\n\nШАГИ:\n1. Получи контекст аккаунта через get_account_context\n2. Получи статистику кампании за период (используй get_direct_stats)\n3. Получи статистику за предыдущий аналогичный период для сравнения\n4. Рассчитай ключевые метрики: CTR, CPC, CR, CPA, ROI\n5. Выяви аномалии (резкие падения/росты)\n6. Предложи конкретные оптимизации\n\nФОРМАТ ОТВЕТА:\n- Краткое резюме (1-2 предложения)\n- Ключевые метрики (таблица)\n- Сравнение с предыдущим периодом\n- Выявленные проблемы\n- Рекомендации (приоритизированные)"
    }
  }]
}

# Проверить health
curl http://localhost:8000/ping

# Прямой запрос к MCP (JSON-RPC)
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

uv run python -m scripts.seed

app/
├── main.py                 # FastMCP + регистрация инструментов/ресурсов/промптов
├── config.py               # Pydantic Settings (Dual DB, Fernet, OAuth)
├── database.py             # SQLAlchemy async engine
├── models.py               # ORM: mcp_users, mcp_yandex_accounts (+ account_context)
├── crypto.py               # TokenCrypto (Fernet)
├── context_parser.py       # X-Bifrost-User-Id из контекста
├── apiforge_async.py       # AsyncYandexClient + auto-refresh + ctx.logging
├── rate_limiter.py         # In-memory per-user/per-tool rate limiter (30 req/min)
├── services/
│   └── account_service.py  # AccountService (DB + refresh OAuth + context)
├── tools/
│   ├── accounts.py         # list_yandex_accounts
│   ├── direct.py           # get_direct_campaigns | stats | keywords | ads
│   ├── metrika.py          # get_metrika_counters
│   ├── webmaster.py        # get_webmaster_hosts
│   ├── audience.py         # get_audience_segments
│   ├── admetrica.py        # get_admetrica_campaigns
│   ├── account_management.py  # get/update_account_context
│   ├── wordstat.py         # get_wordstat_stats
│   └── feedback.py         # submit_feedback
├── resources/
│   └── yandex_docs.py      # MCP Resources: 5 API documentation endpoints
├── prompts/
│   └── yandex_scenarios.py # MCP Prompts: 3 analysis scenarios
├── yandex_configs/         # JSON-конфиги для apiforge
admin/
├── app.py                  # FastAPI admin panel
├── templates/              # Jinja2 HTML шаблоны
└── static/                 # CSS
docs/                       # Документация и JSON-RPC дампы
├── yandex-mcp-connection.md
├── yandex-tools-dump.json
├── yandex-resources-dump.json
├── yandex-prompts-dump.json
└── ...