┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   USUARIO                                     │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               INTERFAZ WEB (Streamlit)                        │
│       app_streamlit.py                                        │
│       • Chat interactivo                                      │
│       • Visualización de evidencia                            │
│       • Gestión de session_id                                 │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               AGENTE LANGCHAIN + GROQ                         │
│       agent_core.py                                           │
│       • Interpretación de intención                           │
│       • Selección de herramientas                             │
│       • Memoria de corto plazo (InMemorySaver)                │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│           CLIENTE MCP (langchain-mcp-adapters)                │
│           • Descubrimiento de herramientas                    │
│           • Invocación de tools                               │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               SERVIDOR MCP (FastMCP)                          │
│           mcp_server.py                                       │
│           • Exposición de 8 herramientas personalizadas       │
│           • Validación de entradas                            │
│           • Respuestas estructuradas                          │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   BASE DE DATOS (SQLite)                      │
│           data/mcp_laboratorio.db                             │
│           • clientes • ventas • productos                     │
│           • categorias • metodos_pago                         │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

graph TD
    A[Usuario] --> B[Streamlit UI]
    B --> C[Agente LangChain + Groq]
    C --> D{¿Necesita tool?}
    D -->|Sí| E[Cliente MCP]
    D -->|No| F[Respuesta directa]
    E --> G[Servidor MCP FastMCP]
    G --> H[SQLite Database]
    H --> I[Resultado estructurado]
    I --> C
    F --> J[Respuesta final]
    C --> J
    J --> B
    B --> A
    
    style A fill:#B30909,stroke:#fff,stroke-width:2px
    style B fill:#00f,stroke:#fff,stroke-width:2px
    style C fill:#056c5c,stroke:#fff,stroke-width:2px
    style G fill:#f2f,stroke:#fff,stroke-width:2px
    style H fill:#1D7799,stroke:#fff,stroke-width:2px

cp .env.example .env

GROQ_API_KEY=gsk_tu_api_key_aqui
GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile
MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:8000/mcp

GROQ_API_KEY = "gsk_tu_api_key_aqui"
GROQ_MODEL = "llama-3.1-8b-instant"
MCP_SERVER_URL = "https://tu-mcp-server.onrender.com/mcp"

git clone https://github.com/systemyuri/agente-mcp-groq.git
cd agente-mcp-groq

python -m venv .venv
#source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate   # Windows

pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# Edita .env con tu GROQ_API_KEY

# Coloca tus archivos CSV en la carpeta data/
python load_data.py

python mcp_server.py

🚀 Iniciando MCP Server...
   Base de datos: data/mcp_laboratorio.db
   ✅ Con validación de tipos para parámetros

📋 Tools disponibles:
   - buscar_clientes
   - perfil_consumo_cliente
   - clientes_alto_valor
   - top_productos_vendidos
   - analisis_categoria
   - ventas_por_region
   - preferencia_metodo_pago
   - calcular_nivel_cliente

🌐 Servidor HTTP escuchando en http://127.0.0.1:8000
   Endpoint MCP: http://127.0.0.1:8000/mcp

streamlit run app_streamlit.py

pip install pytest pytest-cov pytest-asyncio

# En una terminal separada
python mcp_server.py

python -m pytest tests/ -v --asyncio-mode=auto

python -m pytest tests/ -v --cov=. --cov-report=html --asyncio-mode=auto
# Abrir htmlcov/index.html en el navegador

# Solo herramientas MCP
python -m pytest tests/test_tools.py -v
# Solo agente
python -m pytest tests/test_agent.py -v --asyncio-mode=auto
# Solo conexión
python -m pytest tests/test_connection.py -v --asyncio-mode=auto

============================================= test session starts =============================================
collected 15 items
tests/test_agent.py::test_system_prompt PASSED                                                           [  6%]
tests/test_agent.py::test_agent_creation PASSED                                                          [ 13%]
tests/test_agent.py::test_simple_query PASSED                                                            [ 20%]
tests/test_agent.py::test_tool_query PASSED                                                              [ 26%]
tests/test_agent.py::test_memory PASSED                                                                  [ 33%]
tests/test_agent.py::test_error_handling PASSED                                                          [ 40%]
tests/test_connection.py::test_mcp PASSED                                                                [ 46%]
tests/test_tools.py::test_buscar_clientes PASSED                                                         [ 53%]
tests/test_tools.py::test_perfil_consumo_cliente PASSED                                                  [ 60%]
tests/test_tools.py::test_clientes_alto_valor PASSED                                                     [ 66%]
tests/test_tools.py::test_top_productos_vendidos PASSED                                                  [ 73%]
tests/test_tools.py::test_analisis_categoria PASSED                                                      [ 80%]
tests/test_tools.py::test_ventas_por_region PASSED                                                       [ 86%]
tests/test_tools.py::test_preferencia_metodo_pago PASSED                                                 [ 93%]
tests/test_tools.py::test_calcular_nivel_cliente PASSED                                                  [100%]
=========================================== 15 passed in 3.42s ===========================================

git add .
git commit -m "feat: Asistente Comercial MCP con Groq"
git push origin main

services:
  - type: web
    name: mcp-server
    env: python
    buildCommand: pip install -r requirements.txt
    startCommand: python mcp_server.py
    envVars:
      - key: GROQ_API_KEY
        sync: false

# Terminal 1
python mcp_server.py
# Terminal 2 (nueva terminal)
ngrok http 8000
# Copia la URL https://xxxx.ngrok.io
# Actualiza MCP_SERVER_URL con esta URL + /mcp

agente_mcp_groq/
├── app_streamlit.py            # Interfaz web
├── agent_core.py               # Lógica del agente (Groq, MCP, memoria)
├── mcp_server.py               # Servidor MCP con 8 herramientas
├── load_data.py                # Script para cargar datos
├── check_db.py                 # Verificación de base de datos
├── test_connection.py          # Prueba de conexión MCP
├── requirements.txt            # Dependencias
├── README.md                   # Documentación
├── .gitignore                  # Archivos a ignorar
├── .env.example                # Ejemplo de variables de entorno
├── data/ # Datos
│ ├── clientes.csv
│ ├── ventas.csv
│ ├── productos.csv
│ ├── categorias.csv
│ └── metodos_pago.csv
├── tests/ # Pruebas unitarias
│ ├── __init__.py
│ ├── test_tools.py             # 8 pruebas de herramientas MCP
│ ├── test_agent.py             # 5 pruebas del agente
│ └── test_connection.py        # 1 prueba de conexión
└── .streamlit/
  └── secrets.toml.example      # Ejemplo de secretos