test

app.py

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-import asyncio
 import gradio as gr
-from mcp import ClientSession
-
-# Exemple de config MCP
-MCP_SERVERS = {
-    "gradio": {
-        "url": "https://hackathoncra-gradio-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/"
-    }
-}
-
-async def query_mcp(prompt: str):
-    # Crée une session MCP (ici en HTTP)
-    async with ClientSession("https://hackathoncra-gradio-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/") as session:
-        # Exécute une requête MCP (par exemple un appel "text-generation")
-        print(session)
-        response = await session.call(
-            method="text-generation",  # dépend des méthodes exposées par ton serveur
-            params={"prompt": prompt}
-        )
-        return response.get("result", "Pas de résultat MCP")
-
-# Fonction Gradio qui appelle MCP
-def chat_with_mcp(prompt):
-    return asyncio.run(query_mcp(prompt))
-
-# Interface Gradio
+from openai import OpenAI
+import os
+import json
+import requests
+
+cle_api = os.environ.get("CLE_API_MISTRAL")
+MCP_URL = "https://hackathoncra-gradio-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/"
+
+# Initialisation du client Mistral (API compatible OpenAI)
+clientLLM = OpenAI(api_key=cle_api, base_url="https://api.mistral.ai/v1")
+
+def call_mcp(payload: dict):
+    """Appel simple au serveur MCP Gradio"""
+    headers = {"Content-Type": "application/json"}
+    response = requests.post(MCP_URL, data=json.dumps(payload), headers=headers)
+    response.raise_for_status()
+    return response.json()
+
+# Chatbot avec Mistral + MCP
+def chatbot(message, history):
+    # Préparer l’historique pour Mistral
+    messages = []
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
+    
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    # Appel API Mistral
+    response = clientLLM.chat.completions.create(
+        model="mistral-small-latest",
+        messages=messages
+    )
+
+    bot_reply = response.choices[0].message.content.strip()
+
+    # Vérifier si la réponse contient un JSON MCP
+    try:
+        mcp_payload = json.loads(bot_reply)
+        mcp_result = call_mcp(mcp_payload)
+        bot_reply = f"Réponse via MCP:\n{json.dumps(mcp_result, indent=2)}"
+    except json.JSONDecodeError:
+        # Pas de JSON MCP, réponse normale
+        pass
+
+    history.append(("Vous: " + message, "Bot: " + bot_reply))
+    return history, history
+
+
+def call_mcp(payload: dict):
+    """
+    Fonction générique pour interroger le serveur MCP hébergé sur Gradio.
+    """
+    headers = {"Content-Type": "application/json"}
+    response = requests.post(MCP_URL, data=json.dumps(payload), headers=headers)
+    response.raise_for_status()
+    return response.json()
+    
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🚀 Client MCP avec Gradio")
-    inp = gr.Textbox(label="Votre prompt")
-    out = gr.Textbox(label="Réponse du MCP")
-    btn = gr.Button("Envoyer")
 
-    btn.click(chat_with_mcp, inputs=inp, outputs=out)
+    chatbot_ui = gr.Chatbot(label="ChatBot")
+    msg = gr.Textbox(placeholder="Écrivez un message...")
+
+    msg.submit(chatbot, [msg, chatbot_ui], [chatbot_ui, chatbot_ui])
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+demo.launch(debug=True)