Actualizacion para mcp

prueba_mcp.py

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-import asyncio
-from llms.MCPs.MCPStdioServer import MCPStdioServer
-import os
-
-async def main():
-    prueba = MCPStdioServer(
-        name="prueba_server_mcp",
-        command="C:/Users/lucas/Desktop/mcps/.venv/Scripts/python.exe",
-        args=["C:/Users/lucas/Desktop/mcps/server_mcp_python/server_mcp.py"],
-    )
-    await prueba.start()
-    print("Herramientas:", prueba.get_tool_names())
-
-    await prueba.stop()  # <- esto previene el error
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Asegura compatibilidad para subprocess en Windows
-    if os.name == "nt":
-        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
 
 
 
 
-    asyncio.run(main())
+async def test_registry(registry: ClientRegistry):
+    tools = await registry.listar_tools_por_cliente()
+    prompts = await registry.listar_prompts_por_cliente()
+    resources = await registry.listar_resources_por_cliente()
+
+    print("\n🔧 Herramientas:", tools)
+
+
+    print("\n📋 Prompts:", prompts)
+
+    print("\n📂 Resources:", resources)
+
+
+asyncio.run(test_registry(registry))
 
 
 
+async def test_wrapper():
 
-from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
-from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo  # Ajusta si está en otro módulo
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
-
-# 1. Crear instancia de conexión (asegúrate de configurar bien tu conexión en Base_conexion)
-from entrypoint.init_db import db_credencial
-conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)
-
-# 3. Guardar la credencial en la base de datos
-repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)
-credencial_openai = repo.get_by_id(1)
-print(f"✅ Credencial: {credencial_openai.titulo}")
-
-from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
-
-cliente = OpenAICliente(credencial_openai)
-
-from llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI
-
-modelo = ModeloOpenAI(
-    cliente=cliente,
-    model="gpt-4o",
-    temperature=1,
-    top_p=1.0
-)
-
-from llms.Agente import AgenteAI
+        # 2. Llamar a una herramienta de prueba
+        result = await herramientas.call_tool("generate_uuid")
+        print("\n🆔 UUID generado:", result[0].text)  # Accedemos al contenido directamente
 
 
-agente_con_herramientas = AgenteAI(
-    modelo=modelo,
-    nombre="Agente con herramientas",
-    descripcion="Un agente que puede usar herramientas",
-    system_prompt="Eres un asistente que puede usar herramientas para responder preguntas.",
-    rol="asistente",
-    objetivos=["Asistir al usuario en tareas complejas", "usar herramientas para obtener información adicional"]
-    # tools=
-
-)
-
-respuesta = agente_con_herramientas.interactuar(
-    prompt="Hola como estas?",
-)
-
-print(respuesta)
+# asyncio.run(test_wrapper())