Actualizacion para mcp

- Added `text_manager.py` to handle the creation of text libraries via FastAPI.
- Introduced database connection management in `conexion.py` using PostgreSQL credentials from environment variables.
- Created abstract base class `EmbedderABC` in `Base_Embedder.py` for embedding models.
- Developed `OpenAIEmbedder` class to generate embeddings using OpenAI's API.
- Implemented `OpenAIEmbedderModel` and repository pattern for managing OpenAI embedders in `Openai_embedder_mmr.py`.
- Established `Biblioteca` class for managing text libraries and their associated notes in `biblioteca.py`.
- Created SQLAlchemy models and mappers for `Biblioteca` and `Nota` in `biblioteca_mmr.py` and `notas_biblioteca_mmr.py`.
- Added functionality for dynamic table generation for notes associated with libraries.
- Included comprehensive methods for adding, retrieving, and managing notes and libraries in their respective repositories.

backend/api/v1/endpoints/ping.py

@@ -4,6 +4,6 @@ from fastapi import APIRouter
 
 router = APIRouter()
 
-@router.get("/ping")
+@router.get("/")
 async def ping():
     return {"message": "pong"}

backend/api/v1/endpoints/text_manager_endpoint.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from fastapi import Path
+
+from backend.schemas.text_manager_schema import BibliotecaInput, NotaInput
+
+from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
+from backend.db.conexion import get_conexion
+from backend.services.text_manager_srvc import *
+from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+
+router = APIRouter()
+
+
+@router.post("/biblioteca", summary="Crear una nueva biblioteca")
+async def crear_biblioteca_endpoint(
+    data: BibliotecaInput,
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return await run_in_threadpool(
+            crear_biblioteca,
+            data.nombre_biblioteca,
+            conexion,
+            data.descripcion,
+        )
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error interno al crear la biblioteca: {str(e)}")
+
+
+
+@router.get("/list", summary="Listar todas las bibliotecas")
+def listar_todas_bibliotecas(
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return listar_bibliotecas(conexion=conexion)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al listar las bibliotecas")
+
+
+
+@router.post("/nota/{biblioteca_id}", summary="Agregar una nota a una biblioteca")
+def agregar_nota(
+    biblioteca_id: str = Path(..., description="ID de la biblioteca a la que se agregará la nota"),
+    nota: NotaInput = ...,  # viene del body
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return agregar_nota_a_biblioteca(
+            conexion=conexion,
+            biblioteca_id=biblioteca_id,
+            titulo=nota.titulo,
+            texto=nota.texto,
+            tags=nota.tags,
+            conexiones=nota.conexiones,
+            resumen=nota.resumen
+        )
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al agregar la nota")
+    
+
+
+@router.get("/nota/list/{biblioteca_id}", summary="Listar todas las notas de una biblioteca")
+def listar_notas(
+    biblioteca_id: str,
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return listar_notas_de_biblioteca(conexion, biblioteca_id)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al listar las notas")
+
+
+
+@router.delete("/nota/{biblioteca_id}/{nota_id}", summary="Eliminar una nota por ID")
+def eliminar_nota_endpoint(
+    biblioteca_id: str = Path(..., description="ID de la biblioteca"),
+    nota_id: str = Path(..., description="ID de la nota a eliminar"),
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return eliminar_nota(conexion=conexion, biblioteca_id=biblioteca_id, nota_id=nota_id)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al eliminar la nota")
+
+
+@router.put("/nota/{biblioteca_id}/{nota_id}", summary="Actualizar una nota por ID")
+def actualizar_nota_endpoint(
+    biblioteca_id: str = Path(..., description="ID de la biblioteca"),
+    nota_id: str = Path(..., description="ID de la nota a actualizar"),
+    nota: NotaInput = ...,  # body
+    conexion: PostgresConexion = Depends(get_conexion)
+):
+    try:
+        return actualizar_nota(conexion=conexion, biblioteca_id=biblioteca_id, nota_id=nota_id, nota_input=nota)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=str(e))
+    except Exception:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al actualizar la nota")

backend/api/v1/router.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 # backend/api/router.py
 
 from fastapi import APIRouter
-from backend.api.v1.endpoints import ping
+from backend.api.v1.endpoints import ping, text_manager_endpoint
 
 router = APIRouter()
-router.include_router(ping.router, prefix="/api/v1")
+router.include_router(ping.router, prefix="/api/v1/ping")
+router.include_router(text_manager_endpoint.router, prefix="/api/v1/text_manager")

backend/db/conexion.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+# backend/db/conexion.py
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+
+def get_conexion():
+    conexion = PostgresConexion(db_credencial)
+    try:
+        yield conexion
+    finally:
+        conexion.close()

backend/main.py

@@ -13,7 +13,7 @@ app = FastAPI(
 # Configuración de CORS
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
-    allow_origins=["http://localhost:5173"],  # Solo permite tu frontend local
+    allow_origins=["http://localhost:5173", "http://0.0.0.0:5173"],  # Solo permite tu frontend local
     allow_credentials=True,
     allow_methods=["*"],
     allow_headers=["*"],

backend/schemas/text_manager_schema.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Optional
+
+
+class NotaInput(BaseModel):
+    titulo: str
+    texto: str = ""
+    tags: Optional[List[str]] = []
+    conexiones: Optional[List[str]] = []
+    resumen: Optional[str] = ""
+
+
+class BibliotecaInput(BaseModel):
+    nombre_biblioteca: str
+    descripcion: str

backend/services/text_manager_srvc.py

@@ -0,0 +1,191 @@
+from src.TextManager.biblioteca import Biblioteca
+from src.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaRepo
+from src.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
+from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo
+from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from src.TextManager.nota import Nota
+from src.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca, NotaRepo
+from sqlalchemy import MetaData
+from backend.schemas.text_manager_schema import NotaInput
+
+
+
+def crear_biblioteca(nombre_biblioteca: str, conexion: PostgresConexion, descripcion: str = None):
+    print("[INICIO] Creando biblioteca...")
+
+    try:
+        print("[Paso 1] Obteniendo credencial...")
+        cred_repo = OpenAICredencialRepo(conexion)
+        credencial = cred_repo.get_by_id("OPAK20250513-61b29978b7604031014")
+        print("[OK] Credencial obtenida:", credencial.titulo if credencial else "❌ None")
+
+        print("[Paso 2] Instanciando embedder...")
+        embedder = OpenAIEmbedder(credencial, model="text-embedding-3-large")
+        print("[OK] Embedder instanciado")
+
+        print("[Paso 3] Instanciando biblioteca...")
+        biblioteca = Biblioteca(
+            nombre=nombre_biblioteca,
+            embedder=embedder,
+            descripcion=descripcion
+        )
+        print(f"[OK] Biblioteca instanciada con ID: {biblioteca.id}")
+
+        print("[Paso 4] Guardando en base de datos...")
+        repo = BibliotecaRepo(conexion)
+        repo.add(biblioteca=biblioteca)
+        print("[OK] Biblioteca guardada")
+
+        print("[Paso 5] Generando modelo de notas...")
+        biblioteca.generar_modelo_notas(conexion)
+        print("[OK] Modelo de notas generado")
+
+        print("[FIN] Biblioteca creada correctamente")
+        return {
+            "mensaje": f"Biblioteca '{nombre_biblioteca}' creada con éxito.",
+            "id": biblioteca.id
+        }
+
+    except Exception as e:
+        print("[ERROR] Ocurrió una excepción:", str(e))
+        raise
+
+
+def listar_bibliotecas(conexion: PostgresConexion) -> list[dict]:
+    repo = BibliotecaRepo(conexion)
+    bibliotecas: list[Biblioteca] = repo.get_all()
+    return [
+        {
+            "id": b.id,
+            "nombre": b.nombre,
+            "descripcion": b.descripcion,
+            "vector_dim": b.vector_dim
+        }
+        for b in bibliotecas
+    ]
+
+def agregar_nota_a_biblioteca(
+    conexion: PostgresConexion,
+    biblioteca_id: str,
+    titulo: str,
+    texto: str = "",
+    tags: list[str] = None,
+    conexiones: list[str] = None,
+    resumen: str = ""
+):
+
+    # Obtener la biblioteca
+    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)
+    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)
+    if biblioteca is None:
+        raise ValueError(f"No se encontró la biblioteca con ID {biblioteca_id}")
+
+    # Crear objeto Nota
+    nota = Nota(
+        titulo=titulo,
+        texto=texto,
+        tags=tags or [],
+        conexiones=conexiones or [],
+        resumen=resumen or "",
+        # vector=biblioteca.embedder.embed_text(texto),
+        # vector_resumen=biblioteca.embedder.embed_text(resumen) if resumen else None
+    )
+    # Mostrar atributos seguros
+    print(
+        f"[DEBUG] Nota creada: titulo='{nota.titulo}', "
+        f"texto_len={len(nota.texto)}, "
+        f"tags={len(nota.tags)}, "
+        f"conexiones={len(nota.conexiones)}, "
+        f"resumen_len={len(nota.resumen)}"
+    )
+
+    # Preparar tabla y modelo de nota
+    metadata = MetaData()
+    tabla, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(
+        biblioteca.nombre,
+        biblioteca.vector_dim,
+        metadata
+    )
+    metadata.create_all(conexion.get_engine())
+
+    # Guardar la nota
+    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)
+    nota_id = repo_nota.add(nota)
+
+    resultado = {
+        "mensaje": f"Nota '{titulo}' agregada con éxito a la biblioteca '{biblioteca.nombre}'.",
+        "nota_id": nota_id
+    }
+
+    print(f"[SUCCESS] {resultado['mensaje']}")
+    return resultado
+
+
+def listar_notas_de_biblioteca(conexion: PostgresConexion, biblioteca_id: str) -> list[dict]:
+    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)
+    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)
+    if not biblioteca:
+        raise ValueError(f"No se encontró la biblioteca con ID: {biblioteca_id}")
+
+    metadata = MetaData()
+    tabla, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca.nombre, biblioteca.vector_dim, metadata)
+    metadata.create_all(conexion.get_engine())
+
+    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)
+    notas = repo_nota.get_all()
+    return [
+        {
+            "id": n.id,
+            "titulo": n.titulo,
+            "tags": n.tags,
+            "texto": n.texto,
+            "resumen": n.resumen,
+            "conexiones": n.conexiones
+        }
+        for n in notas
+    ]
+
+
+def eliminar_nota(conexion: PostgresConexion, biblioteca_id: str, nota_id: str) -> dict:
+    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)
+    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)
+    if not biblioteca:
+        raise ValueError(f"No se encontró la biblioteca con ID: {biblioteca_id}")
+
+    metadata = MetaData()
+    _, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca.nombre, biblioteca.vector_dim, metadata)
+    metadata.create_all(conexion.get_engine())
+
+    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)
+    fue_eliminada = repo_nota.delete_by_id(nota_id)
+
+    if fue_eliminada:
+        return {"mensaje": f"Nota '{nota_id}' eliminada correctamente."}
+    else:
+        raise ValueError(f"No se encontró la nota con ID: {nota_id}")
+
+
+def actualizar_nota(conexion: PostgresConexion, biblioteca_id: str, nota_id: str, nota_input: NotaInput) -> dict:
+    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)
+    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)
+    if not biblioteca:
+        raise ValueError(f"No se encontró la biblioteca con ID: {biblioteca_id}")
+
+    metadata = MetaData()
+    _, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca.nombre, biblioteca.vector_dim, metadata)
+    metadata.create_all(conexion.get_engine())
+
+    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)
+    nota_actualizada = Nota(
+        titulo=nota_input.titulo,
+        texto=nota_input.texto,
+        tags=nota_input.tags or [],
+        conexiones=nota_input.conexiones or [],
+        resumen=nota_input.resumen or ""
+    )
+    fue_actualizada = repo_nota.update(nota_id, nota_actualizada)
+
+    if fue_actualizada:
+        return {"mensaje": f"Nota '{nota_id}' actualizada correctamente."}
+    else:
+        raise ValueError(f"No se encontró la nota con ID: {nota_id}")

borrar_pycache.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import os
+import shutil
+
+def eliminar_pycache(directorio):
+    eliminados = 0
+    for root, dirs, files in os.walk(directorio):
+        for d in dirs:
+            if d == "__pycache__":
+                ruta = os.path.join(root, d)
+                print(f"🗑️ Eliminando: {ruta}")
+                shutil.rmtree(ruta)
+                eliminados += 1
+    print(f"\n✅ Eliminados {eliminados} directorios '__pycache__'.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    ruta_raiz = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # Carpeta actual
+    eliminar_pycache(ruta_raiz)

cliente_simple_mcp.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+import asyncio
+from fastmcp.client import Client
+
+async def main():
+    async with Client("http://127.0.0.1:4300") as client:
+        is_alive = await client.ping()
+        print("Ping exitoso:", is_alive)
+
+asyncio.run(main())

config/.env

@@ -1,14 +0,0 @@
-# Tipo de base de datos
-DB_TITLE=Production_Fitz_db
-DB_USER=postgres
-DB_PASSWORD=7Souw9SFD5P5RYpRWuTVvFkY7zlxATcN
-DB_HOST=localhost
-DB_PORT=5432
-DB_NAME=fitz_db
-
-
-# Contraseña maestra de la aplicacion
-MASTER_PASSWORD=¤òAíÀÇ®8IgÄËïºÅ2a3duÎ4Ô¯5¦ï¤ç··sôÃmL9xWß
-
-#Ruta del proyecto
-PROJECT_PATH= E:\Fitz_Studio

config/.env-example

@@ -0,0 +1,14 @@
+# Tipo de base de datos
+DB_TITLE=
+DB_USER=
+DB_PASSWORD=
+DB_HOST=
+DB_PORT=
+DB_NAME=
+
+
+# Contraseña maestra de la aplicacion
+MASTER_PASSWORD=
+
+#Ruta del proyecto
+PROJECT_PATH=

data/files/txt/tree.txt

@@ -41,6 +41,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 0e
 │   │   ├── 10
 │   │   ├── 11
+│   │   ├── 13
 │   │   ├── 15
 │   │   ├── 17
 │   │   ├── 18
@@ -55,9 +56,11 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 22
 │   │   ├── 23
 │   │   ├── 24
+│   │   ├── 25
 │   │   ├── 26
 │   │   ├── 27
 │   │   ├── 28
+│   │   ├── 2b
 │   │   ├── 2c
 │   │   ├── 2d
 │   │   ├── 2f
@@ -65,11 +68,14 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 32
 │   │   ├── 33
 │   │   ├── 34
+│   │   ├── 36
 │   │   ├── 39
+│   │   ├── 3a
 │   │   ├── 3c
 │   │   ├── 3d
 │   │   ├── 3e
 │   │   ├── 3f
+│   │   ├── 40
 │   │   ├── 41
 │   │   ├── 42
 │   │   ├── 43
@@ -83,10 +89,14 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 4d
 │   │   ├── 4e
 │   │   ├── 4f
+│   │   ├── 50
 │   │   ├── 51
 │   │   ├── 52
 │   │   ├── 55
+│   │   ├── 56
 │   │   ├── 57
+│   │   ├── 58
+│   │   ├── 59
 │   │   ├── 5a
 │   │   ├── 5b
 │   │   ├── 5c
@@ -100,6 +110,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 65
 │   │   ├── 67
 │   │   ├── 69
+│   │   ├── 6b
 │   │   ├── 6c
 │   │   ├── 6d
 │   │   ├── 6e
@@ -109,27 +120,33 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── 75
 │   │   ├── 76
 │   │   ├── 77
+│   │   ├── 79
 │   │   ├── 7b
 │   │   ├── 7c
 │   │   ├── 7d
 │   │   ├── 7f
 │   │   ├── 80
 │   │   ├── 81
+│   │   ├── 82
 │   │   ├── 83
 │   │   ├── 84
 │   │   ├── 85
+│   │   ├── 86
 │   │   ├── 87
 │   │   ├── 89
 │   │   ├── 8a
 │   │   ├── 8b
 │   │   ├── 8c
+│   │   ├── 8d
 │   │   ├── 90
+│   │   ├── 92
 │   │   ├── 94
 │   │   ├── 95
 │   │   ├── 97
 │   │   ├── 98
 │   │   ├── 99
 │   │   ├── 9a
+│   │   ├── 9b
 │   │   ├── 9c
 │   │   ├── 9d
 │   │   ├── a0
@@ -148,7 +165,9 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── ad
 │   │   ├── ae
 │   │   ├── af
+│   │   ├── b0
 │   │   ├── b1
+│   │   ├── b2
 │   │   ├── b3
 │   │   ├── b4
 │   │   ├── b5
@@ -158,6 +177,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── ba
 │   │   ├── bb
 │   │   ├── bc
+│   │   ├── bd
 │   │   ├── bf
 │   │   ├── c0
 │   │   ├── c3
@@ -171,6 +191,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── ce
 │   │   ├── cf
 │   │   ├── d1
+│   │   ├── d3
 │   │   ├── d4
 │   │   ├── d5
 │   │   ├── d6
@@ -184,6 +205,8 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── de
 │   │   ├── df
 │   │   ├── e0
+│   │   ├── e1
+│   │   ├── e2
 │   │   ├── e3
 │   │   ├── e4
 │   │   ├── e5
@@ -202,6 +225,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── f6
 │   │   ├── f7
 │   │   ├── f9
+│   │   ├── fa
 │   │   ├── fb
 │   │   ├── fc
 │   │   ├── fd
@@ -298,6 +322,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │       ├── jupyter
 │       └── man
 ├── Apikeys.ipynb
+├── Apikeys_embedding.ipynb
 ├── Credenciales.ipynb
 ├── Encriptacion.ipynb
 ├── README.md
@@ -310,6 +335,9 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── __init__.py
 │   │   ├── __pycache__
 │   │   └── v1
+│   ├── db
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   └── conexion.py
 │   ├── deps
 │   │   ├── __init__.py
 │   │   └── auth.py
@@ -721,16 +749,19 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── queue-microtask
 │   │   ├── range-parser
 │   │   ├── raw-body
+│   │   ├── re-resizable
 │   │   ├── react
 │   │   ├── react-docgen
 │   │   ├── react-docgen-typescript
 │   │   ├── react-dom
+│   │   ├── react-draggable
 │   │   ├── react-is
 │   │   ├── react-number-format
 │   │   ├── react-reconciler
 │   │   ├── react-refresh
 │   │   ├── react-remove-scroll
 │   │   ├── react-remove-scroll-bar
+│   │   ├── react-rnd
 │   │   ├── react-router
 │   │   ├── react-router-dom
 │   │   ├── react-style-singleton
@@ -892,9 +923,9 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   ├── Router.tsx
 │   │   ├── assets
 │   │   ├── components
+│   │   ├── data
 │   │   ├── main.tsx
 │   │   ├── pages
-│   │   ├── public
 │   │   ├── theme.ts
 │   │   ├── types
 │   │   └── vite-env.d.ts
@@ -905,6 +936,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   ├── vite.config.js
 │   ├── vitest.setup.mjs
 │   └── yarn.lock
+├── github_tutorial.ipynb
 ├── main.py
 ├── notebooks
 │   └── hacer_script_nombres.ipynb
@@ -958,6 +990,7 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   └── postgres_credencial_mmr.py
 │   ├── Llms
 │   │   ├── Agente.py
+│   │   ├── Embedders
 │   │   ├── MCPs
 │   │   ├── Memory
 │   │   ├── Modelos
@@ -965,8 +998,16 @@ E:\Fitz_Studio
 │   │   └── __pycache__
 │   ├── Security
 │   │   ├── Encriptar.py
+│   │   ├── GenerarIDs.py
 │   │   ├── __init__.py
 │   │   └── __pycache__
+│   ├── TextManager
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── __pycache__
+│   │   ├── biblioteca.py
+│   │   ├── biblioteca_mmr.py
+│   │   ├── nota.py
+│   │   └── notas_biblioteca_mmr.py
 │   ├── __init__.py
 │   ├── __pycache__
 │   │   ├── __init__.cpython-311.pyc

entrypoint/init_db.py

@@ -7,6 +7,9 @@ from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial  # Asegúrat
 from src.Credenciales.postgres_credencial_mmr import PostgresCredencialModel
 from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialModel
 from src.Llms.Modelos.Openai_model_mmr import ModeloOpenAIConfigModel
+from src.Llms.Embedders.Openai_embedder_mmr import OpenAIEmbedderModel
+from src.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaModel
+
 
 from dotenv import load_dotenv
 import os
@@ -41,7 +44,7 @@ def init_db():
     
     # Crear engine desde la clase de conexión PostgreSQL
     conexion = PostgresConexion(db_credencial)
-    engine = conexion.engine  # Recuperamos el engine directamente
+    engine = conexion.get_engine()  # Recuperamos el engine directamente
 
     print("Creando tablas...")
     Base.metadata.create_all(engine)

frontend/package-lock.json

@@ -13,8 +13,10 @@
         "@react-three/fiber": "^9.1.2",
         "@tabler/icons": "^3.31.0",
         "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
+        "axios": "^1.9.0",
         "react": "^19.1.0",
         "react-dom": "^19.1.0",
+        "react-rnd": "^10.5.2",
         "react-router-dom": "^7.4.0"
       },
       "devDependencies": {
@@ -3303,6 +3305,12 @@
         "node": ">= 0.4"
       }
     },
+    "node_modules/asynckit": {
+      "version": "0.4.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/asynckit/-/asynckit-0.4.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-Oei9OH4tRh0YqU3GxhX79dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshkj0S5cfHcgYakreBjrHwatXKbz+IoIdYLxrKim2MjW0Q==",
+      "license": "MIT"
+    },
     "node_modules/available-typed-arrays": {
       "version": "1.0.7",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/available-typed-arrays/-/available-typed-arrays-1.0.7.tgz",
@@ -3329,6 +3337,17 @@
         "node": ">=4"
       }
     },
+    "node_modules/axios": {
+      "version": "1.9.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/axios/-/axios-1.9.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-re4CqKTJaURpzbLHtIi6XpDv20/CnpXOtjRY5/CU32L8gU8ek9UIivcfvSWvmKEngmVbrUtPpdDwWDWL7DNHvg==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "follow-redirects": "^1.15.6",
+        "form-data": "^4.0.0",
+        "proxy-from-env": "^1.1.0"
+      }
+    },
     "node_modules/axobject-query": {
       "version": "4.1.0",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/axobject-query/-/axobject-query-4.1.0.tgz",
@@ -3551,7 +3570,6 @@
       "version": "1.0.2",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/call-bind-apply-helpers/-/call-bind-apply-helpers-1.0.2.tgz",
       "integrity": "sha512-Sp1ablJ0ivDkSzjcaJdxEunN5/XvksFJ2sMBFfq6x0ryhQV/2b/KwFe21cMpmHtPOSij8K99/wSfoEuTObmuMQ==",
-      "dev": true,
       "license": "MIT",
       "dependencies": {
         "es-errors": "^1.3.0",
@@ -3712,6 +3730,18 @@
       "dev": true,
       "license": "MIT"
     },
+    "node_modules/combined-stream": {
+      "version": "1.0.8",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/combined-stream/-/combined-stream-1.0.8.tgz",
+      "integrity": "sha512-FQN4MRfuJeHf7cBbBMJFXhKSDq+2kAArBlmRBvcvFE5BB1HZKXtSFASDhdlz9zOYwxh8lDdnvmMOe/+5cdoEdg==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "delayed-stream": "~1.0.0"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">= 0.8"
+      }
+    },
     "node_modules/concat-map": {
       "version": "0.0.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/concat-map/-/concat-map-0.0.1.tgz",
@@ -4052,6 +4082,15 @@
         "url": "https://github.com/sponsors/ljharb"
       }
     },
+    "node_modules/delayed-stream": {
+      "version": "1.0.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/delayed-stream/-/delayed-stream-1.0.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-ZySD7Nf91aLB0RxL4KGrKHBXl7Eds1DAmEdcoVawXnLD7SDhpNgtuII2aAkg7a7QS41jxPSZ17p4VdGnMHk3MQ==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">=0.4.0"
+      }
+    },
     "node_modules/depd": {
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       "resolved": "https://registry.npmjs.org/depd/-/depd-2.0.0.tgz",
@@ -4126,7 +4165,6 @@
       "version": "1.0.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/dunder-proto/-/dunder-proto-1.0.1.tgz",
       "integrity": "sha512-KIN/nDJBQRcXw0MLVhZE9iQHmG68qAVIBg9CqmUYjmQIhgij9U5MFvrqkUL5FbtyyzZuOeOt0zdeRe4UY7ct+A==",
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       "dependencies": {
         "call-bind-apply-helpers": "^1.0.1",
@@ -4278,7 +4316,6 @@
       "version": "1.0.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/es-define-property/-/es-define-property-1.0.1.tgz",
       "integrity": "sha512-e3nRfgfUZ4rNGL232gUgX06QNyyez04KdjFrF+LTRoOXmrOgFKDg4BCdsjW8EnT69eqdYGmRpJwiPVYNrCaW3g==",
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         "node": ">= 0.4"
@@ -4288,7 +4325,6 @@
       "version": "1.3.0",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/es-errors/-/es-errors-1.3.0.tgz",
       "integrity": "sha512-Zf5H2Kxt2xjTvbJvP2ZWLEICxA6j+hAmMzIlypy4xcBg1vKVnx89Wy0GbS+kf5cwCVFFzdCFh2XSCFNULS6csw==",
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@@ -4333,7 +4369,6 @@
       "version": "1.1.1",
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       "integrity": "sha512-FGgH2h8zKNim9ljj7dankFPcICIK9Cp5bm+c2gQSYePhpaG5+esrLODihIorn+Pe6FGJzWhXQotPv73jTaldXA==",
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       "dependencies": {
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@@ -5060,6 +5094,26 @@
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       "license": "ISC"
     },
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+      "funding": [
+        {
+          "type": "individual",
+          "url": "https://github.com/sponsors/RubenVerborgh"
+        }
+      ],
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">=4.0"
+      },
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+        "debug": {
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+        }
+      }
+    },
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       "version": "0.3.5",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/for-each/-/for-each-0.3.5.tgz",
@@ -5093,6 +5147,42 @@
         "url": "https://github.com/sponsors/isaacs"
       }
     },
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+      "version": "4.0.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/form-data/-/form-data-4.0.2.tgz",
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+      "dependencies": {
+        "asynckit": "^0.4.0",
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+        "es-set-tostringtag": "^2.1.0",
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+      },
+      "engines": {
+        "node": ">= 6"
+      }
+    },
+    "node_modules/form-data/node_modules/mime-db": {
+      "version": "1.52.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/mime-db/-/mime-db-1.52.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-sPU4uV7dYlvtWJxwwxHD0PuihVNiE7TyAbQ5SWxDCB9mUYvOgroQOwYQQOKPJ8CIbE+1ETVlOoK1UC2nU3gYvg==",
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@@ -6580,7 +6661,6 @@
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       "version": "16.13.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/react-is/-/react-is-16.13.1.tgz",
       "integrity": "sha512-24e6ynE2H+OKt4kqsOvNd8kBpV65zoxbA4BVsEOB3ARVWQki/DHzaUoC5KuON/BiccDaCCTZBuOcfZs70kR8bQ==",
-      "dev": true,
       "license": "MIT"
     },
     "node_modules/proxy-addr": {
@@ -7560,6 +7637,12 @@
         "node": ">= 0.10"
       }
     },
+    "node_modules/proxy-from-env": {
+      "version": "1.1.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/proxy-from-env/-/proxy-from-env-1.1.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-D+zkORCbA9f1tdWRK0RaCR3GPv50cMxcrz4X8k5LTSUD1Dkw47mKJEZQNunItRTkWwgtaUSo1RVFRIG9ZXiFYg==",
+      "license": "MIT"
+    },
     "node_modules/punycode": {
       "version": "2.3.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/punycode/-/punycode-2.3.1.tgz",
@@ -7633,6 +7716,16 @@
         "node": ">= 0.8"
       }
     },
+    "node_modules/re-resizable": {
+      "version": "6.11.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/re-resizable/-/re-resizable-6.11.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-2xI2P3OHs5qw7K0Ud1aLILK6MQxW50TcO+DetD9eIV58j84TqYeHoZcL9H4GXFXXIh7afhH8mv5iUCXII7OW7A==",
+      "license": "MIT",
+      "peerDependencies": {
+        "react": "^16.13.1 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0",
+        "react-dom": "^16.13.1 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0"
+      }
+    },
     "node_modules/react": {
       "version": "19.1.0",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/react/-/react-19.1.0.tgz",
@@ -7699,6 +7792,29 @@
         "react": "^19.1.0"
       }
     },
+    "node_modules/react-draggable": {
+      "version": "4.4.6",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/react-draggable/-/react-draggable-4.4.6.tgz",
+      "integrity": "sha512-LtY5Xw1zTPqHkVmtM3X8MUOxNDOUhv/khTgBgrUvwaS064bwVvxT+q5El0uUFNx5IEPKXuRejr7UqLwBIg5pdw==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "clsx": "^1.1.1",
+        "prop-types": "^15.8.1"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "react": ">= 16.3.0",
+        "react-dom": ">= 16.3.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/react-draggable/node_modules/clsx": {
+      "version": "1.2.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/clsx/-/clsx-1.2.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-EcR6r5a8bj6pu3ycsa/E/cKVGuTgZJZdsyUYHOksG/UHIiKfjxzRxYJpyVBwYaQeOvghal9fcc4PidlgzugAQg==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">=6"
+      }
+    },
     "node_modules/react-is": {
       "version": "17.0.2",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/react-is/-/react-is-17.0.2.tgz",
@@ -7794,6 +7910,27 @@
         }
       }
     },
+    "node_modules/react-rnd": {
+      "version": "10.5.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/react-rnd/-/react-rnd-10.5.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-0Tm4x7k7pfHf2snewJA8x7Nwgt3LV+58MVEWOVsFjk51eYruFEa6Wy7BNdxt4/lH0wIRsu7Gm3KjSXY2w7YaNw==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "re-resizable": "6.11.2",
+        "react-draggable": "4.4.6",
+        "tslib": "2.6.2"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "react": ">=16.3.0",
+        "react-dom": ">=16.3.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/react-rnd/node_modules/tslib": {
+      "version": "2.6.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.6.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-AEYxH93jGFPn/a2iVAwW87VuUIkR1FVUKB77NwMF7nBTDkDrrT/Hpt/IrCJ0QXhW27jTBDcf5ZY7w6RiqTMw2Q==",
+      "license": "0BSD"
+    },
     "node_modules/react-router": {
       "version": "7.5.3",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/react-router/-/react-router-7.5.3.tgz",

frontend/package.json

@@ -25,8 +25,10 @@
     "@react-three/fiber": "^9.1.2",
     "@tabler/icons": "^3.31.0",
     "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
+    "axios": "^1.9.0",
     "react": "^19.1.0",
     "react-dom": "^19.1.0",
+    "react-rnd": "^10.5.2",
     "react-router-dom": "^7.4.0"
   },
   "devDependencies": {

frontend/src/Router.tsx

@@ -2,7 +2,8 @@ import { createBrowserRouter, RouterProvider } from 'react-router-dom';
 import { HomePage } from './pages/Home.page';
 import { Consulta_API } from './pages/Consulta_api';
 import { Error_404 } from './pages/404'; // Ajusta si está en otra carpeta
-import { Prueba_appshell } from './pages/Prueba_appshell'; // Ajusta si está en otra carpeta
+import { Grid_Dashboard } from './pages/Grid_dashboard'; // Ajusta si está en otra carpeta
+import { Biblioteca } from './pages/Biblioteca';
 
 const router = createBrowserRouter([
   {
@@ -14,9 +15,15 @@ const router = createBrowserRouter([
     element: <Consulta_API />,
   },
   {
-    path: '/prueba_appshell',
-    element: <Prueba_appshell />,
+    path: '/Grid_Dashboard',
+    element: <Grid_Dashboard />,
   },
+  {
+    path: '/Biblioteca',
+    element: <Biblioteca />,
+  },
+
+  
   {
     path: '*',
     element: <Error_404 />,

frontend/src/components/Appshell/Appshell.module.css

@@ -16,9 +16,9 @@
     var(--mantine-font-family);
   margin-bottom: var(--mantine-spacing-sm);
   background-color: var(--mantine-color-body);
-  padding: var(--mantine-spacing-md);
-  padding-top: 18px;
-  height: px;
+  padding: var(--mantine-spacing-xs);
+  padding-top: 15px;
+  height: 50px;
   border-bottom: 1px solid light-dark(var(--mantine-color-gray-3), var(--mantine-color-dark-7));
 }
   
@@ -97,7 +97,7 @@
       &,
       &:hover {
         background-color: var(--mantine-color-brand-7);
-        color: linear-gradient(90deg, var(--mantine-color-brand-7), var(--mantine-color-brand-4));
+        color: var(--mantine-color-brand-2);
       }
     }
   }

frontend/src/components/Appshell/Appshell.tsx

@@ -2,52 +2,99 @@ import {
   AppShell,
   Burger,
   Group,
-  Skeleton,
   Tooltip,
   UnstyledButton,
-  ActionIcon,
   Title,
+  useMantineTheme,
 } from '@mantine/core';
+import { useDisclosure, useMediaQuery } from '@mantine/hooks';
+import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from 'react';
+import { Link, useLocation, useNavigate } from 'react-router-dom';
 
-  import { default as LogoIcon } from '../../assets/icons/favicon'; // ruta relativa ajusta según tu estructura
+import { default as LogoIcon } from '../../assets/icons/favicon';
+import { mainLinksdata } from '../../data/navigationsLinks_1';
+import { submenuLinks } from '../../data/submenuLinks_1';
 
-  import { useMantineTheme } from '@mantine/core';
+import classes from './Appshell.module.css';
 
-  import { mainLinksdata } from '../../data/navigationsLinks_1'; // ajusta la ruta
-  import { submenuLinks } from '../../data/submenuLinks_1'; // ajusta la ruta según tu estructura
+type AppShellWithMenuProps = {
+  children?: React.ReactNode;
+};
 
+// Persistencia en localStorage
+const STORAGE_KEY = 'lastSubmenuRoutes';
 
-  import { useDisclosure, useMediaQuery } from '@mantine/hooks';
-  import { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
-  import { Link, useLocation } from 'react-router-dom';
-  import classes from './Appshell.module.css';
+function getLastSubmenuRoute(section: string): string | null {
+  try {
+    const raw = localStorage.getItem(STORAGE_KEY);
+    const parsed = raw ? JSON.parse(raw) : {};
+    return parsed[section] ?? null;
+  } catch {
+    return null;
+  }
+}
 
+function setLastSubmenuRoute(section: string, route: string) {
+  try {
+    const raw = localStorage.getItem(STORAGE_KEY);
+    const parsed = raw ? JSON.parse(raw) : {};
+    parsed[section] = route;
+    localStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(parsed));
+  } catch {
+    // fallback silencioso
+  }
+}
 
-
-  type AppShellWithMenuProps = {
-    children?: React.ReactNode;  // <- ahora es opcional
-  };
-
-  export function AppShellWithMenu({ children }: AppShellWithMenuProps) {
-
+export function AppShellWithMenu({ children }: AppShellWithMenuProps) {
   const theme = useMantineTheme();
-
-
   const location = useLocation();
+  const navigate = useNavigate();
+
   const isMobile = useMediaQuery('(max-width: 768px)');
   const [mobileOpened, { toggle: toggleMobile, close: closeMobile }] = useDisclosure(false);
   const [desktopOpened, { toggle: toggleDesktop, open: openDesktop }] = useDisclosure(true);
-    const isCollapsed = useMemo(() => (isMobile ? !mobileOpened : !desktopOpened), [isMobile, mobileOpened, desktopOpened]);
 
-    const [manualActiveTab, setManualActiveTab] = useState<string | null>(null);
-  
-    const matchedMain = Object.entries(submenuLinks).find(([mainKey, items]) =>
-      items.some((item) => location.pathname.startsWith(item.to))
+  const isCollapsed = useMemo(
+    () => (isMobile ? !mobileOpened : !desktopOpened),
+    [isMobile, mobileOpened, desktopOpened]
   );
 
-    const routeBasedActive = matchedMain?.[0] ?? 'Home';
-    const active = manualActiveTab ?? routeBasedActive;
-    const activeLink = submenuLinks[active as keyof typeof submenuLinks]?.find((item) => location.pathname === item.to)?.label ?? '';
+  // Estado para el main link activo
+  const [activeMain, setActiveMain] = useState<string>('Home');
+
+  // Ref para saber si el usuario ha hecho clic manualmente en el main link
+  const userClickedMainRef = useRef(false);
+
+  useEffect(() => {
+    const currentPath = location.pathname.toLowerCase().replace(/\/$/, '');
+
+    let matchedMain: string | null = null;
+    let maxMatchLength = 0;
+
+    Object.entries(submenuLinks).forEach(([main, items]) => {
+      items.forEach((item) => {
+        const itemPath = item.to.toLowerCase().replace(/\/$/, '');
+        if (
+          currentPath === itemPath ||
+          currentPath.startsWith(itemPath + '/')
+        ) {
+          if (itemPath.length > maxMatchLength) {
+            matchedMain = main;
+            maxMatchLength = itemPath.length;
+          }
+        }
+      });
+    });
+
+    if (matchedMain) {
+      setActiveMain(matchedMain);
+    }
+  }, [location.pathname]);
+
+  const activeLink =
+    submenuLinks[activeMain as keyof typeof submenuLinks]?.find(
+      (item) => item.to === location.pathname
+    )?.label ?? '';
 
   const mainLinks = mainLinksdata.map((link) => (
     <Tooltip
@@ -59,18 +106,25 @@ import {
     >
       <UnstyledButton
         onClick={() => {
-            setManualActiveTab(link.label);
+          userClickedMainRef.current = true;
+          setActiveMain(link.label);
 
+          const remembered = getLastSubmenuRoute(link.label);
+          const fallback = submenuLinks[link.label as keyof typeof submenuLinks]?.[0]?.to;
+
+          if (isCollapsed && (remembered || fallback)) {
+            navigate(remembered ?? fallback);
+          }
         }}
         className={classes.mainLink}
-          data-active={link.label === active || undefined}
+        data-active={link.label === activeMain || undefined}
       >
         <link.icon />
       </UnstyledButton>
     </Tooltip>
   ));
 
-    const links = (submenuLinks[active as keyof typeof submenuLinks] || []).map((item) => (
+  const links = (submenuLinks[activeMain as keyof typeof submenuLinks] || []).map((item) => (
     <Link
       className={classes.link}
       data-active={activeLink === item.label || undefined}
@@ -78,6 +132,7 @@ import {
       key={item.label}
       style={{ display: isCollapsed ? 'none' : 'block' }}
       onClick={() => {
+        setLastSubmenuRoute(activeMain, item.to);
         if (isMobile) closeMobile();
       }}
     >
@@ -85,10 +140,6 @@ import {
     </Link>
   ));
 
-    useEffect(() => {
-      setManualActiveTab(null);
-    }, [location.pathname]);
-  
   useEffect(() => {
     if (!isMobile) openDesktop();
   }, [isMobile, openDesktop]);
@@ -103,9 +154,7 @@ import {
       }}
       padding="md"
     >
-
       {/* Header */}
-
       <AppShell.Header>
         <Group h="100%" px="sm">
           <Burger opened={mobileOpened} onClick={toggleMobile} hiddenFrom="sm" size="sm" />
@@ -115,37 +164,28 @@ import {
             circleFill={theme.colors.brand[9]}
             pathFill={theme.colors.secondary[2]}
           />
-
         </Group>
       </AppShell.Header>
 
-
       {/* Navbar */}
-
       <AppShell.Navbar>
         <div className={classes.wrapper}>
           <div className={classes.aside}>
-              <div className={classes.topSection}>
-
-                {mainLinks}
-              </div>
-
+            <div className={classes.topSection}>{mainLinks}</div>
           </div>
           <div className={classes.main}>
-              {!isCollapsed && <Title order={4} className={classes.title}>{active}</Title>}
+            {!isCollapsed && (
+              <Title order={4} className={classes.title}>
+                {activeMain}
+              </Title>
+            )}
             {links}
           </div>
         </div>
       </AppShell.Navbar>
 
       {/* Main Content */}
-
-        <AppShell.Main>
-        {children}
-      </AppShell.Main>
-
-
+      <AppShell.Main>{children}</AppShell.Main>
     </AppShell>
   );
-  }
-  
+}

frontend/src/components/Grid_dashboard.tsx

@@ -0,0 +1,114 @@
+import { Card, Text, Switch, Group, useMantineTheme, useComputedColorScheme } from '@mantine/core';
+import { Rnd } from 'react-rnd';
+import { useState } from 'react';
+
+const GRID_SIZE = 30;
+
+function hexToRgba(hex: string, alpha: number): string {
+  const sanitized = hex.replace('#', '');
+  const bigint = parseInt(sanitized, 16);
+
+  const r = (bigint >> 16) & 255;
+  const g = (bigint >> 8) & 255;
+  const b = bigint & 255;
+
+  return `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${alpha})`;
+}
+
+interface CardData {
+  id: string;
+  x: number;
+  y: number;
+  width: number;
+  height: number;
+}
+
+const initialCards: CardData[] = [
+  { id: '1', x: 0, y: 0, width: GRID_SIZE * 2, height: GRID_SIZE * 2 },
+  { id: '2', x: GRID_SIZE * 2, y: 0, width: GRID_SIZE * 3, height: GRID_SIZE * 2 },
+  { id: '3', x: GRID_SIZE * 3, y: 0, width: GRID_SIZE * 3, height: GRID_SIZE * 2 },
+];
+
+export const GridDashboard = () => {
+  const theme = useMantineTheme();
+  const colorScheme = useComputedColorScheme(); // ✅ directamente 'light' o 'dark'
+  const isDark = colorScheme === 'dark';
+
+  // Color de la rejilla adaptado al modo del tema
+  const gridBaseColor = isDark ? theme.colors.dark[4] : theme.colors.gray[3];
+  const gridColor = hexToRgba(gridBaseColor, 0.25); // Ajusta la opacidad aquí
+
+  const [cards, setCards] = useState<CardData[]>(initialCards);
+  const [showGrid, setShowGrid] = useState(true);
+
+  const updateCard = (id: string, updates: Partial<CardData>) => {
+    setCards((prev) =>
+      prev.map((card) => (card.id === id ? { ...card, ...updates } : card))
+    );
+  };
+
+  return (
+    <>
+      <Group mb="xs">
+        <Switch
+          checked={showGrid}
+          onChange={(event) => setShowGrid(event.currentTarget.checked)}
+          label="Mostrar cuadrícula"
+        />
+      </Group>
+
+      <div
+        style={{
+          width: '100%',
+          height: '700px',
+          backgroundSize: `${GRID_SIZE}px ${GRID_SIZE}px`,
+          backgroundImage: showGrid
+            ? `linear-gradient(to right, ${gridColor} 1px, transparent 1px),
+               linear-gradient(to bottom, ${gridColor} 1px, transparent 1px)`
+            : 'none',
+          position: 'relative',
+        }}
+      >
+        {cards.map((card) => (
+          <Rnd
+            key={card.id}
+            size={{
+              width: Math.round(card.width / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+              height: Math.round(card.height / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+            }}
+            position={{ x: card.x, y: card.y }}
+            minWidth={GRID_SIZE * 8}
+            minHeight={GRID_SIZE * 8}
+            bounds="parent"
+            grid={[GRID_SIZE, GRID_SIZE]}
+            onDragStop={(_, d) =>
+              updateCard(card.id, {
+                x: Math.round(d.x / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+                y: Math.round(d.y / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+              })
+            }
+            onResizeStop={(_, __, ref, ___, pos) =>
+              updateCard(card.id, {
+                width: Math.round(ref.offsetWidth / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+                height: Math.round(ref.offsetHeight / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+                x: Math.round(pos.x / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+                y: Math.round(pos.y / GRID_SIZE) * GRID_SIZE,
+              })
+            }
+          >
+            <Card
+              shadow="sm"
+              padding="md"
+              radius="md"
+              withBorder
+              style={{ height: '100%', userSelect: 'none' }}
+            >
+              <Text fw={500}>Card {card.id}</Text>
+              <Text size="sm">Mueve o redimensiona</Text>
+            </Card>
+          </Rnd>
+        ))}
+      </div>
+    </>
+  );
+};

frontend/src/components/LlamadorAPI.tsx

@@ -13,7 +13,7 @@ import { MetodoSelect } from './MetodoSelect';
 import { useMantineTheme } from '@mantine/core';
 
 export function LlamadorAPI() {
-  const [direccion, setDireccion] = useState('http://localhost:8000/api/saludo');
+  const [direccion, setDireccion] = useState('http://localhost:8000/api/v1/ping/');
   const [metodo, setMetodo] = useState('GET');
   const [contenido, setContenido] = useState('');
   const [respuesta, setRespuesta] = useState('');

frontend/src/components/Welcome/Welcome.tsx

@@ -11,7 +11,7 @@ export function Welcome() {
       <Title className={classes.title} ta="center" mt={100}>
         Hola! {' '}
         <Text inherit variant="gradient" component="span" gradient={{ from: theme.colors.brand[7], to: theme.colors.secondary[4], }} style={{ letterSpacing: '1px' }}>
-          Egutierrez
+          Holooooo
         </Text>
       </Title>
       <Text c="dimmed" ta="left" size="lg" maw={580} mx="auto" mt="xl">

frontend/src/data/submenuLinks_1.ts

@@ -4,10 +4,12 @@ export const submenuLinks = {
     Home: [
       { label: 'Inicio', to: '/' },
       { label: 'Consulta Api', to: '/Consulta_API' },
-      { label: 'Prueba_appshell', to: '/prueba_appshell' },
+      { label: 'Biblioteca', to: '/Biblioteca' },
+
     ],
     Dashboard: [
       { label: 'Resumen', to: '/dashboard/resumen' },
+      { label: 'Grid_Dashboard', to: '/Grid_Dashboard' },
       { label: 'Estadísticas', to: '/dashboard/estadisticas' },
       { label: 'Usuarios', to: '/dashboard/usuarios' },
     ],

frontend/src/pages/Biblioteca.tsx

@@ -0,0 +1,347 @@
+import { useEffect, useState } from 'react';
+import {
+  AppShell,
+  Stack,
+  Card,
+  Text,
+  Title,
+  ScrollArea,
+  Group,
+  Button,
+  TextInput,
+  Modal,
+  Box,
+  Loader,
+  Textarea
+} from '@mantine/core';
+import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
+import axios from 'axios';
+
+type Nota = {
+  id: string;
+  titulo: string;
+  texto: string;
+};
+
+type Biblioteca = {
+  id: string;
+  nombre: string;
+  descripcion: string;
+  notas: Nota[];
+};
+
+export function Biblioteca() {
+  const [bibliotecas, setBibliotecas] = useState<Biblioteca[]>([]);
+  const [bibliotecaSeleccionada, setBibliotecaSeleccionada] = useState<Biblioteca | null>(null);
+  const [modalAbierto, setModalAbierto] = useState(false);
+  const [tituloNota, setTituloNota] = useState('');
+  const [contenidoNota, setContenidoNota] = useState('');
+  const [loadingNotas, setLoadingNotas] = useState(false);
+  const [notaEnEdicion, setNotaEnEdicion] = useState<Nota | null>(null);
+  const [modalEditarAbierto, setModalEditarAbierto] = useState(false);
+  const [modalNuevaBiblio, setModalNuevaBiblio] = useState(false);
+  const [nombreBiblio, setNombreBiblio] = useState('');
+  const [descripcionBiblio, setDescripcionBiblio] = useState('');
+  const [loadingNuevaBiblio, setLoadingNuevaBiblio] = useState(false);
+
+
+  const fetchBibliotecas = async () => {
+    try {
+      const res = await axios.get('/api/v1/text_manager/list');
+      console.log('📦 Respuesta del backend:', res.data);
+
+      if (!Array.isArray(res.data)) {
+        console.error('❌ La respuesta no es un array:', res.data);
+        return;
+      }
+
+      const bibliotecasConNotas = await Promise.all(
+        res.data.map(async (biblio: Omit<Biblioteca, 'notas'>) => {
+          const notas = await axios.get(`/api/v1/text_manager/nota/list/${biblio.id}`);
+          return { ...biblio, notas: notas.data as Nota[] };
+        })
+      );
+      setBibliotecas(bibliotecasConNotas);
+      setBibliotecaSeleccionada(bibliotecasConNotas[0] || null);
+    } catch (error) {
+      console.error('Error al cargar bibliotecas:', error);
+    }
+  };
+
+const crearBiblioteca = async () => {
+  setLoadingNuevaBiblio(true); // 🔄 Activa el loader en el botón
+  try {
+    // Llamada a backend
+    await axios.post('/api/v1/text_manager/biblioteca', {
+      nombre_biblioteca: nombreBiblio,
+      descripcion: descripcionBiblio,
+    });
+
+    // 🧼 Limpia formularios
+    setNombreBiblio('');
+    setDescripcionBiblio('');
+
+    // 🔒 Cierra el modal
+    setModalNuevaBiblio(false);
+
+    // 🔄 Refresca la lista de bibliotecas
+    await fetchBibliotecas();
+  } catch (error) {
+    console.error('❌ Error al crear biblioteca:', error);
+  } finally {
+    setLoadingNuevaBiblio(false); // ✅ Apaga el loader
+  }
+};
+
+  const agregarNota = async () => {
+    if (!bibliotecaSeleccionada) return;
+
+    try {
+      await axios.post(`/api/v1/text_manager/nota/${bibliotecaSeleccionada.id}`, {
+        titulo: tituloNota,
+        texto: contenidoNota,
+        tags: [],
+        conexiones: [],
+        resumen: '',
+      });
+
+      setLoadingNotas(true);
+      const nuevasNotas = await axios.get(`/api/v1/text_manager/nota/list/${bibliotecaSeleccionada.id}`);
+      const nuevasBibliotecas = bibliotecas.map((b) =>
+        b.id === bibliotecaSeleccionada.id ? { ...b, notas: nuevasNotas.data as Nota[] } : b
+      );
+      setBibliotecas(nuevasBibliotecas);
+      setBibliotecaSeleccionada(nuevasBibliotecas.find((b) => b.id === bibliotecaSeleccionada.id) || null);
+      setTituloNota('');
+      setContenidoNota('');
+      setModalAbierto(false);
+    } catch (error) {
+      console.error('Error al agregar nota:', error);
+    } finally {
+      setLoadingNotas(false);
+    }
+  };
+
+  useEffect(() => {
+    fetchBibliotecas();
+  }, []);
+
+  // Eliminar nota
+  const eliminarNota = async (notaId: string) => {
+    if (!bibliotecaSeleccionada) return;
+    try {
+      await axios.delete(`/api/v1/text_manager/nota/${bibliotecaSeleccionada.id}/${notaId}`);
+
+      // Solo actualiza la biblioteca actual
+      const nuevasNotas = await axios.get(`/api/v1/text_manager/nota/list/${bibliotecaSeleccionada.id}`);
+      const nuevasBibliotecas = bibliotecas.map((b) =>
+        b.id === bibliotecaSeleccionada.id ? { ...b, notas: nuevasNotas.data as Nota[] } : b
+      );
+      setBibliotecas(nuevasBibliotecas);
+      setBibliotecaSeleccionada(nuevasBibliotecas.find(b => b.id === bibliotecaSeleccionada.id) || null);
+    } catch (error) {
+      console.error("Error al eliminar nota:", error);
+    }
+  };
+
+  // Editar nota
+  const abrirModalEditar = (nota: Nota) => {
+    setNotaEnEdicion(nota);
+    setModalEditarAbierto(true);
+  };
+
+  // Guardar cambios de edición
+  const guardarEdicionNota = async () => {
+    if (!notaEnEdicion || !bibliotecaSeleccionada) return;
+    try {
+      await axios.put(`/api/v1/text_manager/nota/${bibliotecaSeleccionada.id}/${notaEnEdicion.id}`, {
+        titulo: notaEnEdicion.titulo,
+        texto: notaEnEdicion.texto,
+        tags: [],
+        conexiones: [],
+        resumen: ""
+      });
+      setModalEditarAbierto(false);
+      setNotaEnEdicion(null);
+      await fetchBibliotecas();
+    } catch (error) {
+      console.error("Error al actualizar nota:", error);
+    }
+  };
+
+
+
+  return (
+    <AppShellWithMenu>
+      <Box display="flex" h="100%">
+        <Box w={240} p="md">
+          <ScrollArea h="100%">
+            <Stack>
+              <Button color="teal" onClick={fetchBibliotecas}>🔄 Recuperar bibliotecas</Button>
+              <Button color="grape" variant="outline" onClick={() => setModalNuevaBiblio(true)}>➕ Nueva biblioteca</Button>
+
+
+              {bibliotecas.map((biblio) => (
+                <Button
+                  key={biblio.id}
+                  size="xs"
+                  fullWidth
+                  variant={biblio.id === bibliotecaSeleccionada?.id ? 'filled' : 'light'}
+                  color="blue"
+                  onClick={() => setBibliotecaSeleccionada(biblio)}
+                >
+                  {biblio.nombre}
+                </Button>
+              ))}
+            </Stack>
+          </ScrollArea>
+        </Box>
+
+        <Box p="md" style={{ flex: 1 }}>
+          {bibliotecaSeleccionada ? (
+            <Stack>
+              <Title order={2}>{bibliotecaSeleccionada.nombre}</Title>
+              <Group>
+                <Button onClick={() => setModalAbierto(true)}>Agregar nota</Button>
+              </Group>
+              <Group>
+                {loadingNotas ? (
+                  <Loader />
+                ) : (
+                  bibliotecaSeleccionada.notas.map((nota) => (
+
+                    // Cards de notas
+
+                  <Card
+                    key={nota.id}
+                    shadow="sm"
+                    padding="lg"
+                    radius="md"
+                    withBorder
+                    style={{
+                      width: 300,
+                      height: 250, // Altura fija para asegurar la separación
+                      display: 'flex',
+                      flexDirection: 'column',
+                      justifyContent: 'space-between',
+                    }}
+                  >
+                    <div>
+                      <Title order={4} style={{ marginBottom: 10 }}>{nota.titulo}</Title>
+                      <Text>{nota.texto}</Text>
+                    </div>
+
+                    <Box mt="md" style={{ display: 'flex', justifyContent: 'flex-end' }}>
+                      <Button
+                        size="xs"
+                        variant="light"
+                        color="blue"
+                        onClick={() => abrirModalEditar(nota)}
+                      >
+                        Editar
+                      </Button>
+                    </Box>
+                  </Card>
+
+                    // Fin de notas en cards
+
+                  ))
+                )}
+              </Group>
+            </Stack>
+          ) : (
+            <Stack>
+              <Text>Selecciona una biblioteca</Text>
+
+            </Stack>
+          )}
+        </Box>
+      </Box>
+
+      {/* Modal para agregar */}
+      <Modal opened={modalAbierto} onClose={() => setModalAbierto(false)} title="Agregar nueva nota">
+        <Stack>
+          <TextInput
+            label="Título"
+            value={tituloNota}
+            onChange={(event) => setTituloNota(event.currentTarget.value)}
+          />
+          <Textarea
+            label="Contenido"
+            minRows={6}
+            autosize
+            value={contenidoNota}
+            onChange={(event) => setContenidoNota(event.currentTarget.value)}
+          />
+          <Button onClick={agregarNota}>Guardar</Button>
+        </Stack>
+      </Modal>
+
+      {/* Modal para editar */}
+      <Modal opened={modalEditarAbierto} onClose={() => setModalEditarAbierto(false)} title="Editar nota">
+        <Stack>
+          <TextInput
+            label="Título"
+            value={notaEnEdicion?.titulo || ""}
+            onChange={(e) =>
+              setNotaEnEdicion((prev) => (prev ? { ...prev, titulo: e.currentTarget.value } : null))
+            }
+          />
+          <Textarea
+            label="Contenido"
+            minRows={6}
+            autosize
+            value={notaEnEdicion?.texto || ""}
+            onChange={(e) =>
+              setNotaEnEdicion((prev) => (prev ? { ...prev, texto: e.currentTarget.value } : null))
+            }
+          />
+          <Group grow>
+            <Button color="blue" onClick={guardarEdicionNota}>
+              💾 Guardar cambios
+            </Button>
+            <Button
+              color="red"
+              onClick={async () => {
+                if (!notaEnEdicion || !bibliotecaSeleccionada) return;
+                await eliminarNota(notaEnEdicion.id);
+                setModalEditarAbierto(false);
+                setNotaEnEdicion(null);
+              }}
+            >
+              🗑️ Eliminar nota
+            </Button>
+          </Group>
+        </Stack>
+      </Modal>
+
+      {/* Modal para crear una biblioteca */}
+      <Modal
+        opened={modalNuevaBiblio}
+        onClose={() => setModalNuevaBiblio(false)}
+        title="Crear nueva biblioteca"
+      >
+        <Stack>
+          <TextInput
+            label="Nombre"
+            value={nombreBiblio}
+            onChange={(e) => setNombreBiblio(e.currentTarget.value)}
+            disabled={loadingNuevaBiblio}
+          />
+          <TextInput
+            label="Descripción"
+            value={descripcionBiblio}
+            onChange={(e) => setDescripcionBiblio(e.currentTarget.value)}
+            disabled={loadingNuevaBiblio}
+          />
+          <Button onClick={crearBiblioteca} loading={loadingNuevaBiblio}>
+            Crear
+          </Button>
+        </Stack>
+      </Modal>
+
+
+    </AppShellWithMenu>
+  );
+
+}

frontend/src/pages/Grid_dashboard.tsx

@@ -0,0 +1,14 @@
+import { Grid } from '@mantine/core';
+import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
+import { GridDashboard } from '../components/Grid_dashboard';
+
+export function Grid_Dashboard() {
+  return (
+    <AppShellWithMenu>
+
+
+      <GridDashboard></GridDashboard>
+      
+    </AppShellWithMenu>
+  );
+}

frontend/src/pages/Home.page.tsx

@@ -1,5 +1,7 @@
 import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
 import { Welcome } from '@/components/Welcome/Welcome';
+import { ColorSchemeToggle } from '@/components/ColorSchemeToggle/ColorSchemeToggle';
+
 
 export function HomePage() {
   return (
@@ -13,6 +15,8 @@ export function HomePage() {
       </div>
 
             
+      <ColorSchemeToggle></ColorSchemeToggle>
+
     </AppShellWithMenu>
   );
 }

frontend/src/pages/Prueba_appshell.tsx

@@ -1,12 +0,0 @@
-import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
-
-export function Prueba_appshell() {
-  return (
-    <AppShellWithMenu>
-
-
-
-      
-    </AppShellWithMenu>
-  );
-}

frontend/vite.config.js

@@ -5,6 +5,15 @@ import svgr from 'vite-plugin-svgr';
 
 export default defineConfig({
   plugins: [react(), tsconfigPaths(), svgr()],
+  server: {
+    proxy: {
+      '/api': {
+        target: 'http://localhost:8000',
+        changeOrigin: true,
+        secure: false,
+      },
+    },
+  },
   test: {
     globals: true,
     environment: 'jsdom',

frontend/yarn.lock

@@ -1224,6 +1224,11 @@ async-function@^1.0.0:
   resolved "https://registry.npmjs.org/async-function/-/async-function-1.0.0.tgz"
   integrity sha512-hsU18Ae8CDTR6Kgu9DYf0EbCr/a5iGL0rytQDobUcdpYOKokk8LEjVphnXkDkgpi0wYVsqrXuP0bZxJaTqdgoA==
 
+asynckit@^0.4.0:
+  version "0.4.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/asynckit/-/asynckit-0.4.0.tgz"
+  integrity sha512-Oei9OH4tRh0YqU3GxhX79dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshkj0S5cfHcgYakreBjrHwatXKbz+IoIdYLxrKim2MjW0Q==
+
 available-typed-arrays@^1.0.7:
   version "1.0.7"
   resolved "https://registry.npmjs.org/available-typed-arrays/-/available-typed-arrays-1.0.7.tgz"
@@ -1236,6 +1241,15 @@ axe-core@^4.10.0:
   resolved "https://registry.npmjs.org/axe-core/-/axe-core-4.10.3.tgz"
   integrity sha512-Xm7bpRXnDSX2YE2YFfBk2FnF0ep6tmG7xPh8iHee8MIcrgq762Nkce856dYtJYLkuIoYZvGfTs/PbZhideTcEg==
 
+axios@^1.9.0:
+  version "1.9.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/axios/-/axios-1.9.0.tgz"
+  integrity sha512-re4CqKTJaURpzbLHtIi6XpDv20/CnpXOtjRY5/CU32L8gU8ek9UIivcfvSWvmKEngmVbrUtPpdDwWDWL7DNHvg==
+  dependencies:
+    follow-redirects "^1.15.6"
+    form-data "^4.0.0"
+    proxy-from-env "^1.1.0"
+
 axobject-query@^4.1.0:
   version "4.1.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/axobject-query/-/axobject-query-4.1.0.tgz"
@@ -1419,6 +1433,11 @@ check-error@^2.1.1:
   resolved "https://registry.npmjs.org/check-error/-/check-error-2.1.1.tgz"
   integrity sha512-OAlb+T7V4Op9OwdkjmguYRqncdlx5JiofwOAUkmTF+jNdHwzTaTs4sRAGpzLF3oOz5xAyDGrPgeIDFQmDOTiJw==
 
+clsx@^1.1.1:
+  version "1.2.1"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/clsx/-/clsx-1.2.1.tgz"
+  integrity sha512-EcR6r5a8bj6pu3ycsa/E/cKVGuTgZJZdsyUYHOksG/UHIiKfjxzRxYJpyVBwYaQeOvghal9fcc4PidlgzugAQg==
+
 clsx@^2.1.1:
   version "2.1.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/clsx/-/clsx-2.1.1.tgz"
@@ -1441,6 +1460,13 @@ colord@^2.9.3:
   resolved "https://registry.npmjs.org/colord/-/colord-2.9.3.tgz"
   integrity sha512-jeC1axXpnb0/2nn/Y1LPuLdgXBLH7aDcHu4KEKfqw3CUhX7ZpfBSlPKyqXE6btIgEzfWtrX3/tyBCaCvXvMkOw==
 
+combined-stream@^1.0.8:
+  version "1.0.8"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/combined-stream/-/combined-stream-1.0.8.tgz"
+  integrity sha512-FQN4MRfuJeHf7cBbBMJFXhKSDq+2kAArBlmRBvcvFE5BB1HZKXtSFASDhdlz9zOYwxh8lDdnvmMOe/+5cdoEdg==
+  dependencies:
+    delayed-stream "~1.0.0"
+
 concat-map@0.0.1:
   version "0.0.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/concat-map/-/concat-map-0.0.1.tgz"
@@ -1636,6 +1662,11 @@ define-properties@^1.1.3, define-properties@^1.2.1:
     has-property-descriptors "^1.0.0"
     object-keys "^1.1.1"
 
+delayed-stream@~1.0.0:
+  version "1.0.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/delayed-stream/-/delayed-stream-1.0.0.tgz"
+  integrity sha512-ZySD7Nf91aLB0RxL4KGrKHBXl7Eds1DAmEdcoVawXnLD7SDhpNgtuII2aAkg7a7QS41jxPSZ17p4VdGnMHk3MQ==
+
 depd@^2.0.0, depd@2.0.0:
   version "2.0.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/depd/-/depd-2.0.0.tgz"
@@ -2268,6 +2299,11 @@ flatted@^3.2.9, flatted@^3.3.3:
   resolved "https://registry.npmjs.org/flatted/-/flatted-3.3.3.tgz"
   integrity sha512-GX+ysw4PBCz0PzosHDepZGANEuFCMLrnRTiEy9McGjmkCQYwRq4A/X786G/fjM/+OjsWSU1ZrY5qyARZmO/uwg==
 
+follow-redirects@^1.15.6:
+  version "1.15.9"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/follow-redirects/-/follow-redirects-1.15.9.tgz"
+  integrity sha512-gew4GsXizNgdoRyqmyfMHyAmXsZDk6mHkSxZFCzW9gwlbtOW44CDtYavM+y+72qD/Vq2l550kMF52DT8fOLJqQ==
+
 for-each@^0.3.3, for-each@^0.3.5:
   version "0.3.5"
   resolved "https://registry.npmjs.org/for-each/-/for-each-0.3.5.tgz"
@@ -2283,6 +2319,16 @@ foreground-child@^3.1.0:
     cross-spawn "^7.0.6"
     signal-exit "^4.0.1"
 
+form-data@^4.0.0:
+  version "4.0.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/form-data/-/form-data-4.0.2.tgz"
+  integrity sha512-hGfm/slu0ZabnNt4oaRZ6uREyfCj6P4fT/n6A1rGV+Z0VdGXjfOhVUpkn6qVQONHGIFwmveGXyDs75+nr6FM8w==
+  dependencies:
+    asynckit "^0.4.0"
+    combined-stream "^1.0.8"
+    es-set-tostringtag "^2.1.0"
+    mime-types "^2.1.12"
+
 forwarded@0.2.0:
   version "0.2.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/forwarded/-/forwarded-0.2.0.tgz"
@@ -3157,6 +3203,18 @@ mime-db@^1.54.0:
   resolved "https://registry.npmjs.org/mime-db/-/mime-db-1.54.0.tgz"
   integrity sha512-aU5EJuIN2WDemCcAp2vFBfp/m4EAhWJnUNSSw0ixs7/kXbd6Pg64EmwJkNdFhB8aWt1sH2CTXrLxo/iAGV3oPQ==
 
+mime-db@1.52.0:
+  version "1.52.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/mime-db/-/mime-db-1.52.0.tgz"
+  integrity sha512-sPU4uV7dYlvtWJxwwxHD0PuihVNiE7TyAbQ5SWxDCB9mUYvOgroQOwYQQOKPJ8CIbE+1ETVlOoK1UC2nU3gYvg==
+
+mime-types@^2.1.12:
+  version "2.1.35"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/mime-types/-/mime-types-2.1.35.tgz"
+  integrity sha512-ZDY+bPm5zTTF+YpCrAU9nK0UgICYPT0QtT1NZWFv4s++TNkcgVaT0g6+4R2uI4MjQjzysHB1zxuWL50hzaeXiw==
+  dependencies:
+    mime-db "1.52.0"
+
 mime-types@^3.0.0, mime-types@^3.0.1:
   version "3.0.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/mime-types/-/mime-types-3.0.1.tgz"
@@ -3581,6 +3639,11 @@ proxy-addr@^2.0.7:
     forwarded "0.2.0"
     ipaddr.js "1.9.1"
 
+proxy-from-env@^1.1.0:
+  version "1.1.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/proxy-from-env/-/proxy-from-env-1.1.0.tgz"
+  integrity sha512-D+zkORCbA9f1tdWRK0RaCR3GPv50cMxcrz4X8k5LTSUD1Dkw47mKJEZQNunItRTkWwgtaUSo1RVFRIG9ZXiFYg==
+
 punycode@^2.1.0, punycode@^2.3.1:
   version "2.3.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/punycode/-/punycode-2.3.1.tgz"
@@ -3613,6 +3676,11 @@ raw-body@^3.0.0:
     iconv-lite "0.6.3"
     unpipe "1.0.0"
 
+re-resizable@6.11.2:
+  version "6.11.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/re-resizable/-/re-resizable-6.11.2.tgz"
+  integrity sha512-2xI2P3OHs5qw7K0Ud1aLILK6MQxW50TcO+DetD9eIV58j84TqYeHoZcL9H4GXFXXIh7afhH8mv5iUCXII7OW7A==
+
 react-docgen-typescript@^2.2.2:
   version "2.2.2"
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-docgen-typescript/-/react-docgen-typescript-2.2.2.tgz"
@@ -3634,13 +3702,21 @@ react-docgen@^7.0.0:
     resolve "^1.22.1"
     strip-indent "^4.0.0"
 
-"react-dom@^0.14 || ^15.0.0 || ^16.0.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react-dom@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0-beta", "react-dom@^18.0.0 || ^19.0.0", "react-dom@^18.x || ^19.x", react-dom@^19.0.0, react-dom@^19.1.0, react-dom@>=16.13, react-dom@>=16.8.0, react-dom@>=18:
+"react-dom@^0.14 || ^15.0.0 || ^16.0.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react-dom@^16.13.1 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react-dom@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0-beta", "react-dom@^18.0.0 || ^19.0.0", "react-dom@^18.x || ^19.x", react-dom@^19.0.0, react-dom@^19.1.0, "react-dom@>= 16.3.0", react-dom@>=16.13, react-dom@>=16.3.0, react-dom@>=16.8.0, react-dom@>=18:
   version "19.1.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-dom/-/react-dom-19.1.0.tgz"
   integrity sha512-Xs1hdnE+DyKgeHJeJznQmYMIBG3TKIHJJT95Q58nHLSrElKlGQqDTR2HQ9fx5CN/Gk6Vh/kupBTDLU11/nDk/g==
   dependencies:
     scheduler "^0.26.0"
 
+react-draggable@4.4.6:
+  version "4.4.6"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/react-draggable/-/react-draggable-4.4.6.tgz"
+  integrity sha512-LtY5Xw1zTPqHkVmtM3X8MUOxNDOUhv/khTgBgrUvwaS064bwVvxT+q5El0uUFNx5IEPKXuRejr7UqLwBIg5pdw==
+  dependencies:
+    clsx "^1.1.1"
+    prop-types "^15.8.1"
+
 react-is@^16.13.1:
   version "16.13.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-is/-/react-is-16.13.1.tgz"
@@ -3687,6 +3763,15 @@ react-remove-scroll@^2.6.2:
     use-callback-ref "^1.3.3"
     use-sidecar "^1.1.3"
 
+react-rnd@^10.5.2:
+  version "10.5.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/react-rnd/-/react-rnd-10.5.2.tgz"
+  integrity sha512-0Tm4x7k7pfHf2snewJA8x7Nwgt3LV+58MVEWOVsFjk51eYruFEa6Wy7BNdxt4/lH0wIRsu7Gm3KjSXY2w7YaNw==
+  dependencies:
+    re-resizable "6.11.2"
+    react-draggable "4.4.6"
+    tslib "2.6.2"
+
 react-router-dom@^7.4.0:
   version "7.5.3"
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-router-dom/-/react-router-dom-7.5.3.tgz"
@@ -3725,7 +3810,7 @@ react-use-measure@^2.1.7:
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-use-measure/-/react-use-measure-2.1.7.tgz"
   integrity sha512-KrvcAo13I/60HpwGO5jpW7E9DfusKyLPLvuHlUyP5zqnmAPhNc6qTRjUQrdTADl0lpPpDVU2/Gg51UlOGHXbdg==
 
-"react@^0.14 || ^15.0.0 || ^16.0.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0 || ^19.0.0-rc", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0-beta", "react@^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^18.x || ^19.x", react@^19.0.0, react@^19.1.0, "react@>= 16", react@>=16.13, react@>=16.8.0, react@>=17.0, react@>=18, react@>=18.0.0:
+"react@^0.14 || ^15.0.0 || ^16.0.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^16.13.1 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0 || ^19.0.0-rc", "react@^16.8.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0-beta", "react@^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^18.x || ^19.x", react@^19.0.0, react@^19.1.0, "react@>= 16", "react@>= 16.3.0", react@>=16.13, react@>=16.3.0, react@>=16.8.0, react@>=17.0, react@>=18, react@>=18.0.0:
   version "19.1.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/react/-/react-19.1.0.tgz"
   integrity sha512-FS+XFBNvn3GTAWq26joslQgWNoFu08F4kl0J4CgdNKADkdSGXQyTCnKteIAJy96Br6YbpEU1LSzV5dYtjMkMDg==
@@ -4535,6 +4620,11 @@ tslib@^2.0.0, tslib@^2.0.1, tslib@^2.0.3, tslib@^2.1.0:
   resolved "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.8.1.tgz"
   integrity sha512-oJFu94HQb+KVduSUQL7wnpmqnfmLsOA/nAh6b6EH0wCEoK0/mPeXU6c3wKDV83MkOuHPRHtSXKKU99IBazS/2w==
 
+tslib@2.6.2:
+  version "2.6.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.6.2.tgz"
+  integrity sha512-AEYxH93jGFPn/a2iVAwW87VuUIkR1FVUKB77NwMF7nBTDkDrrT/Hpt/IrCJ0QXhW27jTBDcf5ZY7w6RiqTMw2Q==
+
 turbo-stream@2.4.0:
   version "2.4.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/turbo-stream/-/turbo-stream-2.4.0.tgz"

notebooks/Apikeys.ipynb

@@ -5,15 +5,7 @@
    "execution_count": 1,
    "id": "26aa8e2b",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "✅ Credencial: Credencial_enmanuel\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial\n",
     "from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo  # Ajusta si está en otro módulo\n",
@@ -24,14 +16,64 @@
     "conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)\n",
     "\n",
     "# 3. Guardar la credencial en la base de datos\n",
-    "repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)\n",
-    "credencial_openai = repo.get_by_id(1)\n",
+    "repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "4c232ecd",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'OPAK20250513-61b29978b7604031014'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "apikey_gpt = OpenAICredencial(titulo=\"Credencial_enmanuel_gpt\",\n",
+    "                              api_key=\"\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "repo.add(apikey_gpt)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "32552452",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "✅ Credencial: Credencial_enmanuel_gpt\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "credencial_openai = repo.get_by_id('OPAK20250513-61b29978b7604031014')\n",
     "print(f\"✅ Credencial: {credencial_openai.titulo}\")"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": null,
+   "id": "7464fa65",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
    "id": "e5b665a6",
    "metadata": {},
    "outputs": [],

notebooks/Credenciales.ipynb

@@ -2,7 +2,7 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 1,
    "id": "5206b9c6",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -14,7 +14,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 2,
    "id": "63a0b954",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -25,7 +25,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 3,
    "id": "0575f424",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -38,17 +38,17 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 4,
    "id": "a5266309",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "1"
+       "'PGCR20250510-02f3cf9610127084237'"
       ]
      },
-     "execution_count": 3,
+     "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -72,7 +72,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "modelo_cred = repo_cred.get_by_id(1)\n",
+    "modelo_cred = repo_cred.get_by_id(\"PGCR20250510-02f3cf9610127084237\")\n",
     "\n",
     "print(modelo_cred.titulo)"
    ]

notebooks/Pruebas_notas.ipynb

@@ -0,0 +1,277 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "255345d5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from src.TextManager.biblioteca import Biblioteca\n",
+    "from src.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaRepo\n",
+    "from src.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder\n",
+    "from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo\n",
+    "from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion\n",
+    "from src.TextManager.nota import Nota\n",
+    "from src.TextManager.notas_biblioteca_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca, NotaRepo\n",
+    "from sqlalchemy import MetaData\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "b414a66c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def agregar_nota_a_biblioteca(\n",
+    "    conexion: PostgresConexion,\n",
+    "    biblioteca_id: str,\n",
+    "    titulo: str,\n",
+    "    texto: str = \"\",\n",
+    "    tags: list[str] = None,\n",
+    "    conexiones: list[str] = None,\n",
+    "    resumen: str = \"\"\n",
+    "):\n",
+    "    print(\"[INFO] Iniciando el proceso de agregar nota a la biblioteca...\")\n",
+    "\n",
+    "    # Obtener la biblioteca\n",
+    "    print(f\"[INFO] Buscando biblioteca con ID: {biblioteca_id}\")\n",
+    "    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)\n",
+    "    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)\n",
+    "    if biblioteca is None:\n",
+    "        print(f\"[ERROR] No se encontró la biblioteca con ID {biblioteca_id}\")\n",
+    "        raise ValueError(f\"No se encontró la biblioteca con ID {biblioteca_id}\")\n",
+    "    print(f\"[INFO] Biblioteca encontrada: {biblioteca.nombre} (vector_dim={biblioteca.vector_dim})\")\n",
+    "\n",
+    "    # Crear objeto Nota\n",
+    "    print(f\"[INFO] Creando objeto Nota con título: {titulo}\")\n",
+    "    nota = Nota(\n",
+    "        titulo=titulo,\n",
+    "        texto=texto,\n",
+    "        tags=tags or [],\n",
+    "        conexiones=conexiones or [],\n",
+    "        resumen=resumen or \"\",\n",
+    "        # vector=biblioteca.embedder.embed_text(texto),\n",
+    "        # vector_resumen=biblioteca.embedder.embed_text(resumen) if resumen else None\n",
+    "    )\n",
+    "    # Mostrar atributos seguros\n",
+    "    print(\n",
+    "        f\"[DEBUG] Nota creada: titulo='{nota.titulo}', \"\n",
+    "        f\"texto_len={len(nota.texto)}, \"\n",
+    "        f\"tags={len(nota.tags)}, \"\n",
+    "        f\"conexiones={len(nota.conexiones)}, \"\n",
+    "        f\"resumen_len={len(nota.resumen)}\"\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    # Preparar tabla y modelo de nota\n",
+    "    print(f\"[INFO] Generando tabla y modelo de Nota para la biblioteca: {biblioteca.nombre}\")\n",
+    "    metadata = MetaData()\n",
+    "    tabla, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(\n",
+    "        biblioteca.nombre,\n",
+    "        biblioteca.vector_dim,\n",
+    "        metadata\n",
+    "    )\n",
+    "    print(f\"[INFO] Creando tabla en la base de datos si no existe...\")\n",
+    "    metadata.create_all(conexion.get_engine())\n",
+    "    print(f\"[INFO] Tabla '{tabla.name}' verificada/creada.\")\n",
+    "\n",
+    "    # Guardar la nota\n",
+    "    print(f\"[INFO] Guardando nota en la base de datos...\")\n",
+    "    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)\n",
+    "    nota_id = repo_nota.add(nota)\n",
+    "    print(f\"[INFO] Nota guardada con ID: {nota_id}\")\n",
+    "\n",
+    "    resultado = {\n",
+    "        \"mensaje\": f\"Nota '{titulo}' agregada con éxito a la biblioteca '{biblioteca.nombre}'.\",\n",
+    "        \"nota_id\": nota_id\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    print(f\"[SUCCESS] {resultado['mensaje']}\")\n",
+    "    return resultado\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "id": "8e57e511",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[INFO] Iniciando el proceso de agregar nota a la biblioteca...\n",
+      "[INFO] Buscando biblioteca con ID: BBLI20250511-a91dbb2168172979414\n",
+      "[INFO] Biblioteca encontrada: biblio_Pruebas_1 (vector_dim=3072)\n",
+      "[INFO] Creando objeto Nota con título: fdsfdsfsdfewww\n",
+      "[DEBUG] Nota creada: titulo='fdsfdsfsdfewww', texto_len=0, tags=0, conexiones=0, resumen_len=0\n",
+      "[INFO] Generando tabla y modelo de Nota para la biblioteca: biblio_Pruebas_1\n",
+      "[INFO] Creando tabla en la base de datos si no existe...\n",
+      "[INFO] Tabla 'biblio_pruebas_1' verificada/creada.\n",
+      "[INFO] Guardando nota en la base de datos...\n",
+      "[INFO] Nota guardada con ID: NOTA20250511-0cf0187e58905045667\n",
+      "[SUCCESS] Nota 'fdsfdsfsdfewww' agregada con éxito a la biblioteca 'biblio_Pruebas_1'.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'mensaje': \"Nota 'fdsfdsfsdfewww' agregada con éxito a la biblioteca 'biblio_Pruebas_1'.\",\n",
+       " 'nota_id': 'NOTA20250511-0cf0187e58905045667'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from entrypoint.init_db import db_credencial\n",
+    "conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)\n",
+    "\n",
+    "agregar_nota_a_biblioteca(\n",
+    "    conexion=conexion_admin,\n",
+    "    biblioteca_id=\"BBLI20250511-a91dbb2168172979414\",\n",
+    "    titulo=\"fdsfdsfsdfewww\"\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "id": "431f24f1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def listar_notas_de_biblioteca(conexion: PostgresConexion, biblioteca_id: str) -> list[dict]:\n",
+    "    repo_biblioteca = BibliotecaRepo(conexion)\n",
+    "    biblioteca = repo_biblioteca.get_by_id(biblioteca_id)\n",
+    "    if not biblioteca:\n",
+    "        raise ValueError(f\"No se encontró la biblioteca con ID: {biblioteca_id}\")\n",
+    "\n",
+    "    metadata = MetaData()\n",
+    "    tabla, ModeloNota = generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca.nombre, biblioteca.vector_dim, metadata)\n",
+    "    metadata.create_all(conexion.get_engine())\n",
+    "\n",
+    "    repo_nota = NotaRepo(conexion.get_session(), ModeloNota)\n",
+    "    notas = repo_nota.get_all()\n",
+    "    return [\n",
+    "        {\n",
+    "            \"id\": n.id,\n",
+    "            \"titulo\": n.titulo,\n",
+    "            \"tags\": n.tags,\n",
+    "            \"texto\": n.texto,\n",
+    "            \"resumen\": n.resumen,\n",
+    "            \"conexiones\": n.conexiones\n",
+    "        }\n",
+    "        for n in notas\n",
+    "    ]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "id": "ae4f2994",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[{'id': 'NOTA20250511-6cf9b177a2249549641',\n",
+       "  'titulo': 'Hola que tal',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-664831e1bd118315114',\n",
+       "  'titulo': 'Holoooo',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-04dbb203a9126228444',\n",
+       "  'titulo': 'sajdhasjdhasjdh',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-668f68e425271569668',\n",
+       "  'titulo': 'fsdfdf',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-a6ad7166d5660286632',\n",
+       "  'titulo': 'fsdfdf',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-639fa883c2266940759',\n",
+       "  'titulo': 'fsdfdf',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-27e86a8da6529002860',\n",
+       "  'titulo': 'fsdfdf',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-06479aca23973772356',\n",
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+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-0d577e3336174429305',\n",
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+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []},\n",
+       " {'id': 'NOTA20250511-0cf0187e58905045667',\n",
+       "  'titulo': 'fdsfdsfsdfewww',\n",
+       "  'tags': [],\n",
+       "  'texto': '',\n",
+       "  'resumen': '',\n",
+       "  'conexiones': []}]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "listar_notas_de_biblioteca(\n",
+    "    conexion=conexion_admin,\n",
+    "    biblioteca_id=\"BBLI20250511-a91dbb2168172979414\"\n",
+    ")"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": ".venv",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.11"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}

notebooks/github_tutorial.ipynb

@@ -0,0 +1,187 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "b02bfb00",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Your branch is up to date with 'origin/main'.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Switched to branch 'main'\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!git checkout main"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "92d482e6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Updating 234639a..20173e9\n",
+      "Fast-forward\n",
+      " .gitignore                                         |  11 +\n",
+      " Apikeys.ipynb                                      | 128 +--\n",
+      " {llms/MCPs => backend}/__init__.py                 |   0\n",
+      " {llms/Modelos => backend/api}/__init__.py          |   0\n",
+      " {llms => backend/api/v1}/__init__.py               |   0\n",
+      " backend/api/v1/endpoints/ping.py                   |   9 +\n",
+      " backend/api/v1/router.py                           |   7 +\n",
+      " {security => backend/deps}/__init__.py             |   0\n",
+      " backend/deps/auth.py                               |   0\n",
+      " backend/main.py                                    |  24 +\n",
+      " data/files/txt/tree.txt                            | 980 +++++++++++++++++++++\n",
+      " entrypoint/init_db.py                              |   2 +-\n",
+      " frontend/.gitignore                                |   3 +\n",
+      " frontend/index.html                                |   4 +-\n",
+      " frontend/package-lock.json                         | 345 ++++++++\n",
+      " frontend/package.json                              |   2 +\n",
+      " frontend/src/assets/icons/favicon.svg              |  55 ++\n",
+      " frontend/src/assets/icons/favicon.tsx              |  37 +\n",
+      " frontend/src/assets/icons/index.ts                 |  18 +\n",
+      " .../components/{ => Appshell}/Appshell.module.css  |  25 +-\n",
+      " .../src/components/{ => Appshell}/Appshell.tsx     |  97 +-\n",
+      " frontend/src/components/HoloShader.tsx             |  30 +-\n",
+      " frontend/src/components/Links/MainlLinks.tsx       |   0\n",
+      " frontend/src/components/LlamadorAPI.tsx            |  11 +-\n",
+      " frontend/src/components/MetodoSelect.tsx           |   4 +-\n",
+      " frontend/src/components/Welcome/Welcome.tsx        |   6 +-\n",
+      " frontend/src/components/botoncito.tsx              |  16 -\n",
+      " frontend/src/data/navigationsLinks_1.ts            |  20 +\n",
+      " frontend/src/data/submenuLinks_1.ts                |  35 +\n",
+      " frontend/src/favicon.svg                           |   1 -\n",
+      " frontend/src/pages/404.tsx                         |  55 +-\n",
+      " frontend/src/pages/Analitica.tsx                   |   6 +-\n",
+      " frontend/src/pages/Consulta_api.tsx                |   4 +-\n",
+      " frontend/src/pages/Home.page.tsx                   |  12 +-\n",
+      " frontend/src/pages/Plantilla.tsx                   |   2 +-\n",
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+      " frontend/src/types/svg.d.ts                        |   7 +\n",
+      " frontend/src/types/vite-env.d.ts                   |   1 +\n",
+      " frontend/tsconfig.json                             |   2 +-\n",
+      " frontend/{vite.config.mjs => vite.config.js}       |   5 +-\n",
+      " frontend/yarn.lock                                 | 160 +++-\n",
+      " llms/Agente.py                                     | 122 ---\n",
+      " llms/Modelos/Openai_model.py                       |  64 --\n",
+      " main.py                                            |  25 +-\n",
+      " prueba_loop_agente.py                              |  94 +-\n",
+      " src/ApiKeys/openai_apikey_mmr.py                   |   2 +-\n",
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+      " {llms => src/Llms}/MCPs/MCPStdioServer.py          |   0\n",
+      " src/Llms/MCPs/__init__.py                          |   0\n",
+      " {llms => src/Llms}/Memory/Base_MemoryConv.py       |   0\n",
+      " {llms => src/Llms}/Memory/postgres_MemoryConv.py   |   2 +-\n",
+      " {llms => src/Llms}/Modelos/Base_model.py           |   2 +-\n",
+      " src/Llms/Modelos/Openai_model.py                   |  82 ++\n",
+      " {llms => src/Llms}/Modelos/Openai_model_mmr.py     |   2 +-\n",
+      " src/Llms/Modelos/__init__.py                       |   0\n",
+      " src/Llms/__init__.py                               |   0\n",
+      " {security => src/Security}/Encriptar.py            |   0\n",
+      " src/Security/__init__.py                           |   0\n",
+      " 61 files changed, 2343 insertions(+), 453 deletions(-)\n",
+      " rename {llms/MCPs => backend}/__init__.py (100%)\n",
+      " rename {llms/Modelos => backend/api}/__init__.py (100%)\n",
+      " rename {llms => backend/api/v1}/__init__.py (100%)\n",
+      " create mode 100644 backend/api/v1/endpoints/ping.py\n",
+      " create mode 100644 backend/api/v1/router.py\n",
+      " rename {security => backend/deps}/__init__.py (100%)\n",
+      " create mode 100644 backend/deps/auth.py\n",
+      " create mode 100644 backend/main.py\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/assets/icons/favicon.svg\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/assets/icons/favicon.tsx\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/assets/icons/index.ts\n",
+      " rename frontend/src/components/{ => Appshell}/Appshell.module.css (82%)\n",
+      " rename frontend/src/components/{ => Appshell}/Appshell.tsx (62%)\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/components/Links/MainlLinks.tsx\n",
+      " delete mode 100644 frontend/src/components/botoncito.tsx\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/data/navigationsLinks_1.ts\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/data/submenuLinks_1.ts\n",
+      " delete mode 100644 frontend/src/favicon.svg\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/types/svg.d.ts\n",
+      " create mode 100644 frontend/src/types/vite-env.d.ts\n",
+      " rename frontend/{vite.config.mjs => vite.config.js} (74%)\n",
+      " delete mode 100644 llms/Agente.py\n",
+      " delete mode 100644 llms/Modelos/Openai_model.py\n",
+      " create mode 100644 src/Llms/Agente.py\n",
+      " rename {llms => src/Llms}/MCPs/MCPStdioServer.py (100%)\n",
+      " create mode 100644 src/Llms/MCPs/__init__.py\n",
+      " rename {llms => src/Llms}/Memory/Base_MemoryConv.py (100%)\n",
+      " rename {llms => src/Llms}/Memory/postgres_MemoryConv.py (97%)\n",
+      " rename {llms => src/Llms}/Modelos/Base_model.py (95%)\n",
+      " create mode 100644 src/Llms/Modelos/Openai_model.py\n",
+      " rename {llms => src/Llms}/Modelos/Openai_model_mmr.py (97%)\n",
+      " create mode 100644 src/Llms/Modelos/__init__.py\n",
+      " create mode 100644 src/Llms/__init__.py\n",
+      " rename {security => src/Security}/Encriptar.py (100%)\n",
+      " create mode 100644 src/Security/__init__.py\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!git merge cambios_frontend\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
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+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "remote: . Processing 1 references        \n",
+      "remote: Processed 1 references in total        \n",
+      "To http://10.8.0.6:3123/egutierrez/Fitz_Studio.git\n",
+      "   234639a..20173e9  main -> main\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!git push origin main"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": ".venv",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.11"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}

prueba_cliente_mcp.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+# client.py
+import asyncio
+from src.Llms.MCPs.Mcp_client import MCPClient
+from src.Llms.MCPs.Http_mcp_server import HttpMCPServer
+
+async def main():
+    client = MCPClient()
+
+    client.register_server(HttpMCPServer(
+        name="tools",
+        path="IGNORED_IN_CLIENT",  # no importa aquí
+        host="127.0.0.1",
+        port=4300,
+        path_http="/tools"
+    ))
+
+    await client.connect_all()
+
+    result = await client.call_tool({
+        "server": "tools",
+        "tool": "get_hostname",
+        "input": {}
+    })
+    print("RESULT:", result)
+
+    await client.disconnect_all()
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())

prueba_loop_agente.py

@@ -7,53 +7,111 @@ from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
 from src.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI
 from src.Llms.Agente import AgenteAI
 from src.Llms.Memory.postgres_MemoryConv import MemoryConvPostgres
+from fastmcp.client.transports import StreamableHttpTransport
+from fastmcp.client import Client
+from src.Llms.MCPs.McpClient import MCPClient  # ya tienes esta clase
+from src.Llms.MCPs.McpClient_Registry import ClientRegistry  # o ajusta según tu estructura
+
+import asyncio
+
+
+async def main():
+
+    # Usar Credencial openai
+
+    conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)
+    repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)
+    credencial_openai = repo.get_by_id("OPAK20250513-61b29978b7604031014")
+    cliente = OpenAICliente(credencial_openai)
 
 
 
-conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)
+    # crea el modelo (openai)
 
-repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)
-credencial_openai = repo.get_by_id(1)
-
-cliente = OpenAICliente(credencial_openai)
-
-modelo = ModeloOpenAI(
+    modelo = ModeloOpenAI(
         cliente=cliente,
         model="gpt-4o",
         temperature=1,
         top_p=1.0
-)
+    )
 
+    # Le otorga memoria 
 
-memoria = MemoryConvPostgres(
+    memoria = MemoryConvPostgres(
         credencial=db_credencial,
         nombre_tabla="memoria_conversacion_pruebas",
         k=10
-)
+    )
 
-agente2 = AgenteAI(
+
+    # Cargamos las herramientas
+
+    herramientas = MCPClient.from_http(
+        name="tools",
+        url="http://127.0.0.1:4300/tools/"
+    )
+
+    math = MCPClient.from_http(
+        name="math",
+        url="http://127.0.0.1:4200/math/"
+    )
+
+    # Las añadimos al registro de herramientas
+
+    registry = ClientRegistry()
+
+
+    registry.add("tools", herramientas)
+    registry.add("math", math)
+
+
+
+    # --- INICIALIZACIÓN DEL AGENTE ---
+    agente2 = AgenteAI(
         modelo=modelo,
-    nombre="Experto en Astronomía",
-    descripcion="Un experto en astronomía que responde preguntas sobre el universo.",
-    system_prompt="Actúa como un experto en astronomía y astrofísica con experiencia académica y práctica en observación astronómica, física estelar, cosmología, mecánica orbital y análisis de datos astronómicos. Cuando respondas, utiliza lenguaje técnico pero accesible para alguien con conocimientos intermedios en física y matemáticas. Siempre que sea posible, incluye explicaciones detalladas, ejemplos numéricos y referencias a teorías o descubrimientos relevantes (por ejemplo, relatividad general, evolución estelar, espectroscopía, etc.). No simplifiques en exceso. Si la pregunta tiene múltiples dimensiones (como observacional y teórica), aborda todas. ¿Estás listo para empezar?",
-    rol="astronomo",
-    max_iterations=5,
-    memoria=memoria,
-    objetivos=["Responder preguntas sobre astronomía y astrofísica", "Proporcionar explicaciones detalladas y ejemplos numéricos"],
-)
+        nombre="Asistente Inteligente",
+        descripcion="Un asistente conversacional versátil, capaz de resolver problemas, acceder a herramientas y proporcionar respuestas útiles.",
+        system_prompt=(
+            "Eres un asistente inteligente que ayuda al usuario a resolver tareas, responder preguntas y usar herramientas disponibles si es necesario. "
+            "Debes razonar paso a paso, y si se detecta que una herramienta MCP es útil, actúa generando el bloque MCP apropiado sin dar más explicaciones. "
+            "Siempre estructura tus respuestas con claridad, y termina con <END> cuando creas haber completado la tarea."
+        ),
+        rol="asistente",
+        objetivos=[
+            "Resolver tareas del usuario",
+            "Usar herramientas MCP si es útil",
+            "Responder de forma clara y útil"
+        ],
+
+        # max_iterations=3,
+        # memoria=memoria,
+        
+        mcp=registry  # ← ✅ Integración del cliente MCP
+    )
+
+
+    # --- FUNCIÓN DE EJECUCIÓN ---
+    async def probar_interaccion_stream():
+        # # 🔌 Conectar a los servidores MCP registrados
+        # await mcp_client.connect_all()
 
-async def probar_interaccion_stream():
         print("Respuesta en streaming:\n")
-
-    # Paso 1: espera la corutina para obtener el generador
         respuesta_gen = await agente2.interactuar_en_bucle(
-        "¿Hacia qué va orbitando cada astro del espacio? responde jerárquicamente",
+            "¿Cuál es mi nombre de usuario en este sistema?",
             stream=True
         )
 
-    # Paso 2: itera sobre el generador
         async for token in respuesta_gen:
             print(token, end="", flush=True)
 
 
-asyncio.run(probar_interaccion_stream())
+    await probar_interaccion_stream()
+
+
+# Ejecutar
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())
+
+
+
+

prueba_mcp.py

@@ -1,74 +1,29 @@
-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())

scripts/datos_para_llms/generar_tree.py

@@ -28,3 +28,4 @@ def save_tree_to_file(start_path='.', max_depth=2, output_file='tree.txt'):
 # Ejemplo de uso:
 # Puedes cambiar estos valores según lo necesites
 save_tree_to_file(start_path=r'E:\Fitz_Studio', max_depth=3, output_file=r'E:\Fitz_Studio\data\files\txt\tree.txt')
+

src/ApiKeys/openai_apikey.py

@@ -1,10 +1,13 @@
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+
 class OpenAICredencial:
-    def __init__(self, titulo: str, api_key: str, organizacion: str = None):
+    def __init__(self, titulo: str, api_key: str, organizacion: str = None, id: str = None):
         """
         :param titulo: Nombre descriptivo para esta credencial.
         :param api_key: Clave secreta de la API de OpenAI.
         :param organizacion: (Opcional) ID de la organización asociada a la cuenta de OpenAI.
         """
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("OPAK").generar()
         self.titulo = titulo    
         self.api_key = api_key
         self.organizacion = organizacion

src/ApiKeys/openai_apikey_mmr.py

@@ -8,6 +8,13 @@ from src.base import Base
 from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
 from src.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
 from entrypoint import ENV_PATH
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+
+
+from sqlalchemy import Column, String
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+
 
 # ----------------------
 # Cargar clave maestra
@@ -21,10 +28,10 @@ if pssword is None:
 # MODELO (SQLAlchemy)
 # ----------------------
 
-class OpenAICredencialModel(Base):
+class OpenAICredencialModel(Base, Model_base):
     __tablename__ = 'openai_credenciales'
 
-    id = Column(Integer, primary_key=True)
+    id = Column(String, primary_key=True)
     titulo = Column(String, nullable=False)
     api_key = Column(String, nullable=False)  # Encriptada como base64 string
     organizacion = Column(String, nullable=True)
@@ -33,30 +40,23 @@ class OpenAICredencialModel(Base):
 # MAPPER
 # ----------------------
 
-class OpenAICredencialMapper:
-    @staticmethod
-    def to_dict(obj: OpenAICredencial) -> dict:
-        return {
-            "titulo": obj.titulo,
-            "api_key": base64.b64encode(
-                Encriptar_fernet.encriptar(obj.api_key, pssword)
-            ).decode('utf-8'),
-            "organizacion": obj.organizacion
-        }
+class OpenAICredencialMapper(Mapper_base[OpenAICredencial, OpenAICredencialModel]):
 
     @staticmethod
-    def from_dict(data: dict) -> OpenAICredencial:
-        return OpenAICredencial(
-            titulo=data["titulo"],
-            api_key=Encriptar_fernet.desencriptar(
-                base64.b64decode(data["api_key"]), pssword
-            ),
-            organizacion=data.get("organizacion")
+    def to_model(obj: OpenAICredencial) -> OpenAICredencialModel:
+        return OpenAICredencialModel(
+            id=obj.id,
+            titulo=obj.titulo,
+            api_key=base64.b64encode(
+                Encriptar_fernet.encriptar(obj.api_key, pssword)
+            ).decode("utf-8"),
+            organizacion=obj.organizacion
         )
 
     @staticmethod
     def from_model(model: OpenAICredencialModel) -> OpenAICredencial:
         return OpenAICredencial(
+            id=model.id,
             titulo=model.titulo,
             api_key=Encriptar_fernet.desencriptar(
                 base64.b64decode(model.api_key), pssword
@@ -64,29 +64,44 @@ class OpenAICredencialMapper:
             organizacion=model.organizacion
         )
 
+    @staticmethod
+    def to_dict(obj: OpenAICredencial) -> dict:
+        return {
+            "id": obj.id,
+            "titulo": obj.titulo,
+            "api_key": base64.b64encode(
+                Encriptar_fernet.encriptar(obj.api_key, pssword)
+            ).decode("utf-8"),
+            "organizacion": obj.organizacion
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict) -> OpenAICredencial:
+        return OpenAICredencial(
+            id=data["id"],
+            titulo=data["titulo"],
+            api_key=Encriptar_fernet.desencriptar(
+                base64.b64decode(data["api_key"]), pssword
+            ),
+            organizacion=data.get("organizacion")
+        )
+
 # ----------------------
 # REPO
 # ----------------------
 
-class OpenAICredencialRepo:
+class OpenAICredencialRepo(Repo_base[OpenAICredencialModel, OpenAICredencial]):
     def __init__(self, conexion: ConexionBase):
-        self.session = conexion.get_session()
-
-    def add(self, credencial: OpenAICredencial) -> int:
-        data = OpenAICredencialMapper.to_dict(credencial)
-        model = OpenAICredencialModel(**data)
-        self.session.add(model)
-        self.session.commit()
-        return model.id
-
-    def get_all(self) -> list[OpenAICredencial]:
-        models = self.session.query(OpenAICredencialModel).all()
-        return [OpenAICredencialMapper.from_model(m) for m in models]
+        super().__init__(
+            session=conexion.get_session(),
+            modelo=OpenAICredencialModel,
+            mapper=OpenAICredencialMapper
+        )
 
     def get_by_titulo(self, titulo: str) -> OpenAICredencial | None:
-        model = self.session.query(OpenAICredencialModel).filter_by(titulo=titulo).first()
-        return OpenAICredencialMapper.from_model(model) if model else None
-
-    def get_by_id(self, id_: int) -> OpenAICredencial | None:
-        model = self.session.get(OpenAICredencialModel, id_)
-        return OpenAICredencialMapper.from_model(model) if model else None
+        model = (
+            self.session.query(self.Modelo)
+            .filter_by(titulo=titulo, sys_deleted_at=None)
+            .first()
+        )
+        return self.Mapper.from_model(model) if model else None

src/ArquitectureLayer/Mapper.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+# src\ArquitectureLayer\Mapper.py
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import TypeVar, Generic, Type
+import json
+
+TDominio = TypeVar("TDominio")
+TModelo = TypeVar("TModelo")
+
+class Mapper_base(ABC, Generic[TDominio, TModelo]):
+    # ----------------------------
+    # Conversiones individuales
+    # ----------------------------
+
+    @staticmethod
+    @abstractmethod
+    def to_model(obj: TDominio) -> TModelo:
+        """Convierte objeto de dominio a modelo ORM"""
+        pass
+
+    @staticmethod
+    @abstractmethod
+    def from_model(model: TModelo) -> TDominio:
+        """Convierte modelo ORM a objeto de dominio"""
+        pass
+
+    @staticmethod
+    @abstractmethod
+    def to_dict(obj: TDominio) -> dict:
+        """Convierte objeto de dominio a diccionario plano"""
+        pass
+
+    @staticmethod
+    @abstractmethod
+    def from_dict(d: dict) -> TDominio:
+        """Convierte diccionario plano a objeto de dominio"""
+        pass
+
+    @classmethod
+    def to_json(cls, obj: TDominio) -> str:
+        """Convierte objeto de dominio a JSON string"""
+        return json.dumps(cls.to_dict(obj), default=str)
+
+    @classmethod
+    def from_json(cls, json_str: str) -> TDominio:
+        """Convierte JSON string a objeto de dominio"""
+        return cls.from_dict(json.loads(json_str))
+
+    # ----------------------------
+    # Conversiones en lote (bulk)
+    # ----------------------------
+
+    @classmethod
+    def to_model_list(cls, objs: list[TDominio]) -> list[TModelo]:
+        return [cls.to_model(o) for o in objs]
+
+    @classmethod
+    def from_model_list(cls, models: list[TModelo]) -> list[TDominio]:
+        return [cls.from_model(m) for m in models]
+
+    @classmethod
+    def to_dict_list(cls, objs: list[TDominio]) -> list[dict]:
+        return [cls.to_dict(o) for o in objs]
+
+    @classmethod
+    def from_dict_list(cls, dicts: list[dict]) -> list[TDominio]:
+        return [cls.from_dict(d) for d in dicts]
+
+    @classmethod
+    def to_json_list(cls, objs: list[TDominio]) -> str:
+        return json.dumps(cls.to_dict_list(objs), default=str)
+
+    @classmethod
+    def from_json_list(cls, json_str: str) -> list[TDominio]:
+        return cls.from_dict_list(json.loads(json_str))

src/ArquitectureLayer/Model.py

@@ -0,0 +1,63 @@
+# src\ArquitectureLayer\Model.py
+
+from sqlalchemy import Column, DateTime, String, Integer, Text, func
+from sqlalchemy.ext.declarative import declared_attr, as_declarative
+from datetime import datetime
+
+@as_declarative()
+class Model_base:
+    __abstract__ = True
+
+    @declared_attr
+    def sys_created_at(cls):
+        return Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), nullable=False)
+
+    @declared_attr
+    def sys_created_by(cls):
+        return Column(String, nullable=True)
+
+    @declared_attr
+    def sys_updated_at(cls):
+        return Column(DateTime(timezone=True), onupdate=func.now(), nullable=True)
+
+    @declared_attr
+    def sys_updated_by(cls):
+        return Column(String, nullable=True)
+
+    @declared_attr
+    def sys_version(cls):
+        return Column(Integer, default=1, nullable=False)
+
+    @declared_attr
+    def sys_notes(cls):
+        return Column(Text, nullable=True)
+
+    @declared_attr
+    def sys_deleted_at(cls):
+        return Column(DateTime(timezone=True), nullable=True)
+
+    def __repr__(self):
+        id_val = getattr(self, "id", None)
+        return f"<{self.__class__.__name__} id={id_val}>"
+
+    def __str__(self):
+        cls = self.__class__.__name__
+        id_val = getattr(self, "id", None)
+        return f"{cls}(id={id_val})"
+
+    def __json__(self) -> dict:
+        """Devuelve una representación JSON serializable (dict plano)."""
+        out = {}
+
+        # Prevención de error: solo ejecuta si __table__ existe
+        if not hasattr(self, "__table__"):
+            return out
+
+        for attr in self.__table__.columns:
+            val = getattr(self, attr.name, None)
+            if isinstance(val, datetime):
+                out[attr.name] = val.isoformat()
+            else:
+                out[attr.name] = val
+
+        return out

src/ArquitectureLayer/Repo.py

@@ -0,0 +1,148 @@
+# src\ArquitectureLayer\Repo.py
+
+from abc import ABC
+from typing import Type, TypeVar, Generic, Optional
+from sqlalchemy.orm import Session
+from sqlalchemy import func
+from datetime import datetime
+
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base  # Asegúrate de importar tu ABC base
+
+TModelo = TypeVar("TModelo")
+TDominio = TypeVar("TDominio")
+
+class Repo_base(ABC, Generic[TModelo, TDominio]):
+    def __init__(self, session: Session, modelo: type[TModelo], mapper: type[Mapper_base[TDominio, TModelo]]):
+        self.session = session
+        self.Modelo = modelo
+        self.Mapper = mapper
+
+    # ----------------------
+    # ADD
+    # ----------------------
+
+    def add(self, dominio: TDominio, created_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> str:
+        data = self.Mapper.to_dict(dominio)
+        data.update({
+            "sys_created_by": created_by,
+            "sys_notes": notes,
+            "sys_version": 1
+        })
+        model = self.Modelo(**data)
+        self.session.add(model)
+        self.session.commit()
+        return model.id
+
+    def add_many(self, dominios: list[TDominio], created_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> list[str]:
+        ids = []
+        for dominio in dominios:
+            data = self.Mapper.to_dict(dominio)
+            data.update({
+                "sys_created_by": created_by,
+                "sys_notes": notes,
+                "sys_version": 1
+            })
+            model = self.Modelo(**data)
+            self.session.add(model)
+            ids.append(model.id)
+        self.session.commit()
+        return ids
+
+    # ----------------------
+    # GET
+    # ----------------------
+
+    def get_by_id(self, id_: str) -> Optional[TDominio]:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_, sys_deleted_at=None).first()
+        return self.Mapper.from_model(model) if model else None
+
+    def get_all(self) -> list[TDominio]:
+        models = self.session.query(self.Modelo).filter_by(sys_deleted_at=None).all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    def get_paginated(self, offset: int = 0, limit: int = 10) -> list[TDominio]:
+        models = self.session.query(self.Modelo).filter_by(sys_deleted_at=None).offset(offset).limit(limit).all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    def get_deleted(self) -> list[TDominio]:
+        models = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.sys_deleted_at.isnot(None)).all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    # ----------------------
+    # UPDATE
+    # ----------------------
+
+    def update(self, id_: str, new_data: dict, updated_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> bool:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_, sys_deleted_at=None).first()
+        if not model:
+            return False
+
+        for key, value in new_data.items():
+            if hasattr(model, key):
+                setattr(model, key, value)
+
+        model.sys_updated_by = updated_by
+        model.sys_notes = notes
+        model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1
+        self.session.commit()
+        return True
+
+    def bulk_update(self, updates: list[tuple[str, dict]], updated_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> int:
+        count = 0
+        for id_, data in updates:
+            if self.update(id_, data, updated_by=updated_by, notes=notes):
+                count += 1
+        return count
+
+    # ----------------------
+    # DELETE
+    # ----------------------
+
+    def delete_by_id(self, id_: str) -> bool:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_).first()
+        if model:
+            self.session.delete(model)
+            self.session.commit()
+            return True
+        return False
+
+    def delete_all(self) -> int:
+        deleted = self.session.query(self.Modelo).delete()
+        self.session.commit()
+        return deleted
+
+    # ----------------------
+    # SOFT DELETE
+    # ----------------------
+
+    def soft_delete(self, id_: str, deleted_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> bool:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_, sys_deleted_at=None).first()
+        if model:
+            model.sys_deleted_at = datetime.now()
+            model.sys_updated_by = deleted_by
+            model.sys_notes = notes
+            model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1
+            self.session.commit()
+            return True
+        return False
+
+    def soft_restore(self, id_: str, restored_by: Optional[str] = None, notes: Optional[str] = None) -> bool:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_).first()
+        if model and model.sys_deleted_at is not None:
+            model.sys_deleted_at = None
+            model.sys_updated_by = restored_by
+            model.sys_notes = notes
+            model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1
+            self.session.commit()
+            return True
+        return False
+
+    # ----------------------
+    # OTROS
+    # ----------------------
+
+    def exists(self, id_: str) -> bool:
+        return self.session.query(self.Modelo).filter_by(id=id_, sys_deleted_at=None).first() is not None
+
+    def count(self) -> int:
+        return self.session.query(self.Modelo).filter_by(sys_deleted_at=None).count()

src/ConexionSql/Base_conexion.py

@@ -1,7 +1,39 @@
 from abc import ABC, abstractmethod
-from sqlalchemy.orm import Session
+from datetime import datetime, timezone
+from sqlalchemy.orm import Session, sessionmaker
+from sqlalchemy.engine import Engine
+from sqlalchemy import create_engine, text
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 
 class ConexionBase(ABC):
+    def __init__(self, uri: str):
+        self.estado = "pendiente"
+        self.timestamp = datetime.now(timezone.utc)
+        self._engine: Engine = create_engine(uri)
+        self._Session = sessionmaker(bind=self._engine)
+        self._session_instance: Session | None = None
+
     @abstractmethod
     def get_session(self) -> Session:
-        pass
+        if self._session_instance is None:
+            self._session_instance = self._Session()
+        return self._session_instance
+
+    @abstractmethod
+    def get_engine(self) -> Engine:
+        return self._engine
+
+    def probar_conexion(self) -> bool:
+        try:
+            with self._engine.connect() as connection:
+                connection.execute(text("SELECT 1"))
+            self.estado = "exito"
+            return True
+        except SQLAlchemyError:
+            self.estado = "fallo"
+            return False
+
+    def close(self):
+        if self._session_instance is not None:
+            self._session_instance.close()
+            self._session_instance = None

src/ConexionSql/Postgres_conexion.py

@@ -1,12 +1,12 @@
 from datetime import datetime, timezone
 from sqlalchemy import create_engine, text
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
-from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
+from sqlalchemy.engine import Engine
 
 from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
 
-
 class PostgresConexion(ConexionBase):
     def __init__(self, *args, **kwargs):
         self.estado = "pendiente"
@@ -18,28 +18,41 @@ class PostgresConexion(ConexionBase):
             self.port = credencial.port
             self.dbname = credencial.dbname
             self.user = credencial.user
-            self.password = credencial.password  # se guarda la contraseña
+            self.password = credencial.password
             uri = credencial.get_uri()
         else:
             self.user = kwargs.get("user")
-            self.password = kwargs.get("password")  # se guarda la contraseña
+            self.password = kwargs.get("password")
             self.host = kwargs.get("host")
             self.port = kwargs.get("port", 5432)
             self.dbname = kwargs.get("db") or kwargs.get("dbname")
             uri = f"postgresql://{self.user}:{self.password}@{self.host}:{self.port}/{self.dbname}"
 
-        self.engine = create_engine(uri)
-        self.SessionLocal = sessionmaker(bind=self.engine)
+        self._engine: Engine = create_engine(uri)
+        self._Session = sessionmaker(bind=self._engine)
 
-    def get_session(self):
-        return self.SessionLocal()
+        # ✅ INICIALIZAR LA SESIÓN AQUÍ
+        self._session_instance: Session | None = None
+
+    def get_session(self) -> Session:
+        if self._session_instance is None:
+            self._session_instance = self._Session()
+        return self._session_instance
+
+    def get_engine(self) -> Engine:
+        return self._engine
 
     def probar_conexion(self) -> bool:
         try:
-            with self.engine.connect() as connection:
+            with self._engine.connect() as connection:
                 connection.execute(text("SELECT 1"))
             self.estado = "exito"
             return True
         except SQLAlchemyError:
             self.estado = "fallo"
             return False
+
+    def close(self):
+        if self._session_instance is not None:
+            self._session_instance.close()
+            self._session_instance = None

src/Credenciales/postgres_credencial.py

@@ -1,5 +1,8 @@
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+
 class PostgresCredencial:
-    def __init__(self, titulo: str, host: str, port: int, dbname: str, user: str, password: str):
+    def __init__(self, titulo: str, host: str, port: int, dbname: str, user: str, password: str, id: str = None):
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("PGCR").generar()
         self.titulo = titulo
         self.host = host
         self.port = port
@@ -7,6 +10,7 @@ class PostgresCredencial:
         self.user = user
         self.password = password
 
+        
     def get_uri(self) -> str:
         """
         Retorna una URI de conexión para PostgreSQL.

src/Credenciales/postgres_credencial_mmr.py

@@ -2,6 +2,13 @@ import os
 from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, Integer, String
 from sqlalchemy.orm import relationship
+from sqlalchemy import DateTime, Text, func
+import base64
+
+
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
 from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from src.base import Base
@@ -21,10 +28,10 @@ if pssword is None:
 # MODELO (SQLAlchemy)
 # ----------------------
 
-class PostgresCredencialModel(Base):
+class PostgresCredencialModel(Base, Model_base):
     __tablename__ = 'postgres_credenciales'
 
-    id = Column(Integer, primary_key=True)
+    id = Column(String, primary_key=True)
     titulo = Column(String, nullable=False)
     host = Column(String, nullable=False)
     port = Column(Integer, nullable=False)
@@ -36,12 +43,40 @@ class PostgresCredencialModel(Base):
 # MAPPER
 # ----------------------
 
-import base64
+class PostgresCredencialMapper(Mapper_base[PostgresCredencial, PostgresCredencialModel]):
+
+    @staticmethod
+    def to_model(obj: PostgresCredencial) -> PostgresCredencialModel:
+        return PostgresCredencialModel(
+            id=obj.id,
+            titulo=obj.titulo,
+            host=obj.host,
+            port=obj.port,
+            dbname=obj.dbname,
+            user=obj.user,
+            password=base64.b64encode(
+                Encriptar_fernet.encriptar(obj.password, pssword)
+            ).decode('utf-8')
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model: PostgresCredencialModel) -> PostgresCredencial:
+        return PostgresCredencial(
+            id=model.id,
+            titulo=model.titulo,
+            host=model.host,
+            port=model.port,
+            dbname=model.dbname,
+            user=model.user,
+            password=Encriptar_fernet.desencriptar(
+                base64.b64decode(model.password), pssword
+            )
+        )
 
-class PostgresCredencialMapper:
     @staticmethod
     def to_dict(obj: PostgresCredencial) -> dict:
         return {
+            "id": obj.id,
             "titulo": obj.titulo,
             "host": obj.host,
             "port": obj.port,
@@ -55,6 +90,7 @@ class PostgresCredencialMapper:
     @staticmethod
     def from_dict(data: dict) -> PostgresCredencial:
         return PostgresCredencial(
+            id=data["id"],
             titulo=data["titulo"],
             host=data["host"],
             port=data["port"],
@@ -65,42 +101,22 @@ class PostgresCredencialMapper:
             )
         )
 
-    @staticmethod
-    def from_model(model: PostgresCredencialModel) -> PostgresCredencial:
-        return PostgresCredencial(
-            titulo=model.titulo,
-            host=model.host,
-            port=model.port,
-            dbname=model.dbname,
-            user=model.user,
-            password=Encriptar_fernet.desencriptar(
-                base64.b64decode(model.password), pssword
-            )
-        )
-
 # ----------------------
 # REPO
 # ----------------------
 
-class PostgresCredencialRepo:
+class PostgresCredencialRepo(Repo_base[PostgresCredencialModel, PostgresCredencial]):
     def __init__(self, conexion: ConexionBase):
-        self.session = conexion.get_session()
-
-    def add(self, credencial: PostgresCredencial) -> int:
-        data = PostgresCredencialMapper.to_dict(credencial)
-        model = PostgresCredencialModel(**data)
-        self.session.add(model)
-        self.session.commit()
-        return model.id
-
-    def get_all(self) -> list[PostgresCredencial]:
-        models = self.session.query(PostgresCredencialModel).all()
-        return [PostgresCredencialMapper.from_model(m) for m in models]
+        super().__init__(
+            session=conexion.get_session(),
+            modelo=PostgresCredencialModel,
+            mapper=PostgresCredencialMapper
+        )
 
     def get_by_titulo(self, titulo: str) -> PostgresCredencial | None:
-        model = self.session.query(PostgresCredencialModel).filter_by(titulo=titulo).first()
-        return PostgresCredencialMapper.from_model(model) if model else None
-
-    def get_by_id(self, id_: int) -> PostgresCredencial | None:
-        model = self.session.get(PostgresCredencialModel, id_)
-        return PostgresCredencialMapper.from_model(model) if model else None
+        model = (
+            self.session.query(self.Modelo)
+            .filter_by(titulo=titulo, sys_deleted_at=None)
+            .first()
+        )
+        return self.Mapper.from_model(model) if model else None

src/Llms/Agente.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
 from src.Llms.Memory.Base_MemoryConv import MemoryConvABC
-
+from src.Llms.MCPs.McpClient_Registry import ClientRegistry
 from datetime import datetime
 from typing import Optional, List, Union, AsyncGenerator
 
@@ -17,12 +17,11 @@ class AgenteAI:
         max_iterations: int = 1,
         memoria: Optional[MemoryConvABC] = None,
         version: str = "1.0.0",
-        tools: Optional[List] = None,
+        mcp: ClientRegistry = None,
         output_schema: Optional[dict] = None,
     ):
         self.modelo = modelo
         self.memoria = memoria
-        self.tools = tools or []
         self.output_schema = output_schema
 
         self.nombre = nombre
@@ -36,6 +35,9 @@ class AgenteAI:
         self.created_at = datetime.now()
         self.updated_at = self.created_at
         self.numero_interacciones = 0
+        self.mcp = mcp  # <-- Aquí guardamos el registry
+
+
 
     def actualizar_configuracion(self, **kwargs):
         for clave, valor in kwargs.items():
@@ -43,56 +45,105 @@ class AgenteAI:
                 setattr(self, clave, valor)
         self.updated_at = datetime.now()
 
+
+
+
     @property
-    def full_system_prompt(self) -> str:
-        partes = [
-            f"Tu nombre es: {self.nombre}",
-            f"Tu descripción: {self.descripcion}",
-            f"Tu Rol: {self.rol}",
-            f"Tus Objetivos: {', '.join(self.objetivos)}",
-            ""
-        ]
+    async def full_system_prompt(self) -> str:
+        tools_str = await self._obtener_herramientas_disponibles_str()
+        return f"""
+Eres un agente conversacional con acceso a herramientas MCP (Model Context Protocol).
 
-        herramientas = self._obtener_descripcion_tools()
-        if herramientas:
-            partes.append("Estas son tus herramientas disponibles:")
-            partes.extend(herramientas)
-            partes.append(
-            "Cuando consideres necesario, utiliza las herramientas disponibles "
-            "para responder de manera más precisa o realizar tareas específicas. "
-            "Indica claramente qué herramienta estás utilizando y por qué."
-            )
+Tu comportamiento sigue este flujo:
 
-        partes.append(self.system_prompt)
+1. **Piensa** para razonar tu decisión.
+2. **Decide** si:
+   - puedes responder tú mismo,
+   - necesitas más información del usuario,
+   - o necesitas una herramienta MCP.
+3. **Actúa**:
+   - Cuando uses MCP, termina **solo** con un bloque de código MCP y **nada más**.
+   - Ten en cuenta EXACTAMENTE los parámetros especificados.
+   - **No expliques, no hables después del bloque. Termina tu turno.**
 
-        if self.output_schema:
-            partes.append("SIEMPRE formatea la respuesta final siguiendo estrictamente el siguiente esquema JSON:")
-            partes.append(f"```json\n{self.output_schema}\n```")
+---
 
-        return "\n".join(partes)
+# Formato MCP
 
-    def _obtener_descripcion_tools(self) -> List[str]:
-        descripciones = []
-        if not hasattr(self, "mcp_servers"):
-            return descripciones
+```mcp
+{{
+  "tool": "<nombre_de_la_herramienta>",
+  "input": {{
+    "clave": "valor"
+  }}
+}}
+Reglas clave:
 
-        for server in self.mcp_servers:
-            if hasattr(server, "tools") and server.tools:
-                for tool in server.tools:
-                    if isinstance(tool, str):
-                        descripciones.append(f"- {tool}: [sin descripción]")
-                    elif isinstance(tool, dict):
-                        nombre = tool.get("name", "¿?")
-                        descripcion = tool.get("description", "[sin descripción]")
-                        descripciones.append(f"- {nombre}: {descripcion}")
-                    elif hasattr(tool, "name"):
-                        descripcion = getattr(tool, "description", "[sin descripción]")
-                        descripciones.append(f"- {tool.name}: {descripcion}")
-        return descripciones
+Razonas antes de actuar.
+
+Nunca hables después de un bloque MCP.
+
+No combines respuestas y herramientas.
+
+Piensa. Decide. Actúa.
+
+Herramientas disponibles para usar con MCP:
+{tools_str}
+
+""".strip()
+
+
+
+
+
+
+    # Conseguir las herramientas disponibles
+
+    async def _obtener_herramientas_disponibles_str(self) -> str:
+        if not self.mcp:
+            return "No se han definido herramientas disponibles."
+
+        herramientas = []
+        tools_por_cliente = await self.mcp.listar_tools_por_cliente()
+
+        for name, tools in tools_por_cliente.items():
+            if not tools:
+                continue
+            herramientas.append(f"\n🔌 Cliente: {name}")
+            for tool in tools:
+                props = tool.inputSchema.get("properties", {})
+                parametros = "\n     ".join(f"- {k} ({v.get('type', '?')})" for k, v in props.items())
+                herramientas.append(f"""Nombre: {tool.name}
+    Descripción: {tool.description}
+    Parámetros:
+        {parametros}
+    """)
+        return "\n".join(herramientas) or "No hay herramientas disponibles actualmente."
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+    # Formatear prompt para agentes
 
     def _formatear_prompt(self, mensajes: List[dict]) -> str:
         return "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in mensajes])
 
+
+
+
+
+
+
+
+
+    ###----------- Funcion para interactuar
+
     async def interactuar(self, prompt: str, stream: bool = False) -> Union[str, AsyncGenerator[str, None]]:
         historial = self.memoria.cargar_historial_chat() if self.memoria else []
         contexto = historial + [{"role": "user", "content": prompt}]
@@ -100,12 +151,11 @@ class AgenteAI:
 
         respuesta = await self.modelo.responder(
             prompt=prompt_final,
-            system_prompt=self.full_system_prompt,
+            system_prompt=await self.full_system_prompt,  # ✅ correcto
             stream=stream
         )
 
         if stream:
-            # stream es un generador asincrónico
             async def wrapper():
                 buffer_respuesta = ""
                 async for token in respuesta:
@@ -125,31 +175,45 @@ class AgenteAI:
             self.updated_at = datetime.now()
             return respuesta
 
+
+
+
+
+
+
+
+    ###----------- Funcion para interactuar en bucle
+
     async def interactuar_en_bucle(self, prompt: str, stream: bool = False) -> Union[List[str], AsyncGenerator[str, None]]:
+        print("🚀 [interactuar_en_bucle] Iniciando interacción")
         historial = self.memoria.cargar_historial_chat() if self.memoria else []
+        print(f"📜 [interactuar_en_bucle] Historial cargado: {historial}")
         respuestas = [] if not stream else None
         respuesta_anterior = None
         iteration = 0
         prompt_original = prompt.strip()
+        print(f"✏️ [interactuar_en_bucle] Prompt original: {prompt_original}")
 
         async def generador():
             nonlocal iteration, respuesta_anterior
             prompt_actual = prompt_original
+
             while self.max_iterations == 0 or iteration < self.max_iterations:
+                print(f"\n🔁 [generador] Iteración: {iteration}")
+
                 if iteration == 0:
                     prompt_actual += (
                         "\n\nIMPORTANTE:\n"
                         "Si al revisar tu última respuesta y mi pregunta inicial consideras que has terminado, "
-                        "di alguna de estas frases: <FIN>"
+                        "di alguna de estas frases: <END>"
                     )
                 else:
                     prompt_actual = (
                         f"Esta es la pregunta original:\n{prompt_original}\n\n"
                         f"Esto fue lo último que dijiste:\n{respuesta_anterior}\n"
-                        
                         "\n\nIMPORTANTE:\n"
                         "Si al revisar tu última respuesta y mi pregunta inicial consideras que has terminado, "
-                        "di alguna de estas frases: <FIN>"
+                        "di alguna de estas frases: <END>"
                         "En caso contrario, responde a la pregunta original "
                         "y añade información relevante que no hayas mencionado antes.\n\n"
                     )
@@ -157,30 +221,40 @@ class AgenteAI:
                 contexto = historial + [{"role": "user", "content": prompt_actual}]
                 prompt_final = self._formatear_prompt(contexto)
 
+                print(f"📨 [generador] Prompt final enviado al modelo:\n{prompt_final}")
+
+                print("🤖 [generador] Esperando respuesta del modelo...")
                 respuesta = await self.modelo.responder(
                     prompt=prompt_final,
-                    system_prompt=self.full_system_prompt,
+                    system_prompt=await self.full_system_prompt,
                     stream=stream
                 )
+                print("✅ [generador] Respuesta recibida")
 
                 if stream:
                     buffer_respuesta = ""
                     async for token in respuesta:
                         buffer_respuesta += token
+                        # print(f"🔹 [stream] Token: {token}")
                         yield token
                     respuesta_anterior = buffer_respuesta
+                    # print(f"📦 [stream] Respuesta completa:\n{respuesta_anterior}")
                 else:
                     respuestas.append(respuesta)
                     respuesta_anterior = respuesta
+                    # print(f"📦 [generador] Respuesta completa:\n{respuesta_anterior}")
 
                 if self.memoria:
+                    print("💾 [memoria] Guardando turno en la memoria...")
                     self.memoria.guardar_turno("user", prompt_actual)
                     self.memoria.guardar_turno("assistant", respuesta_anterior)
 
                 self.numero_interacciones += 1
                 self.updated_at = datetime.now()
+                print(f"📊 [generador] Interacción #{self.numero_interacciones} registrada")
 
-                if "<fin>" in respuesta_anterior.lower():
+                if "<end>" in respuesta_anterior.lower():
+                    print("🛑 [generador] Detectado <end>. Terminando bucle.")
                     break
 
                 iteration += 1
@@ -188,6 +262,11 @@ class AgenteAI:
 
         return generador() if stream else await generador_to_list(generador)
 
+
+
+
+
+
 # Helper para consumir generador asincrónico si no es stream
 async def generador_to_list(gen: AsyncGenerator[str, None]) -> List[str]:
     buffer = ""

src/Llms/Embedders/Base_Embedder.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List
+
+class EmbedderABC(ABC):
+    @abstractmethod
+    def encoder(self, text: str) -> List[float]:
+        """Genera los embeddings para un texto dado."""
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def dimension_number(self) -> int:
+        """Devuelve la dimensión del modelo de embedding."""
+        pass

src/Llms/Embedders/Openai_embedder.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from typing import List
+from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que EmbedderABC esté en este módulo
+from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+
+class OpenAIEmbedder(EmbedderABC):
+    def __init__(self, credencial: OpenAICredencial,
+                  model: str,
+                  id: str = None):
+        self.model = model
+        self.client = OpenAICliente(credencial)
+        self._dimension = None  # Lazy loading
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("OAMB").generar()
+
+    def encoder(self, text: str) -> List[float]:
+        """
+        Genera los embeddings para un texto dado utilizando el modelo de OpenAI.
+        """
+        response = self.client.embedding(model=self.model, input=text)
+        embedding = response.data[0].embedding
+        if self._dimension is None:
+            self._dimension = len(embedding)
+        return embedding
+
+    def dimension_number(self) -> int:
+        """
+        Devuelve la dimensión del modelo de embedding, generando un embedding si no se ha calculado aún.
+        """
+        if self._dimension is None:
+            _ = self.encoder("dimension_check")
+        return self._dimension

src/Llms/Embedders/Openai_embedder_mmr.py

@@ -0,0 +1,96 @@
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from sqlalchemy import Column, String
+from sqlalchemy import Column, String, ForeignKey
+
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+
+from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from src.base import Base
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from src.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
+from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+
+# ----------------------
+# Cargar configuración desde .env si se requiere
+# ----------------------
+from entrypoint import ENV_PATH
+load_dotenv(ENV_PATH)
+
+# ----------------------
+# MODELO (SQLAlchemy)
+# ----------------------
+
+class OpenAIEmbedderModel(Base, Model_base):
+    __tablename__ = "openai_embedders"
+
+    id = Column(String, primary_key=True)
+
+    api_key_id = Column(String, ForeignKey("openai_credenciales.id"), nullable=False)
+    model = Column(String, nullable=False)
+
+# ----------------------
+# MAPPER
+# ----------------------
+
+class OpenAIEmbedderMapper(Mapper_base[OpenAIEmbedder, OpenAIEmbedderModel]):
+
+    @staticmethod
+    def to_model(obj: OpenAIEmbedder) -> OpenAIEmbedderModel:
+        return OpenAIEmbedderModel(
+            id=obj.id,
+            api_key_id=obj.client.credencial.id,
+            model=obj.model
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model: OpenAIEmbedderModel, credencial: OpenAICredencial) -> OpenAIEmbedder:
+        return OpenAIEmbedder(
+            id=model.id,
+            credencial=credencial,
+            model=model.model
+        )
+
+    @staticmethod
+    def to_dict(obj: OpenAIEmbedder) -> dict:
+        return {
+            "id": obj.id,
+            "api_key_id": obj.client.credencial.id,
+            "model": obj.model
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict, credencial: OpenAICredencial) -> OpenAIEmbedder:
+        return OpenAIEmbedder(
+            id=data["id"],
+            credencial=credencial,
+            model=data["model"]
+        )
+
+# ----------------------
+# REPO
+# ----------------------
+
+class OpenAIEmbedderRepo(Repo_base[OpenAIEmbedderModel, OpenAIEmbedder]):
+    def __init__(self, conexion: ConexionBase):
+        super().__init__(
+            session=conexion.get_session(),
+            modelo=OpenAIEmbedderModel,
+            mapper=OpenAIEmbedderMapper
+        )
+
+    def get_by_id(self, id_: str, credencial: OpenAICredencial) -> OpenAIEmbedder | None:
+        model = self.session.get(self.Modelo, id_)
+        return self.Mapper.from_model(model, credencial) if model else None
+
+    def get_all(self, credencial_loader: callable) -> list[OpenAIEmbedder]:
+        """
+        :param credencial_loader: función que recibe un api_key_id y devuelve una instancia de OpenAICredencial
+        """
+        models = self.session.query(self.Modelo).all()
+        return [
+            self.Mapper.from_model(m, credencial_loader(m.api_key_id))
+            for m in models
+        ]

src/Llms/MCPs/MCPStdioServer.py

@@ -1,65 +0,0 @@
-import asyncio
-import os
-from typing import Optional, List, Dict
-from contextlib import AsyncExitStack
-from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
-from mcp.client.stdio import stdio_client
-from mcp.types import Tool
-
-class MCPStdioServer:
-    def __init__(
-        self,
-        name: str,
-        command: str,
-        args: List[str],
-        env: Optional[Dict[str, str]] = None
-    ):
-        self.name = name
-        self.command = command
-        self.args = args
-        self.env = env or os.environ.copy()
-        self.exit_stack = AsyncExitStack()
-        self.session: Optional[ClientSession] = None
-        self.tools: List[Tool] = []
-
-    async def start(self):
-        # Configurar el bucle de eventos Proactor en Windows si es necesario
-        if os.name == "nt":
-            asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
-
-        server_params = StdioServerParameters(
-            command=self.command,
-            args=self.args,
-            env=self.env
-        )
-
-        # Iniciar el transporte y establecer la sesión
-        stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
-        read, write = stdio_transport
-
-        self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(read, write))
-        await self.session.initialize()
-        response = await self.session.list_tools()
-        self.tools = response.tools
-
-        if self.tools:
-            print(f"[{self.name}] Servidor iniciado con herramientas:")
-            for tool in self.tools:
-                nombre = getattr(tool, "name", "[sin nombre]")
-                descripcion = getattr(tool, "description", "[sin descripción]")
-                print(f"  - {nombre} - {descripcion}")
-        else:
-            print(f"[{self.name}] Servidor iniciado, pero no se detectaron herramientas.")
-
-    async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: Dict):
-        if not self.session:
-            raise RuntimeError("La sesión no está inicializada.")
-        result = await self.session.call_tool(tool_name, arguments)
-        return result.content
-
-    def get_tool_names(self) -> List[str]:
-        return [tool.name for tool in self.tools]
-
-    async def stop(self):
-        await self.exit_stack.aclose()
-        print(f"[{self.name}] Servidor detenido.")

src/Llms/MCPs/McpClient.py

@@ -0,0 +1,96 @@
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Optional, Union
+from pydantic import AnyUrl
+from fastmcp.client import Client
+from fastmcp.client.transports import (
+    StreamableHttpTransport,
+    PythonStdioTransport,
+    ClientTransport,
+)
+from mcp.types import *
+from fastmcp.exceptions import ClientError
+
+
+class MCPClient:
+    def __init__(self, name: str, client: Client):
+        self.name = name
+        self.client = client
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return f"<ClientWrapper(name={self.name})>"
+
+    @classmethod
+    def from_http(cls, name: str, url: str | AnyUrl) -> "MCPClient":
+        transport = StreamableHttpTransport(url=str(url))
+        client = Client(transport=transport)
+        return cls(name=name, client=client)
+
+    @classmethod
+    def from_stdio(
+        cls,
+        name: str,
+        script_path: Union[str, Path],
+        args: Optional[list[str]] = None,
+        cwd: Optional[Union[str, Path]] = None,
+        env: Optional[dict[str, str]] = None,
+    ) -> "MCPClient":
+        transport = PythonStdioTransport(
+            script_path=script_path, args=args, cwd=cwd, env=env
+        )
+        client = Client(transport=transport)
+        return cls(name=name, client=client)
+
+    def is_connected(self) -> bool:
+        return self.client.is_connected()
+
+    async def __aenter__(self):
+        await self.client.__aenter__()
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
+        await self.client.__aexit__(exc_type, exc_val, exc_tb)
+
+    # Delegación MCP
+
+    async def call_tool(
+        self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None
+    ) -> list[TextContent | ImageContent | EmbeddedResource]:
+        return await self.client.call_tool(name, arguments)
+
+    async def get_prompt(
+        self, name: str, arguments: dict[str, str] | None = None
+    ) -> GetPromptResult:
+        return await self.client.get_prompt(name, arguments)
+
+    async def list_tools(self) -> list[Tool]:
+        return await self.client.list_tools()
+
+    async def list_prompts(self) -> list[Prompt]:
+        return await self.client.list_prompts()
+
+    async def list_resources(self) -> list[Resource]:
+        return await self.client.list_resources()
+
+    async def list_resource_templates(self) -> list[ResourceTemplate]:
+        return await self.client.list_resource_templates()
+
+    async def read_resource(
+        self, uri: AnyUrl | str
+    ) -> list[TextResourceContents | BlobResourceContents]:
+        return await self.client.read_resource(uri)
+
+    async def complete(
+        self,
+        ref: ResourceReference | PromptReference,
+        argument: dict[str, str],
+    ) -> Completion:
+        return await self.client.complete(ref, argument)
+
+    async def ping(self) -> bool:
+        return await self.client.ping()
+
+    async def set_logging_level(self, level: LoggingLevel) -> None:
+        return await self.client.set_logging_level(level)
+
+    async def send_roots_list_changed(self) -> None:
+        return await self.client.send_roots_list_changed()

src/Llms/MCPs/McpClient_Registry.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+from src.Llms.MCPs.McpClient import MCPClient
+from typing import Any
+
+class ClientRegistry:
+    def __init__(self):
+        self._clients: dict[str, MCPClient] = {}
+
+    def add(self, name: str, wrapper: MCPClient) -> None:
+        self._clients[name] = wrapper
+
+    def get(self, name: str) -> MCPClient:
+        if name not in self._clients:
+            raise KeyError(f"Cliente '{name}' no encontrado en el registro.")
+        return self._clients[name]
+
+    def all(self) -> dict[str, MCPClient]:
+        return self._clients
+
+    def list_names(self) -> list[str]:
+        return list(self._clients.keys())
+
+    def __contains__(self, name: str) -> bool:
+        return name in self._clients
+    
+    async def listar_tools_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
+        resultado = {}
+        for name, wrapper in self._clients.items():
+            try:
+                async with wrapper:
+                    resultado[name] = await wrapper.list_tools()
+            except Exception as e:
+                print(f"[TOOLS] ❌ Error en '{name}': {e}")
+                resultado[name] = []
+        return resultado
+
+    async def listar_prompts_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
+        resultado = {}
+        for name, wrapper in self._clients.items():
+            try:
+                async with wrapper:
+                    resultado[name] = await wrapper.list_prompts()
+            except Exception as e:
+                print(f"[PROMPTS] ❌ Error en '{name}': {e}")
+                resultado[name] = []
+        return resultado
+
+    async def listar_resources_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
+        resultado = {}
+        for name, wrapper in self._clients.items():
+            try:
+                async with wrapper:
+                    resultado[name] = await wrapper.list_resources()
+            except Exception as e:
+                print(f"[RESOURCES] ❌ Error en '{name}': {e}")
+                resultado[name] = []
+        return resultado

src/Llms/MCPs/McpServers/server_math.py

@@ -0,0 +1,92 @@
+from fastmcp import FastMCP
+
+mcp = FastMCP()
+
+@mcp.tool(description="Suma dos números enteros.")
+def add(a: int, b: int) -> int:
+    return a + b
+
+@mcp.tool(description="Resta dos números enteros.")
+def subtract(a: int, b: int) -> int:
+    return a - b
+
+@mcp.tool(description="Multiplica dos números enteros.")
+def multiply(a: int, b: int) -> int:
+    return a * b
+
+@mcp.tool(description="Divide dos números y devuelve el resultado flotante.")
+def divide(a: float, b: float) -> float:
+    if b == 0:
+        raise ValueError("No se puede dividir entre cero.")
+    return a / b
+
+@mcp.tool(description="Calcula el módulo de dos números enteros.")
+def modulo(a: int, b: int) -> int:
+    return a % b
+
+@mcp.tool(description="Concatena dos cadenas de texto.")
+def concat(a: str, b: str) -> str:
+    return a + b
+
+@mcp.tool(description="Devuelve la longitud de una cadena.")
+def string_length(s: str) -> int:
+    return len(s)
+
+@mcp.tool(description="Convierte una cadena a mayúsculas.")
+def to_upper(s: str) -> str:
+    return s.upper()
+
+@mcp.tool(description="Convierte una cadena a minúsculas.")
+def to_lower(s: str) -> str:
+    return s.lower()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve la suma de todos los elementos en una lista de enteros.")
+def sum_list(numbers: list[int]) -> int:
+    return sum(numbers)
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el valor máximo en una lista de enteros.")
+def max_in_list(numbers: list[int]) -> int:
+    return max(numbers)
+
+@mcp.tool(description="Verifica si un número es par.")
+def is_even(n: int) -> bool:
+    return n % 2 == 0
+
+@mcp.tool(description="Verifica si una cadena es un palíndromo.")
+def is_palindrome(s: str) -> bool:
+    return s == s[::-1]
+
+@mcp.tool(description="Calcula el factorial de un número entero positivo.")
+def factorial(n: int) -> int:
+    if n < 0:
+        raise ValueError("El factorial no está definido para negativos.")
+    if n == 0:
+        return 1
+    result = 1
+    for i in range(1, n + 1):
+        result *= i
+    return result
+
+@mcp.tool(description="Devuelve los primeros n números de Fibonacci.")
+def fibonacci(n: int) -> list[int]:
+    if n <= 0:
+        return []
+    seq = [0, 1]
+    while len(seq) < n:
+        seq.append(seq[-1] + seq[-2])
+    return seq[:n]
+
+@mcp.tool(description="Devuelve si un número es primo.")
+def is_prime(n: int) -> bool:
+    if n <= 1:
+        return False
+    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
+        if n % i == 0:
+            return False
+    return True
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4200, path="/math")
+
+    mcp.run(transport="stdio")

src/Llms/MCPs/McpServers/server_utils.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+from fastmcp import FastMCP
+import uuid
+import datetime
+import socket
+import platform
+import os
+
+mcp = FastMCP()
+
+@mcp.tool(description="Genera un UUID versión 4.")
+def generate_uuid() -> str:
+    return str(uuid.uuid4())
+
+@mcp.tool(description="Devuelve la fecha y hora actuales en formato ISO 8601.")
+def current_datetime() -> str:
+    return datetime.datetime.now().isoformat()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve solo la fecha actual.")
+def current_date() -> str:
+    return datetime.date.today().isoformat()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el nombre del host actual.")
+def get_hostname() -> str:
+    return socket.gethostname()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el sistema operativo actual.")
+def get_os() -> str:
+    return platform.system()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el nombre del usuario actual del sistema.")
+def get_current_user() -> str:
+    return os.getlogin()
+
+@mcp.tool(description="Invierte un valor booleano.")
+def invert_boolean(flag: bool) -> bool:
+    return not flag
+
+# @mcp.tool(description="Devuelve los archivos y carpetas del directorio actual.")
+# def list_current_directory() -> list[str]:
+#     return os.listdir()
+
+# @mcp.tool(description="Crea un archivo con un nombre dado.")
+# def create_file(filename: str) -> str:
+#     with open(filename, "w") as f:
+#         f.write("")
+#     return f"Archivo '{filename}' creado."
+
+# @mcp.tool(description="Lee el contenido de un archivo de texto dado.")
+# def read_file(filename: str) -> str:
+#     with open(filename, "r") as f:
+#         return f.read()
+
+# @mcp.tool(description="Escribe contenido a un archivo, sobrescribiéndolo.")
+# def write_file(filename: str, content: str) -> str:
+#     with open(filename, "w") as f:
+#         f.write(content)
+#     return f"Contenido escrito en '{filename}'."
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el número de CPUs disponibles en el sistema.")
+def get_cpu_count() -> int:
+    return os.cpu_count()
+
+@mcp.tool(description="Devuelve el timestamp actual (UNIX).")
+def current_timestamp() -> float:
+    return datetime.datetime.now().timestamp()
+
+if __name__ == "__main__":
+    mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4300, path="/tools")

src/Llms/Memory/postgres_MemoryConv.py

@@ -27,7 +27,7 @@ class MemoryConvPostgres(MemoryConvABC):
         )
 
         # Crea la tabla si no existe
-        self.metadata.create_all(self.conexion.engine)
+        self.metadata.create_all(self.conexion._engine)
 
     def guardar_turno(self, rol: Literal["user", "assistant"], contenido: str) -> None:
         stmt = insert(self.tabla).values(rol=rol, contenido=contenido)

src/Llms/Modelos/Openai_model.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
 from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 import asyncio
 from typing import AsyncGenerator, Union
 
@@ -8,6 +9,7 @@ class ModeloOpenAI(ModeloABC):
         self,
         cliente: OpenAICliente,
         model: str = "gpt-4o",
+        id: str = None,
         temperature: float = 0.7,
         top_p: float = 1.0,
         top_k: int = None,
@@ -15,6 +17,10 @@ class ModeloOpenAI(ModeloABC):
         num_tokens_maximos: int = 512,
         use_legacy: bool = False
     ):
+        # Generar ID con prefijo MOPA si no fue proporcionado
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("MOPA").generar()
+
+        # Inicializar resto del modelo base
         super().__init__(
             model=model,
             temperature=temperature,
@@ -23,6 +29,8 @@ class ModeloOpenAI(ModeloABC):
             frecuencia_penalizacion=frecuencia_penalizacion,
             num_tokens_maximos=num_tokens_maximos
         )
+
+        # Asignar cliente e indicadores adicionales
         self.cliente = cliente
         self.use_legacy = use_legacy
 
@@ -75,7 +83,7 @@ class ModeloOpenAI(ModeloABC):
 
         if stream:
             async def generador():
-                for token in resultado:  # ya es un generador del cliente
+                for token in resultado:
                     yield token
             return generador()
         else:

src/Llms/Modelos/Openai_model_mmr.py

@@ -2,6 +2,12 @@ import os
 from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, Boolean
 
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from typing import Optional
+
+
 from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from src.base import Base
 from src.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI  # Clase real de lógica
@@ -19,38 +25,44 @@ if pssword is None:
 # MODELO (SQLAlchemy)
 # ----------------------
 
-class ModeloOpenAIConfigModel(Base):
+class ModeloOpenAIConfigModel(Base, Model_base):
     __tablename__ = 'modelo_openai_configs'
 
-    id = Column(Integer, primary_key=True)
+    id = Column(String, primary_key=True)
+
     model = Column(String, nullable=False)
-    temperature = Column(Float, default=0.7)
-    top_p = Column(Float, default=1.0)
+    temperature = Column(Float, default=0.7, nullable=False)
+    top_p = Column(Float, default=1.0, nullable=False)
     top_k = Column(Integer, nullable=True)
-    frecuencia_penalizacion = Column(Float, default=0.0)
-    num_tokens_maximos = Column(Integer, default=512)
-    use_legacy = Column(Boolean, default=False)
+
+    frecuencia_penalizacion = Column(Float, default=0.0, nullable=False)
+    num_tokens_maximos = Column(Integer, default=512, nullable=False)
+
+    use_legacy = Column(Boolean, default=False, nullable=False)
 
 # ----------------------
 # MAPPER
 # ----------------------
 
-class ModeloOpenAIConfigMapper:
-    @staticmethod
-    def to_dict(obj: ModeloOpenAI) -> dict:
-        return {
-            "model": obj.model,
-            "temperature": obj.temperature,
-            "top_p": obj.top_p,
-            "top_k": obj.top_k,
-            "frecuencia_penalizacion": obj.frecuencia_penalizacion,
-            "num_tokens_maximos": obj.num_tokens_maximos,
-            "use_legacy": obj.use_legacy
-        }
+class ModeloOpenAIConfigMapper(Mapper_base[ModeloOpenAI, ModeloOpenAIConfigModel]):
 
     @staticmethod
-    def from_model(model: ModeloOpenAIConfigModel, cliente: object) -> ModeloOpenAI:
+    def to_model(obj: ModeloOpenAI) -> ModeloOpenAIConfigModel:
+        return ModeloOpenAIConfigModel(
+            id=obj.id,
+            model=obj.model,
+            temperature=obj.temperature,
+            top_p=obj.top_p,
+            top_k=obj.top_k,
+            frecuencia_penalizacion=obj.frecuencia_penalizacion,
+            num_tokens_maximos=obj.num_tokens_maximos,
+            use_legacy=obj.use_legacy
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model: ModeloOpenAIConfigModel, cliente: Optional[object] = None) -> ModeloOpenAI:
         return ModeloOpenAI(
+            id=model.id,
             cliente=cliente,
             model=model.model,
             temperature=model.temperature,
@@ -61,26 +73,50 @@ class ModeloOpenAIConfigMapper:
             use_legacy=model.use_legacy
         )
 
+    @staticmethod
+    def to_dict(obj: ModeloOpenAI) -> dict:
+        return {
+            "id": obj.id,
+            "model": obj.model,
+            "temperature": obj.temperature,
+            "top_p": obj.top_p,
+            "top_k": obj.top_k,
+            "frecuencia_penalizacion": obj.frecuencia_penalizacion,
+            "num_tokens_maximos": obj.num_tokens_maximos,
+            "use_legacy": obj.use_legacy
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict, cliente: Optional[object] = None) -> ModeloOpenAI:
+        return ModeloOpenAI(
+            id=data["id"],
+            cliente=cliente,
+            model=data["model"],
+            temperature=data["temperature"],
+            top_p=data["top_p"],
+            top_k=data["top_k"],
+            frecuencia_penalizacion=data["frecuencia_penalizacion"],
+            num_tokens_maximos=data["num_tokens_maximos"],
+            use_legacy=data["use_legacy"]
+        )
+
 # ----------------------
 # REPO
 # ----------------------
 
-class ModeloOpenAIConfigRepo:
+class ModeloOpenAIConfigRepo(Repo_base[ModeloOpenAIConfigModel, ModeloOpenAI]):
     def __init__(self, conexion: ConexionBase, cliente: object):
-        self.session = conexion.get_session()
-        self.cliente = cliente  # Necesario para crear ModeloOpenAI
+        super().__init__(
+            session=conexion.get_session(),
+            modelo=ModeloOpenAIConfigModel,
+            mapper=ModeloOpenAIConfigMapper
+        )
+        self.cliente = cliente  # Necesario para construir el dominio con lógica
 
-    def add(self, config: ModeloOpenAI) -> int:
-        data = ModeloOpenAIConfigMapper.to_dict(config)
-        model = ModeloOpenAIConfigModel(**data)
-        self.session.add(model)
-        self.session.commit()
-        return model.id
-
-    def get_by_id(self, id_: int) -> ModeloOpenAI | None:
-        model = self.session.get(ModeloOpenAIConfigModel, id_)
-        return ModeloOpenAIConfigMapper.from_model(model, self.cliente) if model else None
+    def get_by_id(self, id_: str) -> ModeloOpenAI | None:
+        model = self.session.get(self.Modelo, id_)
+        return self.Mapper.from_model(model, self.cliente) if model else None
 
     def get_all(self) -> list[ModeloOpenAI]:
-        models = self.session.query(ModeloOpenAIConfigModel).all()
-        return [ModeloOpenAIConfigMapper.from_model(m, self.cliente) for m in models]
+        models = self.session.query(self.Modelo).all()
+        return [self.Mapper.from_model(m, self.cliente) for m in models]

src/Security/GenerarIDs.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+import uuid
+import datetime
+import re
+
+class GeneradorIDUnico:
+    def __init__(self, tipo_objeto: str):
+        if not re.match(r'^[A-Z]{4}$', tipo_objeto):
+            raise ValueError("El tipo de objeto debe tener 4 letras en mayúscula (ej: ABCD)")
+        self.tipo_objeto = tipo_objeto
+
+    def generar(self):
+        f = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
+        u = uuid.uuid4().hex[:9]
+        n = ''.join(filter(str.isdigit, uuid.uuid4().hex))[:8]
+        n = n.ljust(8, '0')
+        t = sum(int(c) for c in f)
+        t += sum(int(c, 16) for c in u)
+        t += sum(int(c) for c in n)
+        c = str(t % 10)
+        l = t + int(c)
+        d = hex(l % 16)[-1]
+
+        return f"{self.tipo_objeto}{f}-{d}{u}{c}{n}"
+
+
+    @staticmethod
+    def verificar(id_: str) -> bool:
+        try:
+            f = id_[4:12]
+            cuerpo = id_[13:]
+            d = cuerpo[0]
+            u = cuerpo[1:10]
+            c = cuerpo[10]
+            n = cuerpo[11:19]
+            t = sum(int(c) for c in f)
+            t += sum(int(c, 16) for c in u)
+            t += sum(int(c) for c in n)
+            esd = str(t % 10)
+            l = t + int(esd)
+            esh = hex(l % 16)[-1]
+            return (
+                d.lower() == esh.lower() and
+                c == esd
+            )
+        except Exception:
+            return False
+
+    @staticmethod
+    def tamaño_bytes_bits(id_: str):
+        """Devuelve el tamaño del ID en bytes y bits (UTF-8)"""
+        bytes_ = len(id_.encode('utf-8'))
+        return bytes_, bytes_ * 8
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Ejemplo de uso
+    generador = GeneradorIDUnico("FACT")
+    nuevo_id = generador.generar()
+    print(f"Nuevo ID generado: {nuevo_id}")
+
+    # Verificación del ID
+    es_valido = GeneradorIDUnico.verificar(nuevo_id)
+    print(f"El ID es válido: {es_valido}")
+
+    # Tamaño del ID
+    bytes_, bits_ = GeneradorIDUnico.tamaño_bytes_bits(nuevo_id)
+    print(f"Tamaño del ID: {bytes_} bytes / {bits_} bits")

src/TextManager/biblioteca.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que esta ruta sea correcta
+from typing import List, Optional
+from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from sqlalchemy import MetaData  # Asegúrate de importar esto
+from src.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca  # Ajusta si es necesario
+from sqlalchemy import inspect
+from src.base import Base
+
+
+class Biblioteca:
+    def __init__(
+        self,
+        nombre: str,
+        descripcion: str = "",
+        id: Optional[str] = None,
+        embedder: Optional[EmbedderABC] = None,
+        vector_dim: Optional[int] = None
+    ):
+        """
+        Clase que representa una biblioteca de notas de texto.
+
+        :param nombre: Nombre de la biblioteca.
+        :param descripcion: Breve descripción de la biblioteca.
+        :param id: ID único opcional. Si no se proporciona, se genera automáticamente.
+        :param embedder: Objeto que implementa EmbedderABC para generar el vector del nombre.
+        :param vector_dim: Dimensión del vector si no se proporciona un embedder.
+        """
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("BBLI").generar()
+        self.nombre = nombre if "biblio" in nombre else f"biblio_{nombre}"
+        self.descripcion = descripcion
+        self.embedder = embedder
+
+        if self.embedder is not None:
+            self.vector_dim = self.embedder.dimension_number()
+        elif vector_dim is not None:
+            self.vector_dim = vector_dim
+        else:
+            raise ValueError("Debes proporcionar un 'embedder' o un 'vector_dim' explícito.")
+
+    def generar_modelo_notas(self, conexion: ConexionBase):
+        nombre_tabla = f"{self.nombre}"
+        print(f"[Notas] Generando tabla: {nombre_tabla}")
+        
+        engine = conexion.get_engine()
+        inspector = inspect(engine)
+
+        if inspector.has_table(nombre_tabla):
+            print(f"[Notas] ❌ Ya existe la tabla {nombre_tabla}")
+            raise ValueError(f"Ya existe una tabla con el nombre '{nombre_tabla}' en la base de datos.")
+
+        print("[Notas] Generando definición SQL...")
+        tabla, NotaModel = generar_tabla_nota_para_biblioteca(nombre_tabla, self.vector_dim, Base.metadata)
+
+        print("[Notas] Creando tabla en base de datos...")
+        Base.metadata.create_all(engine)
+        print("[Notas] ✔️ Tabla creada")
+
+        return NotaModel

src/TextManager/biblioteca_mmr.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+import os
+import base64
+from dotenv import load_dotenv
+from sqlalchemy import Column, String, Integer
+
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+
+from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from src.base import Base
+from src.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC
+from src.TextManager.biblioteca import Biblioteca  # Suponiendo que defines la clase lógica Biblioteca aquí
+
+# ----------------------
+# Cargar clave maestra
+# ----------------------
+from entrypoint import ENV_PATH
+load_dotenv(ENV_PATH)
+pssword = os.getenv('MASTER_PASSWORD')
+if pssword is None:
+    raise ValueError("MASTER_PASSWORD no está definida en el archivo .env")
+
+# ----------------------
+# MODELO (SQLAlchemy)
+# ----------------------
+
+class BibliotecaModel(Base, Model_base):
+    __tablename__ = "bibliotecas"
+
+    id = Column(String, primary_key=True, unique=True)
+    nombre = Column(String, nullable=False, unique=True)
+
+    descripcion = Column(String, nullable=False, default="")
+
+    vector_dim = Column(Integer, nullable=False)
+
+    embedder_info = Column(String, nullable=True)  # Nombre de clase, ID de configuración, o info encriptada del embedder
+
+# ----------------------
+# MAPPER
+# ----------------------
+
+class BibliotecaMapper(Mapper_base[Biblioteca, BibliotecaModel]):
+
+    @staticmethod
+    def to_model(obj: Biblioteca) -> BibliotecaModel:
+        return BibliotecaModel(
+            id=obj.id,
+            nombre=obj.nombre,
+            descripcion=obj.descripcion,
+            vector_dim=obj.vector_dim
+            # embedder no se serializa en el modelo, se maneja por separado
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model: BibliotecaModel) -> Biblioteca:
+        return Biblioteca(
+            id=model.id,
+            nombre=model.nombre,
+            descripcion=model.descripcion,
+            vector_dim=model.vector_dim,
+            embedder=None  # se deja para inyección posterior si es necesario
+        )
+
+    @staticmethod
+    def to_dict(obj: Biblioteca) -> dict:
+        embedder_info = type(obj.embedder).__name__ if obj.embedder else None
+        return {
+            "id": obj.id,
+            "nombre": obj.nombre,
+            "descripcion": obj.descripcion,
+            "vector_dim": obj.vector_dim,
+            "embedder_info": embedder_info
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict) -> Biblioteca:
+        return Biblioteca(
+            id=data["id"],
+            nombre=data["nombre"],
+            descripcion=data["descripcion"],
+            vector_dim=data["vector_dim"],
+            embedder=None  # inyección manual si se desea
+        )
+    
+
+# ----------------------
+# REPO
+# ----------------------
+
+class BibliotecaRepo(Repo_base[BibliotecaModel, Biblioteca]):
+    def __init__(self, conexion: ConexionBase):
+        super().__init__(
+            session=conexion.get_session(),
+            modelo=BibliotecaModel,
+            mapper=BibliotecaMapper
+        )
+
+    def add(self, biblioteca: Biblioteca, created_by: str = None, notes: str = None) -> str:
+        # Lógica personalizada: prevenir duplicados por nombre
+        existente = self.session.query(self.Modelo).filter_by(nombre=biblioteca.nombre).first()
+        if existente:
+            raise ValueError(f"Ya existe una biblioteca con el nombre '{biblioteca.nombre}'")
+
+        return super().add(biblioteca, created_by=created_by, notes=notes)
+
+    def get_by_nombre(self, nombre: str) -> Biblioteca | None:
+        model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(nombre=nombre, sys_deleted_at=None).first()
+        return self.Mapper.from_model(model) if model else None

src/TextManager/nota.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from typing import List
+
+class Nota:
+    def __init__(
+        self,
+        titulo: str,
+        tags: List[str] = None,
+        conexiones: List[str] = None,
+        texto: str = "",
+        vector: List[float] = None,
+        resumen: str = "",
+        vector_resumen: List[float] = None,
+        id: str = None
+    ):
+        """
+        Clase que representa una nota de texto con estructura semántica.
+
+        :param titulo: Título de la nota.
+        :param tags: Lista de etiquetas asociadas.
+        :param conexiones: Lista de identificadores relacionados.
+        :param vector: Embedding vectorial de la nota.
+        :param resumen: Texto resumen de la nota.
+        :param vector_resumen: Embedding del resumen.
+        :param id: Identificador único (si no se proporciona, se genera automáticamente).
+        """
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("NOTA").generar()
+        self.titulo = titulo
+        self.tags = tags if tags is not None else []
+        self.conexiones = conexiones if conexiones is not None else []
+        self.texto = texto
+        self.vector = vector
+        self.resumen = resumen
+        self.vector_resumen = vector_resumen
+
+    def __repr__(self):
+        return (
+            f"<Nota id={self.id}, titulo='{self.titulo}', tags={len(self.tags)}, "
+            f"conexiones={len(self.conexiones)}, vector_dim={len(self.vector)}, "
+            f"resumen_len={len(self.resumen)}, vector_resumen_dim={len(self.vector_resumen)}>"
+        )

src/TextManager/notas_mmr.py

@@ -0,0 +1,172 @@
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from sqlalchemy import Table, Column, String, Text, MetaData
+from pgvector.sqlalchemy import Vector
+from sqlalchemy.orm import registry, Session
+from src.TextManager.nota import Nota
+from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from typing import Tuple
+import re
+
+
+from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+
+
+from src.base import Base  # Este es tu declarative_base()
+
+# ----------------------
+# Cargar .env
+# ----------------------
+from entrypoint import ENV_PATH
+load_dotenv(ENV_PATH)
+
+# ----------------------
+# REGISTRO DINÁMICO PARA TABLAS
+# ----------------------
+mapper_registry = registry()
+
+# ----------------------
+# FUNCIONES AUXILIARES
+# ----------------------
+
+
+def generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca_nombre: str, vector_dim: int, metadata: MetaData) -> Tuple[Table, type]:
+    """
+    Genera una tabla dinámica y modelo ORM para una biblioteca dada, con campos vectoriales y campos del sistema.
+    """
+    try:
+        print(f"[INFO] Generando tabla para biblioteca: '{biblioteca_nombre}' con dimensión de vector: {vector_dim}")
+
+        # Nombre SQL-safe
+        nombre_tabla = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", biblioteca_nombre.strip().lower())
+        print(f"[DEBUG] Nombre de tabla SQL-safe: '{nombre_tabla}'")
+
+        # Modelo ORM dinámico
+        class NotaModel(Base, Model_base):
+            __tablename__ = nombre_tabla
+            __table_args__ = {"extend_existing": True}
+
+            id = Column(String, primary_key=True)
+            titulo = Column(String, nullable=False)
+            tags = Column(String)
+            conexiones = Column(String)
+            texto = Column(Text)
+            resumen = Column(Text)
+            vector = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
+            vector_resumen = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
+
+        print(f"[INFO] Modelo ORM 'NotaModel' creado para la tabla '{nombre_tabla}'")
+        print(f"[DEBUG] Columnas del modelo: {[c.name for c in NotaModel.__table__.columns]}")
+        print(f"[DEBUG] Tipos de columnas: {[str(c.type) for c in NotaModel.__table__.columns]}")
+        print(f"[DEBUG] Claves primarias: {[c.name for c in NotaModel.__table__.primary_key]}")
+
+        return NotaModel.__table__, NotaModel
+
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] Error al generar la tabla y modelo ORM para '{biblioteca_nombre}': {e}")
+        raise
+
+# ----------------------
+# MAPPER
+# ----------------------
+
+class NotaMapper(Mapper_base[Nota, object]):  # Usa `object` si el modelo es dinámico
+    @staticmethod
+    def to_model(nota: Nota):
+        return {
+            "id": nota.id,
+            "titulo": nota.titulo,
+            "tags": ",".join(nota.tags),
+            "conexiones": ",".join(nota.conexiones),
+            "texto": nota.texto,
+            "resumen": nota.resumen,
+            "vector": nota.vector,
+            "vector_resumen": nota.vector_resumen
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model) -> Nota:
+        return Nota(
+            id=model.id,
+            titulo=model.titulo,
+            tags=model.tags.split(",") if model.tags else [],
+            conexiones=model.conexiones.split(",") if model.conexiones else [],
+            texto=model.texto,
+            resumen=model.resumen,
+            vector=list(model.vector) if model.vector is not None else None,
+            vector_resumen=list(model.vector_resumen) if model.vector_resumen is not None else None
+        )
+
+    @staticmethod
+    def to_dict(nota: Nota) -> dict:
+        return {
+            "id": nota.id,
+            "titulo": nota.titulo,
+            "tags": ",".join(nota.tags),
+            "conexiones": ",".join(nota.conexiones),
+            "texto": nota.texto,
+            "resumen": nota.resumen,
+            "vector": nota.vector,
+            "vector_resumen": nota.vector_resumen
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict) -> Nota:
+        return Nota(
+            id=data["id"],
+            titulo=data["titulo"],
+            tags=data["tags"].split(",") if data.get("tags") else [],
+            conexiones=data["conexiones"].split(",") if data.get("conexiones") else [],
+            texto=data["texto"],
+            resumen=data["resumen"],
+            vector=data.get("vector"),
+            vector_resumen=data.get("vector_resumen")
+        )
+
+# ----------------------
+# REPO
+# ----------------------
+
+class NotaRepo(Repo_base):
+    def __init__(self, session: Session, modelo_nota: type):
+        if modelo_nota is None:
+            raise ValueError("No se puede instanciar NotaRepo sin un modelo válido de nota.")
+        super().__init__(session=session, modelo=modelo_nota, mapper=NotaMapper)
+
+    # ------------------------
+    # Métodos personalizados
+    # ------------------------
+
+    def get_by_tag(self, tag: str) -> list[Nota]:
+        query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.tags.contains([tag]))
+        models = query.all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    def search_by_text(self, texto: str) -> list[Nota]:
+        query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.texto.ilike(f'%{texto}%'))
+        models = query.all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    def get_paginated(self, offset: int = 0, limit: int = 10) -> list[Nota]:
+        models = self.session.query(self.Modelo).offset(offset).limit(limit).all()
+        return self.Mapper.from_model_list(models)
+
+    def update(self, id_: str, nota_actualizada: Nota) -> bool:
+        model = self.session.get(self.Modelo, id_)
+        if not model:
+            return False
+
+        # Campos de dominio
+        model.titulo = nota_actualizada.titulo
+        model.texto = nota_actualizada.texto
+        model.tags = nota_actualizada.tags
+        model.conexiones = nota_actualizada.conexiones
+        model.resumen = nota_actualizada.resumen
+
+        # Actualización de campos de sistema
+        model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1
+
+        self.session.commit()
+        return True