Refactor and enhance MCP client and server functionality

- Removed prueba_cliente_mcp.py as it was no longer needed.
- Updated prueba_loop_agente.py to integrate MCPServerRunner for managing server instances.
- Modified prueba_mcp.py to implement a new structure for starting and stopping MCP servers.
- Enhanced AgenteAI class to support multiple MCP blocks execution.
- Improved MCPClient with timeout handling for tool calls.
- Added new sandbox files for children's stories.
- Created a simple ERP system with a main entry point.
- Added unit tests for the ERP system.
- Implemented MCPServerRunner to manage server processes.
- Developed server_files.py to handle file operations securely within a sandbox environment.
- Introduced ElementoWeb and Navegador classes for web scraping functionalities.
- Enhanced Scrapper and Tab classes for better interaction with web pages.

frontend/package-lock.json

@@ -14,6 +14,8 @@
         "@tabler/icons": "^3.31.0",
         "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
         "axios": "^1.9.0",
+        "echarts": "^5.6.0",
+        "echarts-for-react": "^3.0.2",
         "react": "^19.1.0",
         "react-dom": "^19.1.0",
         "react-rnd": "^10.5.2",
@@ -4182,6 +4184,36 @@
       "dev": true,
       "license": "MIT"
     },
+    "node_modules/echarts": {
+      "version": "5.6.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/echarts/-/echarts-5.6.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-oTbVTsXfKuEhxftHqL5xprgLoc0k7uScAwtryCgWF6hPYFLRwOUHiFmHGCBKP5NPFNkDVopOieyUqYGH8Fa3kA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "tslib": "2.3.0",
+        "zrender": "5.6.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/echarts-for-react": {
+      "version": "3.0.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/echarts-for-react/-/echarts-for-react-3.0.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-DRwIiTzx8JfwPOVgGttDytBqdp5VzCSyMRIxubgU/g2n9y3VLUmF2FK7Icmg/sNVkv4+rktmrLN9w22U2yy3fA==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "fast-deep-equal": "^3.1.3",
+        "size-sensor": "^1.0.1"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "echarts": "^3.0.0 || ^4.0.0 || ^5.0.0",
+        "react": "^15.0.0 || >=16.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/echarts/node_modules/tslib": {
+      "version": "2.3.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.3.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-N82ooyxVNm6h1riLCoyS9e3fuJ3AMG2zIZs2Gd1ATcSFjSA23Q0fzjjZeh0jbJvWVDZ0cJT8yaNNaaXHzueNjg==",
+      "license": "0BSD"
+    },
     "node_modules/ee-first": {
       "version": "1.1.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/ee-first/-/ee-first-1.1.1.tgz",
@@ -4906,7 +4938,6 @@
       "version": "3.1.3",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/fast-deep-equal/-/fast-deep-equal-3.1.3.tgz",
       "integrity": "sha512-f3qQ9oQy9j2AhBe/H9VC91wLmKBCCU/gDOnKNAYG5hswO7BLKj09Hc5HYNz9cGI++xlpDCIgDaitVs03ATR84Q==",
-      "dev": true,
       "license": "MIT"
     },
     "node_modules/fast-glob": {
@@ -8596,6 +8627,12 @@
         "url": "https://github.com/sponsors/isaacs"
       }
     },
+    "node_modules/size-sensor": {
+      "version": "1.0.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/size-sensor/-/size-sensor-1.0.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-2NCmWxY7A9pYKGXNBfteo4hy14gWu47rg5692peVMst6lQLPKrVjhY+UTEsPI5ceFRJSl3gVgMYaUi/hKuaiKw==",
+      "license": "ISC"
+    },
     "node_modules/slash": {
       "version": "3.0.0",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/slash/-/slash-3.0.0.tgz",
@@ -10644,6 +10681,21 @@
         "zod": "^3.24.1"
       }
     },
+    "node_modules/zrender": {
+      "version": "5.6.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/zrender/-/zrender-5.6.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-OFXkDJKcrlx5su2XbzJvj/34Q3m6PvyCZkVPHGYpcCJ52ek4U/ymZyfuV1nKE23AyBJ51E/6Yr0mhZ7xGTO4ag==",
+      "license": "BSD-3-Clause",
+      "dependencies": {
+        "tslib": "2.3.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/zrender/node_modules/tslib": {
+      "version": "2.3.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.3.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-N82ooyxVNm6h1riLCoyS9e3fuJ3AMG2zIZs2Gd1ATcSFjSA23Q0fzjjZeh0jbJvWVDZ0cJT8yaNNaaXHzueNjg==",
+      "license": "0BSD"
+    },
     "node_modules/zustand": {
       "version": "5.0.4",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/zustand/-/zustand-5.0.4.tgz",

frontend/package.json

@@ -26,6 +26,8 @@
     "@tabler/icons": "^3.31.0",
     "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
     "axios": "^1.9.0",
+    "echarts": "^5.6.0",
+    "echarts-for-react": "^3.0.2",
     "react": "^19.1.0",
     "react-dom": "^19.1.0",
     "react-rnd": "^10.5.2",

frontend/src/Router.tsx

@@ -4,6 +4,8 @@ import { Consulta_API } from './pages/Consulta_api';
 import { Error_404 } from './pages/404'; // Ajusta si está en otra carpeta
 import { Grid_Dashboard } from './pages/Grid_dashboard'; // Ajusta si está en otra carpeta
 import { Biblioteca } from './pages/Biblioteca';
+import { VisualizacionesRandom } from './pages/Visualizaciones_Random';
+import { Camara_noir } from './pages/Camaras_noir';
 
 const router = createBrowserRouter([
   {
@@ -22,6 +24,14 @@ const router = createBrowserRouter([
     path: '/Biblioteca',
     element: <Biblioteca />,
   },
+  {
+    path: '/analytics/Visualizaciones_Random',
+    element: <VisualizacionesRandom />,
+  },
+  {
+    path: '/analytics/Camaras',
+    element: <Camara_noir />,
+  },
 
   
   {

frontend/src/components/Camara_noir/CanvasDisplay.tsx

@@ -0,0 +1,26 @@
+// Archivo: components/CanvasDisplay.tsx
+import { Box } from '@mantine/core';
+import { RefObject } from 'react';
+
+interface CanvasDisplayProps {
+  canvasRef: RefObject<HTMLCanvasElement>;
+}
+
+export function CanvasDisplay({ canvasRef }: CanvasDisplayProps) {
+  return (
+    <Box style={{ position: 'relative', width: '100%', height: 480 }}>
+      <canvas
+        ref={canvasRef}
+        width={640}
+        height={480}
+        style={{
+          width: '100%',
+          height: '100%',
+          objectFit: 'contain',
+          borderRadius: 8,
+          backgroundColor: '#000',
+        }}
+      />
+    </Box>
+  );
+}

frontend/src/components/Camara_noir/CaptureGrid.tsx

@@ -0,0 +1,74 @@
+// Archivo: components/CaptureGrid.tsx
+import { useCallback } from 'react';
+import { SimpleGrid } from '@mantine/core';
+import { FrameCard } from './FrameCard';
+
+interface CaptureGridProps {
+  totalSlots: number;
+  capturas: string[][];
+  setCapturas: (value: string[][]) => void;
+  frameIndices: number[];
+  setFrameIndices: (value: number[]) => void;
+  fijados: boolean[];
+  setFijados: (value: boolean[]) => void;
+  frameTemporal: number | null;
+  onScroll: (e: React.WheelEvent, index: number) => void;
+  onSliderChange: (val: number) => void;
+  onSliderEnd: (index: number, val: number) => void;
+  numColumnas: number;
+}
+
+export function CaptureGrid({
+  totalSlots,
+  capturas,
+  setCapturas,
+  frameIndices,
+  setFrameIndices,
+  fijados,
+  setFijados,
+  frameTemporal,
+  onScroll,
+  onSliderChange,
+  onSliderEnd,
+  numColumnas,
+}: CaptureGridProps) {
+  const handleImageClick = useCallback((index: number, dataUrl: string) => {
+    const nuevasCapturas = [...capturas];
+    nuevasCapturas[index] = [dataUrl];
+    setCapturas(nuevasCapturas);
+
+    const nuevosFijados = [...fijados];
+    nuevosFijados[index] = true;
+    setFijados(nuevosFijados);
+
+    const nuevosIndices = [...frameIndices];
+    nuevosIndices[index] = 0;
+    setFrameIndices(nuevosIndices);
+  }, [capturas, fijados, frameIndices, setCapturas, setFijados, setFrameIndices]);
+
+  return (
+    <SimpleGrid cols={numColumnas} style={{ flex: 1, columnGap: 12, rowGap: 4 }}>
+      {Array.from({ length: totalSlots }).map((_, i) => {
+        const frames = capturas[i] ?? [];
+        const currentIndex =
+          !fijados[i] && frameTemporal !== null && frames.length > 0
+            ? Math.max(0, Math.min(frames.length - 1, frameTemporal))
+            : frameIndices[i];
+
+        return (
+          <FrameCard
+            key={i}
+            index={i}
+            frames={frames}
+            currentIndex={currentIndex}
+            fijado={fijados[i]}
+            onScroll={onScroll}
+            onSliderChange={onSliderChange}
+            onSliderEnd={onSliderEnd}
+            onImageClick={handleImageClick}
+          />
+        );
+      })}
+    </SimpleGrid>
+  );
+}

frontend/src/components/Camara_noir/ControlPanel.tsx

@@ -0,0 +1,25 @@
+// Archivo: components/ControlPanel.tsx
+import { Button, Group } from '@mantine/core';
+
+interface ControlPanelProps {
+  grabando: boolean;
+  onAlternar: () => void;
+  onLimpiar: () => void;
+  onDesfijar: () => void;
+}
+
+export function ControlPanel({ grabando, onAlternar, onLimpiar, onDesfijar }: ControlPanelProps) {
+  return (
+    <Group gap="sm">
+      <Button onClick={onAlternar} variant="light" color={grabando ? 'orange' : 'blue'}>
+        {grabando ? 'Grabando... (Presiona Espacio)' : 'Iniciar grabación'}
+      </Button>
+      <Button onClick={onLimpiar} variant="filled" color="red">
+        Eliminar imágenes
+      </Button>
+      <Button onClick={onDesfijar} variant="default" color="gray">
+        Desfijar todos (D)
+      </Button>
+    </Group>
+  );
+}

frontend/src/components/Camara_noir/FrameCard.tsx

@@ -0,0 +1,125 @@
+// Archivo: components/FrameCard.tsx
+import { Box, HoverCard, Image, Slider, Stack, Text } from '@mantine/core';
+
+interface FrameCardProps {
+  index: number;
+  frames: string[];
+  currentIndex: number;
+  fijado: boolean;
+  onScroll: (e: React.WheelEvent, index: number) => void;
+  onSliderChange: (val: number) => void;
+  onSliderEnd: (index: number, val: number) => void;
+  onImageClick?: (index: number, dataUrl: string) => void;
+}
+
+export function FrameCard({
+  index,
+  frames,
+  currentIndex,
+  fijado,
+  onScroll,
+  onSliderChange,
+  onSliderEnd,
+  onImageClick,
+}: FrameCardProps) {
+  const borderColor = fijado ? '#4caf50' : '#ccc';
+
+  return (
+    <HoverCard key={index} width={700} shadow="md" position="top" withArrow>
+      <HoverCard.Target>
+        <Box
+          style={{
+            width: 160,
+            height: 120,
+            borderRadius: 8,
+            border: `2px solid ${borderColor}`,
+            overflow: 'hidden',
+            position: 'relative',
+            background: '#f1f1f1',
+            cursor: 'pointer',
+          }}
+        >
+          {frames.length > 0 && currentIndex < frames.length && (
+            <>
+              <Image
+                src={frames[currentIndex]}
+                alt={`Captura ${index}`}
+                width="100%"
+                height="100%"
+                fit="cover"
+              />
+              <Text
+                size="xs"
+                style={{
+                  position: 'absolute',
+                  bottom: 4,
+                  right: 6,
+                  backgroundColor: 'rgba(0,0,0,0.6)',
+                  color: 'white',
+                  borderRadius: 4,
+                  padding: '2px 4px',
+                  fontSize: 10,
+                }}
+              >
+                {currentIndex + 1} / {frames.length}
+              </Text>
+            </>
+          )}
+        </Box>
+      </HoverCard.Target>
+
+      <HoverCard.Dropdown p="xs" onWheel={(e) => onScroll(e, index)}>
+        {frames.length > 0 && currentIndex < frames.length && (
+          <Stack gap={6}>
+            <Image
+              src={frames[currentIndex]}
+              alt={`Vista ampliada ${index}`}
+              style={{ width: '100%', height: 'auto', maxWidth: '100%', cursor: 'zoom-in' }}
+              fit="contain"
+              onClick={async (e) => {
+                const imgElement = e.currentTarget;
+                const img = document.createElement('img');
+                img.src = frames[currentIndex];
+                await img.decode();
+
+                const rect = imgElement.getBoundingClientRect();
+                const clickX = e.clientX - rect.left;
+                const clickY = e.clientY - rect.top;
+                const ratioX = clickX / rect.width;
+                const ratioY = clickY / rect.height;
+
+                const zoomFactor = 2;
+                const cropWidth = img.width / zoomFactor;
+                const cropHeight = img.height / zoomFactor;
+
+                const centerX = img.width * ratioX;
+                const centerY = img.height * ratioY;
+
+                const x = Math.max(0, Math.min(img.width - cropWidth, centerX - cropWidth / 2));
+                const y = Math.max(0, Math.min(img.height - cropHeight, centerY - cropHeight / 2));
+
+                const canvas = document.createElement('canvas');
+                canvas.width = cropWidth;
+                canvas.height = cropHeight;
+
+                const ctx = canvas.getContext('2d');
+                if (ctx) {
+                  ctx.drawImage(img, x, y, cropWidth, cropHeight, 0, 0, cropWidth, cropHeight);
+                  const dataUrl = canvas.toDataURL('image/jpeg');
+                  onImageClick?.(index, dataUrl);
+                }
+              }}
+            />
+            <Slider
+              value={currentIndex}
+              onChange={(val) => onSliderChange(val)}
+              onChangeEnd={(val) => onSliderEnd(index, val)}
+              min={0}
+              max={frames.length - 1}
+            />
+          </Stack>
+        )}
+      </HoverCard.Dropdown>
+    </HoverCard>
+  );
+}

frontend/src/components/Camara_noir/GridConfigPanel.tsx

@@ -0,0 +1,36 @@
+// Archivo: components/GridConfigPanel.tsx
+import { NumberInput, Stack, Text } from '@mantine/core';
+
+interface GridConfigPanelProps {
+  numFilas: number;
+  setNumFilas: (val: number) => void;
+  numColumnas: number;
+  setNumColumnas: (val: number) => void;
+}
+
+export function GridConfigPanel({ numFilas, setNumFilas, numColumnas, setNumColumnas }: GridConfigPanelProps) {
+  return (
+    <Stack align="center" gap="xs" ml="md">
+      <Text size="sm">Cartas</Text>
+      <NumberInput
+        value={numFilas}
+        onChange={(val) => setNumFilas(Number(val))}
+        min={1}
+        max={5}
+        step={1}
+        size="xs"
+        style={{ width: 60 }}
+      />
+      <Text size="sm">Jugadores</Text>
+      <NumberInput
+        value={numColumnas}
+        onChange={(val) => setNumColumnas(Number(val))}
+        min={1}
+        max={11}
+        step={1}
+        size="xs"
+        style={{ width: 60 }}
+      />
+    </Stack>
+  );
+}

frontend/src/components/Camara_noir/index.ts

@@ -0,0 +1,6 @@
+export * from './CanvasDisplay';
+export * from './ControlPanel';
+export * from './GridConfigPanel';
+export * from './CaptureGrid';
+export * from './FrameCard';
+export * from './useCamaraNoir';

frontend/src/components/Camara_noir/useCamaraNoir.tsx

@@ -0,0 +1,212 @@
+import { useEffect, useRef, useState } from 'react';
+
+export function useCamaraNoir() {
+  const canvasRef = useRef<HTMLCanvasElement | null>(null);
+  const bufferPrevioRef = useRef<string[]>([]);
+  const bufferGrabacionRef = useRef<string[]>([]);
+  const bufferAcumuladoRef = useRef<string[]>([]);
+  const pregrabacionActivaRef = useRef(true);
+  const primeraGrabacionRealizadaRef = useRef(false);
+
+  const [bufferGlobal, setBufferGlobal] = useState<string[]>([]);
+  const [intervaloId, setIntervaloId] = useState<ReturnType<typeof setInterval> | null>(null);
+  const [grabando, setGrabando] = useState(false);
+
+  const [capturas, setCapturas] = useState<string[][]>([]);
+  const [frameIndices, setFrameIndices] = useState<number[]>([]);
+  const [fijados, setFijados] = useState<boolean[]>([]);
+  const [frameTemporal, setFrameTemporal] = useState<number | null>(null);
+
+  const [numFilas, setNumFilas] = useState(2);
+  const [numColumnas, setNumColumnas] = useState(10);
+
+  const DELAY_ENTRE_FRAMES_MS = 10;
+  const SEGUNDOS_PRE_GRABACION = 5;
+  const FPS = 1000 / DELAY_ENTRE_FRAMES_MS;
+  const FRAMES_PRE_GRABACION = Math.floor(FPS * SEGUNDOS_PRE_GRABACION);
+  const totalSlots = numFilas * numColumnas;
+
+  useEffect(() => {
+    const id = setInterval(() => {
+      if (!pregrabacionActivaRef.current) return;
+      const canvas = canvasRef.current;
+      if (!canvas) return;
+      const frame = canvas.toDataURL('image/jpeg');
+      bufferPrevioRef.current.push(frame);
+      if (bufferPrevioRef.current.length > FRAMES_PRE_GRABACION) {
+        bufferPrevioRef.current.shift();
+      }
+    }, DELAY_ENTRE_FRAMES_MS);
+
+    return () => clearInterval(id);
+  }, []);
+
+  const desfijarTodos = () => {
+    setFijados(Array(totalSlots).fill(false));
+  };
+
+  useEffect(() => {
+    const canvas = canvasRef.current;
+    if (!canvas) return;
+    const ctx = canvas.getContext('2d');
+    if (!ctx) return;
+
+    const socket = new WebSocket('ws://10.8.0.9:8000/ws');
+    socket.binaryType = 'blob';
+
+    socket.onmessage = async (event) => {
+      if (event.data instanceof Blob) {
+        const imgBitmap = await createImageBitmap(event.data);
+        ctx.drawImage(imgBitmap, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
+      }
+    };
+
+    socket.onerror = (e) => console.error('WebSocket error:', e);
+    socket.onclose = () => console.warn('WebSocket cerrado');
+
+    return () => socket.close();
+  }, []);
+
+  useEffect(() => {
+    const handleKeyDown = (event: KeyboardEvent) => {
+      if (event.code === 'Space') {
+        event.preventDefault();
+        alternarGrabacion();
+      } else if (event.key.toLowerCase() === 'f') {
+        event.preventDefault();
+        limpiarCapturas();
+      } else if (event.key.toLowerCase() === 'd') {
+        event.preventDefault();
+        desfijarTodos();
+      }
+    };
+    window.addEventListener('keydown', handleKeyDown);
+    return () => window.removeEventListener('keydown', handleKeyDown);
+  }, [grabando, bufferGlobal, totalSlots]);
+
+  useEffect(() => {
+    const total = numFilas * numColumnas;
+    const nuevoCapturas = Array(total)
+      .fill(null)
+      .map((_, i) => capturas[i] ?? bufferGlobal);
+    const nuevoIndices = Array(total)
+      .fill(null)
+      .map((_, i) => frameIndices[i] ?? (frameTemporal ?? Math.floor(bufferGlobal.length / 2)));
+    const nuevosFijados = Array(total)
+      .fill(null)
+      .map((_, i) => fijados[i] ?? false);
+
+    setCapturas(nuevoCapturas);
+    setFrameIndices(nuevoIndices);
+    setFijados(nuevosFijados);
+  }, [numFilas, numColumnas]);
+
+  const iniciarGrabacion = () => {
+    if (grabando) return;
+    setGrabando(true);
+    bufferGrabacionRef.current = [];
+
+    if (!primeraGrabacionRealizadaRef.current) {
+      pregrabacionActivaRef.current = false;
+    }
+
+    const id = setInterval(() => {
+      const frame = capturarFrame();
+      if (frame) {
+        bufferGrabacionRef.current.push(frame);
+      }
+    }, DELAY_ENTRE_FRAMES_MS);
+
+    setIntervaloId(id);
+  };
+
+  const capturarFrame = (): string | null => {
+    const canvas = canvasRef.current;
+    if (!canvas) return null;
+    return canvas.toDataURL('image/jpeg');
+  };
+
+  const detenerGrabacion = () => {
+    if (!grabando) return;
+    setGrabando(false);
+    if (intervaloId) clearInterval(intervaloId);
+
+    const nuevaSesion = primeraGrabacionRealizadaRef.current
+      ? [...bufferGrabacionRef.current] // solo frames nuevos
+      : [...bufferPrevioRef.current, ...bufferGrabacionRef.current];
+
+    bufferAcumuladoRef.current.push(...nuevaSesion);
+    primeraGrabacionRealizadaRef.current = true;
+
+    setBufferGlobal([...bufferAcumuladoRef.current]);
+    setCapturas(Array(totalSlots).fill([...bufferAcumuladoRef.current]));
+    const frameInicial = Math.floor(bufferAcumuladoRef.current.length / 2);
+    setFrameIndices(Array(totalSlots).fill(frameInicial));
+    setFijados(Array(totalSlots).fill(false));
+    setFrameTemporal(frameInicial);
+  };
+
+  const alternarGrabacion = () => {
+    grabando ? detenerGrabacion() : iniciarGrabacion();
+  };
+
+  const limpiarCapturas = () => {
+    setCapturas([]);
+    setFrameIndices([]);
+    setFijados([]);
+    setBufferGlobal([]);
+    bufferGrabacionRef.current = [];
+    bufferPrevioRef.current = [];
+    bufferAcumuladoRef.current = [];
+    primeraGrabacionRealizadaRef.current = false;
+    pregrabacionActivaRef.current = true;
+    setFrameTemporal(null);
+    if (intervaloId) clearInterval(intervaloId);
+    setGrabando(false);
+  };
+
+  const moverFrame = (capturaIndex: number, nuevoIndice: number) => {
+    setFrameIndices((prev) => {
+      const nuevos = [...prev];
+      const max = capturas[capturaIndex]?.length - 1 ?? 0;
+      nuevos[capturaIndex] = Math.max(0, Math.min(max, nuevoIndice));
+      return nuevos;
+    });
+  };
+
+  const moverFrameYFijar = (capturaIndex: number, nuevoIndice: number) => {
+    moverFrame(capturaIndex, nuevoIndice);
+    setFijados((prev) => {
+      const actualizados = [...prev];
+      actualizados[capturaIndex] = true;
+      return actualizados;
+    });
+    setFrameTemporal(nuevoIndice);
+  };
+
+  const manejarScrollEnSlider = (e: React.WheelEvent, index: number) => {
+    e.preventDefault();
+    if (!fijados[index]) return;
+    moverFrame(index, frameIndices[index] + (e.deltaY > 0 ? 1 : -1));
+  };
+
+  return {
+    canvasRef,
+    bufferGlobal,
+    grabando,
+    capturas,
+    frameIndices,
+    fijados,
+    frameTemporal,
+    numFilas,
+    setNumFilas,
+    numColumnas,
+    setNumColumnas,
+    alternarGrabacion,
+    limpiarCapturas,
+    desfijarTodos,
+    manejarScrollEnSlider,
+    moverFrameYFijar,
+    setFrameTemporal,
+  };
+}

frontend/src/data/submenuLinks_1.ts

@@ -14,8 +14,8 @@ export const submenuLinks = {
       { label: 'Usuarios', to: '/dashboard/usuarios' },
     ],
     Analytics: [
-      { label: 'Conversiones', to: '/analytics/conversiones' },
-      { label: 'Tráfico', to: '/analytics/trafico' },
+      { label: 'Visualizaciones_Random', to: '/analytics/Visualizaciones_Random' },
+      { label: 'Camaras', to: '/analytics/Camaras' },
       { label: 'Tendencias', to: '/analytics/tendencias' },
     ],
     Releases: [

frontend/src/pages/Camaras_noir.tsx

@@ -0,0 +1,57 @@
+import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
+import { Stack, Box } from '@mantine/core';
+
+import {
+  CanvasDisplay,
+  ControlPanel,
+  CaptureGrid,
+  GridConfigPanel,
+  useCamaraNoir
+} from '../components/Camara_noir';
+
+export function Camara_noir() {
+  const camara = useCamaraNoir();
+  const totalSlots = camara.numFilas * camara.numColumnas;
+
+  return (
+    <AppShellWithMenu>
+      <Stack p="md" gap="md">
+
+        {/* Contenedor para botones encima del video */}
+        <Box style={{ position: 'relative', width: '100%' }}>
+          <ControlPanel
+            grabando={camara.grabando}
+            onAlternar={camara.alternarGrabacion}
+            onLimpiar={camara.limpiarCapturas}
+            onDesfijar={camara.desfijarTodos}
+          />
+          <Box style={{ marginTop: 8 }}>
+            <CanvasDisplay canvasRef={camara.canvasRef} />
+          </Box>
+        </Box>
+
+        {/* Grilla de capturas + configurador lateral */}
+        <Box style={{ display: 'flex', justifyContent: 'space-between', width: '100%' }}>
+          <CaptureGrid
+            totalSlots={totalSlots}
+            capturas={camara.capturas}
+            frameIndices={camara.frameIndices}
+            fijados={camara.fijados}
+            frameTemporal={camara.frameTemporal}
+            onScroll={camara.manejarScrollEnSlider}
+            onSliderChange={camara.setFrameTemporal}
+            onSliderEnd={camara.moverFrameYFijar}
+            numColumnas={camara.numColumnas}
+          />
+
+          <GridConfigPanel
+            numFilas={camara.numFilas}
+            setNumFilas={camara.setNumFilas}
+            numColumnas={camara.numColumnas}
+            setNumColumnas={camara.setNumColumnas}
+          />
+        </Box>
+      </Stack>
+    </AppShellWithMenu>
+  );
+}

frontend/src/pages/Visualizaciones_Random.tsx

@@ -0,0 +1,53 @@
+import { AppShellWithMenu } from '../components/Appshell/Appshell';
+import { Card, Grid, Title, Loader } from '@mantine/core';
+import { useEffect, useState } from 'react';
+import ReactECharts from 'echarts-for-react';
+
+type ChartOption = any;
+
+function useChartOption(endpoint: string) {
+  const [option, setOption] = useState<ChartOption | null>(null);
+  const [loading, setLoading] = useState(true);
+
+  useEffect(() => {
+    fetch(`/api/${endpoint}`)
+      .then((res) => res.json())
+      .then((json) => setOption(json))
+      .catch(console.error)
+      .finally(() => setLoading(false));
+  }, [endpoint]);
+
+  return { option, loading };
+}
+
+export function VisualizacionesRandom() {
+  const charts = [
+    { title: 'Gráfico de barras', endpoint: 'bar' },
+    { title: 'Gráfico de líneas', endpoint: 'line' },
+    { title: 'Gráfico de pastel', endpoint: 'pie' },
+    { title: 'Scatter plot', endpoint: 'scatter' },
+  ];
+
+  return (
+    <AppShellWithMenu>
+      <Grid>
+        {charts.map(({ title, endpoint }, idx) => {
+          const { option, loading } = useChartOption(endpoint);
+
+          return (
+            <Grid.Col span={{ base: 12, sm: 6, md: 6, lg: 3 }} key={idx}>
+              <Card shadow="sm" padding="lg" radius="md" withBorder>
+                <Title order={4}>{title}</Title>
+                {loading || !option ? (
+                  <Loader mt="md" />
+                ) : (
+                  <ReactECharts option={option} style={{ height: 250, marginTop: 16 }} />
+                )}
+              </Card>
+            </Grid.Col>
+          );
+        })}
+      </Grid>
+    </AppShellWithMenu>
+  );
+}

frontend/yarn.lock

@@ -1735,6 +1735,22 @@ eastasianwidth@^0.2.0:
   resolved "https://registry.npmjs.org/eastasianwidth/-/eastasianwidth-0.2.0.tgz"
   integrity sha512-I88TYZWc9XiYHRQ4/3c5rjjfgkjhLyW2luGIheGERbNQ6OY7yTybanSpDXZa8y7VUP9YmDcYa+eyq4ca7iLqWA==
 
+echarts-for-react@^3.0.2:
+  version "3.0.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/echarts-for-react/-/echarts-for-react-3.0.2.tgz"
+  integrity sha512-DRwIiTzx8JfwPOVgGttDytBqdp5VzCSyMRIxubgU/g2n9y3VLUmF2FK7Icmg/sNVkv4+rktmrLN9w22U2yy3fA==
+  dependencies:
+    fast-deep-equal "^3.1.3"
+    size-sensor "^1.0.1"
+
+"echarts@^3.0.0 || ^4.0.0 || ^5.0.0", echarts@^5.6.0:
+  version "5.6.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/echarts/-/echarts-5.6.0.tgz"
+  integrity sha512-oTbVTsXfKuEhxftHqL5xprgLoc0k7uScAwtryCgWF6hPYFLRwOUHiFmHGCBKP5NPFNkDVopOieyUqYGH8Fa3kA==
+  dependencies:
+    tslib "2.3.0"
+    zrender "5.6.1"
+
 ee-first@1.1.1:
   version "1.1.1"
   resolved "https://registry.npmjs.org/ee-first/-/ee-first-1.1.1.tgz"
@@ -3810,7 +3826,7 @@ 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@^16.13.1 || ^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:
+"react@^0.14 || ^15.0.0 || ^16.0.0 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0", "react@^15.0.0 || >=16.0.0", "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==
@@ -4145,6 +4161,11 @@ signal-exit@^4.0.1:
   resolved "https://registry.npmjs.org/signal-exit/-/signal-exit-4.1.0.tgz"
   integrity sha512-bzyZ1e88w9O1iNJbKnOlvYTrWPDl46O1bG0D3XInv+9tkPrxrN8jUUTiFlDkkmKWgn1M6CfIA13SuGqOa9Korw==
 
+size-sensor@^1.0.1:
+  version "1.0.2"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/size-sensor/-/size-sensor-1.0.2.tgz"
+  integrity sha512-2NCmWxY7A9pYKGXNBfteo4hy14gWu47rg5692peVMst6lQLPKrVjhY+UTEsPI5ceFRJSl3gVgMYaUi/hKuaiKw==
+
 slash@^3.0.0:
   version "3.0.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/slash/-/slash-3.0.0.tgz"
@@ -4620,6 +4641,11 @@ 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@2.3.0:
+  version "2.3.0"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.3.0.tgz"
+  integrity sha512-N82ooyxVNm6h1riLCoyS9e3fuJ3AMG2zIZs2Gd1ATcSFjSA23Q0fzjjZeh0jbJvWVDZ0cJT8yaNNaaXHzueNjg==
+
 tslib@2.6.2:
   version "2.6.2"
   resolved "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.6.2.tgz"
@@ -5064,6 +5090,13 @@ zod@^3.23.8, zod@^3.24.1, zod@^3.24.2:
   resolved "https://registry.npmjs.org/zod/-/zod-3.24.4.tgz"
   integrity sha512-OdqJE9UDRPwWsrHjLN2F8bPxvwJBK22EHLWtanu0LSYr5YqzsaaW3RMgmjwr8Rypg5k+meEJdSPXJZXE/yqOMg==
 
+zrender@5.6.1:
+  version "5.6.1"
+  resolved "https://registry.npmjs.org/zrender/-/zrender-5.6.1.tgz"
+  integrity sha512-OFXkDJKcrlx5su2XbzJvj/34Q3m6PvyCZkVPHGYpcCJ52ek4U/ymZyfuV1nKE23AyBJ51E/6Yr0mhZ7xGTO4ag==
+  dependencies:
+    tslib "2.3.0"
+
 zustand@^5.0.3:
   version "5.0.4"
   resolved "https://registry.npmjs.org/zustand/-/zustand-5.0.4.tgz"

prueba_cliente_mcp.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-# 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

@@ -11,28 +11,71 @@ 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
+from src.Credenciales.ollama_credencial import OllamaCredencial
+from src.ConexionApis.Ollama_cliente import OllamaCliente
+from src.Llms.Modelos.Ollama_model import ModeloOllama
+from src.Llms.MCPs.McpServer import MCPServerRunner
 
 import asyncio
 
 
 async def main():
 
-    # Usar Credencial openai
+    # # Usar Credencial openai
 
     conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)
     repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)
     credencial_openai = repo.get_by_id("OPAK20250513-61b29978b7604031014")
+    if credencial_openai is None:
+        raise ValueError("No se encontró la credencial OpenAI con el ID proporcionado.")
     cliente = OpenAICliente(credencial_openai)
 
 
+    # # Llamamos a los servidores para iniciarlos
 
-    # crea el modelo (openai)
+    # venv_python = r"E:\Fitz_Studio\.venv\Scripts\python.exe"
+
+    # # runner_math = MCPServerRunner(
+    # #     r"E:\Fitz_Studio\src\Llms\MCPs\McpServers\server_math.py",
+    # #     python_path=venv_python
+    # # )
+    # # runner_tools = MCPServerRunner(
+    # #     r"E:\Fitz_Studio\src\Llms\MCPs\McpServers\server_utils.py",
+    # #     python_path=venv_python
+    # # )
+    # runner_files = MCPServerRunner(
+    #     r"E:\Fitz_Studio\src\Llms\MCPs\McpServers\server_files.py",
+    #     python_path=venv_python
+    # )
+
+
+    # # await runner_math.start()
+    # # await runner_tools.start()
+    # await runner_files.start()
+
+    # # Esperamos un poco para asegurarnos de que los servidores estén listos
+    # await asyncio.sleep(2) 
+
+
+
+
+    # Usar Credencial ollama
+    # credencial_ollama = OllamaCredencial(titulo="Ollama")
+
+    # cliente = OllamaCliente(credencial_ollama)
+
+    # modelo = ModeloOllama(
+    #     cliente=cliente,
+    #     model="llama3.1:8b")
+    
+
+
+    # # crea el modelo (openai)
 
     modelo = ModeloOpenAI(
         cliente=cliente,
         model="gpt-4o",
-        temperature=1,
-        top_p=1.0
+        temperature=1
     )
 
     # Le otorga memoria 
@@ -46,45 +89,51 @@ async def main():
 
     # Cargamos las herramientas
 
-    herramientas = MCPClient.from_http(
-        name="tools",
-        url="http://127.0.0.1:4300/tools/"
+    # 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/"
+    # )
+
+    archivos = MCPClient.from_http(
+        name="files",
+        url="http://127.0.0.1:4201/fs"
     )
 
-    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)
-
+    # registry.add("tools", herramientas)
+    # registry.add("math", math)
+    registry.add("files", archivos)
 
 
     # --- INICIALIZACIÓN DEL AGENTE ---
     agente2 = AgenteAI(
         modelo=modelo,
         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."
-        ),
+        descripcion="",
+        system_prompt="",
+        # system_prompt = """
+        #     Eres un asistente general. No tienes acceso a herramientas externas ni herramientas MCP. No debes mencionar herramientas MCP, servidores ni bloques de código.
+        #     Responde de forma clara y amigable a cualquier pregunta general del usuario.
+        #     """.strip(),
         rol="asistente",
         objetivos=[
-            "Resolver tareas del usuario",
-            "Usar herramientas MCP si es útil",
-            "Responder de forma clara y útil"
+            # "Resolver tareas del usuario",
+            # "Usar herramientas MCP si es útil",
+            # "Responder de forma clara y útil"
         ],
 
-        # max_iterations=3,
-        # memoria=memoria,
+        max_iterations=0,
+        memoria=memoria,
         
         mcp=registry  # ← ✅ Integración del cliente MCP
     )
@@ -92,26 +141,30 @@ async def main():
 
     # --- FUNCIÓN DE EJECUCIÓN ---
     async def probar_interaccion_stream():
-        # # 🔌 Conectar a los servidores MCP registrados
-        # await mcp_client.connect_all()
+        print("🧠 Agente iniciado. Escribe 'salir' para terminar.\n")
 
-        print("Respuesta en streaming:\n")
-        respuesta_gen = await agente2.interactuar_en_bucle(
-            "¿Cuál es mi nombre de usuario en este sistema?",
-            stream=True
-        )
+        while True:
+            prompt = input("\n📝 Escribe tu pregunta: ")
+            if prompt.strip().lower() in ("salir", "exit", "quit"):
+                print("\n👋 Hasta pronto.")
+                break
 
-        async for token in respuesta_gen:
-            print(token, end="", flush=True)
+            print("\n💬 Respuesta en streaming:\n")
+            respuesta_gen = await agente2.interactuar_en_bucle(
+                prompt=prompt,
+                stream=True
+            )
+
+            async for token in respuesta_gen:
+                print(token, end="", flush=True)
 
 
     await probar_interaccion_stream()
 
 
+
+
 # Ejecutar
 if __name__ == "__main__":
     asyncio.run(main())
 
-
-
-

prueba_mcp.py

@@ -1,29 +1,29 @@
+import asyncio
+from src.Llms.MCPs.McpServer import MCPServerRunner
 
+async def main():
+    venv_python = r"E:\Fitz_Studio\.venv\Scripts\python.exe"
 
+    runner_math = MCPServerRunner(
+        r"E:\Fitz_Studio\src\Llms\MCPs\McpServers\server_math.py",
+        python_path=venv_python
+    )
+    runner_tools = MCPServerRunner(
+        r"E:\Fitz_Studio\src\Llms\MCPs\McpServers\server_utils.py",
+        python_path=venv_python
+    )
 
+    await runner_math.start()
+    await runner_tools.start()
 
-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()
+    try:
+        while True:
+            await asyncio.sleep(1)
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n⛔ Terminando servidores...")
 
-    print("\n🔧 Herramientas:", tools)
+    await runner_math.stop()
+    await runner_tools.stop()
 
-
-    print("\n📋 Prompts:", prompts)
-
-    print("\n📂 Resources:", resources)
-
-
-asyncio.run(test_registry(registry))
-
-
-
-async def test_wrapper():
-
-        # 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
-
-
-# asyncio.run(test_wrapper())
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())

pruebas_conceptos/emision_datos_fastapi/data_fastapi.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+
+app = FastAPI()
+
+# Permitir acceso desde el frontend
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],  # cámbialo por ["http://localhost:5173"] si es necesario
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+@app.get("/api/bar")
+def get_bar_chart():
+    return {
+        "xAxis": {"type": "category", "data": ["Ene", "Feb", "Mar", "Abr"]},
+        "yAxis": {"type": "value"},
+        "series": [{"data": [5, 20, 36, 10], "type": "bar"}]
+    }
+
+@app.get("/api/line")
+def get_line_chart():
+    return {
+        "xAxis": {"type": "category", "data": ["Semana 1", "Semana 2", "Semana 3", "Semana 4"]},
+        "yAxis": {"type": "value"},
+        "series": [{"data": [15, 25, 18, 30], "type": "line"}]
+    }
+
+@app.get("/api/pie")
+def get_pie_chart():
+    return {
+        "tooltip": {"trigger": "item"},
+        "legend": {"top": "5%", "left": "center"},
+        "series": [{
+            "name": "Accesos",
+            "type": "pie",
+            "radius": ["40%", "70%"],
+            "avoidLabelOverlap": False,
+            "itemStyle": {"borderRadius": 10, "borderColor": "#fff", "borderWidth": 2},
+            "label": {"show": False, "position": "center"},
+            "emphasis": {
+                "label": {"show": True, "fontSize": 16, "fontWeight": "bold"}
+            },
+            "labelLine": {"show": False},
+            "data": [
+                {"value": 1048, "name": "Search"},
+                {"value": 735, "name": "Direct"},
+                {"value": 580, "name": "Email"},
+                {"value": 484, "name": "Union Ads"},
+                {"value": 300, "name": "Video Ads"}
+            ]
+        }]
+    }
+
+@app.get("/api/scatter")
+def get_scatter_chart():
+    return {
+        "xAxis": {},
+        "yAxis": {},
+        "series": [{
+            "symbolSize": 20,
+            "data": [
+                [10, 8], [20, 20], [30, 10], [40, 30], [50, 15]
+            ],
+            "type": "scatter"
+        }]
+    }

sandbox/CuentosInfantiles/Cuento1.txt

@@ -0,0 +1 @@
+Érase una vez un pequeño ratón que vivía en un bosque mágico. Un día, encontró una pequeña llave dorada...

sandbox/CuentosInfantiles/Cuento2.txt

@@ -0,0 +1 @@
+Había una vez un pequeño conejo que soñaba con saltar más alto que las nubes. Un día, encontró unas botas mágicas...

sandbox/CuentosInfantiles/Cuento3.txt

@@ -0,0 +1 @@
+En un bosque encantado vivía una pequeña hada que siempre ayudaba a los animales a encontrar su camino de regreso a casa...

sandbox/CuentosInfantiles/Cuento4.txt

@@ -0,0 +1 @@
+Había una vez un osito que quería aprender a tocar la flauta mágica para alegrar a los habitantes del bosque...

sandbox/CuentosInfantiles/Cuento5.txt

@@ -0,0 +1 @@
+En una colina lejana, vivía un conejo que podía correr tan rápido como el viento. Un día, decidió participar en la gran carrera del bosque...

sandbox/ERP_Simple/src/main.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+# main.py
+
+if __name__ == '__main__':
+    print('Bienvenido al sistema ERP')

sandbox/ERP_Simple/tests/test_sample.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+# test_sample.py
+
+def test_placeholder():
+    assert True

snippets/utilizar_logger.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+
+
+LoggerDB(db_credencial, "logger_eventos", created_by="sistema_agente")
+
+logger.info("Esto solo se verá en la base de datos")
+logger.error("No aparecerá en la terminal")

src/ConexionApis/Ollama_cliente.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+import requests
+from src.Credenciales.ollama_credencial import OllamaCredencial
+
+class OllamaCliente:
+    def __init__(self, credencial: OllamaCredencial):
+        """
+        Inicializa el cliente de Ollama con una instancia de OllamaCredencial.
+        """
+        self.credencial = credencial
+        self.base_url = self.credencial.base_url
+
+    # --- Chat Completions ---
+    def chat_completion(self, model: str, messages: list, stream: bool = False, **kwargs):
+        url = f"{self.base_url}/api/chat"
+        payload = {
+            "model": model,
+            "messages": messages,
+            "stream": stream,
+            **kwargs
+        }
+        response = requests.post(url, json=payload, stream=stream)
+        response.raise_for_status()
+
+        return self._handle_stream(response) if stream else response.json()
+
+    def _handle_stream(self, response):
+        for line in response.iter_lines():
+            if line:
+                try:
+                    parsed = line.decode("utf-8")
+                    # Extraer contenido si está en JSON como {"message":{"content":"..."},...}
+                    if parsed.startswith("{"):
+                        import json
+                        data = json.loads(parsed)
+                        if "message" in data and "content" in data["message"]:
+                            yield data["message"]["content"]
+                except Exception:
+                    continue
+
+    # --- Text Completion (legacy) ---
+    def completion(self, model: str, prompt: str, **kwargs):
+        url = f"{self.base_url}/api/generate"
+        payload = {
+            "model": model,
+            "prompt": prompt,
+            **kwargs
+        }
+        response = requests.post(url, json=payload)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()
+
+    # --- Embeddings ---
+    def embedding(self, model: str, input: str | list[str], **kwargs):
+        url = f"{self.base_url}/api/embeddings"
+        payload = {
+            "model": model,
+            "prompt": input,
+            **kwargs
+        }
+        response = requests.post(url, json=payload)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()

src/Credenciales/ollama_credencial.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+
+class OllamaCredencial:
+    def __init__(self, titulo: str, base_url: str = "http://localhost:11434", id: str = None):
+        """
+        :param titulo: Nombre descriptivo para esta credencial de Ollama.
+        :param base_url: URL base donde está corriendo el servidor de Ollama (por defecto: localhost).
+        """
+        self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("OLLA").generar()
+        self.titulo = titulo
+        self.base_url = base_url.rstrip("/")
+
+    def get_headers(self) -> dict:
+        """
+        Retorna encabezados para autenticación si se requiere en el futuro.
+        Por defecto, Ollama local no usa headers especiales.
+        """
+        return {
+            "Content-Type": "application/json"
+        }

src/Llms/Agente.py

@@ -3,6 +3,14 @@ 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
+import re
+import json
+
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+LoggerDB(db_credencial, "logger_agentes", created_by="sistema")
+
+
 
 
 class AgenteAI:
@@ -17,7 +25,7 @@ class AgenteAI:
         max_iterations: int = 1,
         memoria: Optional[MemoryConvABC] = None,
         version: str = "1.0.0",
-        mcp: ClientRegistry = None,
+        mcp: Optional[ClientRegistry] = None,
         output_schema: Optional[dict] = None,
     ):
         self.modelo = modelo
@@ -48,219 +56,379 @@ class AgenteAI:
 
 
 
-    @property
-    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).
+    async def generar_system_prompt(self) -> str:
 
-Tu comportamiento sigue este flujo:
+        info = f"""Eres un agente de texto y te llamas {self.nombre} 
 
-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.**
+        ### Descripción:
+        {self.descripcion}
 
----
+        ### Rol:
+        {self.rol}
 
-# Formato MCP
+        ### Objetivos:
+        {chr(10).join(f"- {o}" for o in self.objetivos)}
 
-```mcp
-{{
-  "tool": "<nombre_de_la_herramienta>",
-  "input": {{
-    "clave": "valor"
-  }}
-}}
-Reglas clave:
+        ### System Prompt:
+        {self.system_prompt}
 
-Razonas antes de actuar.
+        Siempre estructura tus respuestas con claridad, y termina con <END> cuando hayas completado la tarea principal del usuario.
+        """.strip()
 
-Nunca hables después de un bloque MCP.
-
-No combines respuestas y herramientas.
-
-Piensa. Decide. Actúa.
-
-Herramientas disponibles para usar con MCP:
-{tools_str}
-
-""".strip()
+        return info
 
 
 
 
 
+    async def construir_prompt_usuario(self, prompt_usuario: str) -> str:
+        bloques = []
 
-    # Conseguir las herramientas disponibles
+        if self.mcp:
+            tools_str = await self._obtener_herramientas_disponibles_str()
+            bloques.append(f"### Herramientas disponibles (MCP):\n{tools_str}")
+            bloques.append("""### Instrucciones para actuar con herramientas MCP:
+            Eres un agente conversacional con acceso a herramientas MCP. Cuando el usuario te haga una solicitud, sigue este proceso paso a paso:
+            ---
+            🧠 **Piensa**:  
+            Reflexiona en voz alta. Explica claramente qué crees que se necesita hacer y por qué.
+            🎯 **Decide**:  
+            Elige si puedes resolverlo tú solo, si necesitas más información del usuario, o si una herramienta MCP sería útil.
+            ⚙️ **Actúa**:  
+            Si decides usar una herramienta, **escribe el bloque MCP justo después**, sin ningún texto extra después del bloque.
+            ---
+            ### Formato MCP:
+                           
+            ```mcp
+            {
+            "server": "tools",
+            "tool": "get_current_user",
+            "input": {}
+            }
+            ```
+
+            ---
+                           
+            ### ❗ REGLAS IMPORTANTES:
+
+            - **Puedes pensar y decidir con texto normal**, pero:
+            - El **bloque MCP debe ser lo último** que aparece en tu mensaje.
+            - **NO escribas nada después del bloque MCP.**
+            - Solo usa `<END>` cuando:
+            - hayas terminado completamente la tarea del usuario,
+            - e interpretado la salida de las herramientas que usaste.
+            - Puedes hacer múltiples pasos si es necesario: usar una herramienta, esperar su salida, analizarla, usar otra, etc.
+            - Si decides no usar herramientas, simplemente responde como lo harías normalmente.
+            - Si no estás seguro de algo, **pide aclaraciones al usuario** antes de actuar.
+
+            ---
+
+            ✅ Correcto:
+            ```mcp
+            {
+            "server": "tools",
+            "tool": "generate_uuid",
+            "input": {}
+            }
+            ````
+            🔵 Siempre usa ` ```mcp ` (con triple backtick y la palabra `mcp`) antes del JSON. No escribas nada después del bloque.  
+            ````
+            ---
+
+            ### ✅ Ejemplo correcto:
+
+            Necesito generar un identificador único para el usuario.  
+            Para eso usaré la herramienta `generate_uuid` disponible.  
+            
+            ```mcp
+            {
+            "server": "tools",
+            "tool": "generate_uuid",
+            "input": {}
+            }
+
+            """)
+
+        if self.memoria:
+            historial = self.memoria.cargar_historial_chat()
+            if historial:
+                memoria_str = "\n".join(
+                    [f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in historial]
+                )
+                bloques.append(f"### Memoria del chat:\n{memoria_str}")
+
+        if self.output_schema:
+            schema_str = str(self.output_schema)
+            bloques.append(f"### Salida esperada:\n{schema_str}")
+
+        bloques.append(f"### Prompt del usuario:\n{prompt_usuario}")
+
+        return "\n\n".join(bloques)
+    
+
+
+
+
+### Conseguir las herramientas disponibles
 
     async def _obtener_herramientas_disponibles_str(self) -> str:
+        logger.info("Inicio de obtención de herramientas disponibles")
+
         if not self.mcp:
+            logger.warning("No se ha definido el cliente MCP.")
             return "No se han definido herramientas disponibles."
 
-        herramientas = []
-        tools_por_cliente = await self.mcp.listar_tools_por_cliente()
+        try:
+            resultado = await self.mcp.listar_tools_por_cliente()
+            tools_por_cliente = resultado.get("tools", {})
+            errores = resultado.get("errores", {})
 
-        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."
+            logger.debug(f"Tools obtenidas: {list(tools_por_cliente.keys())}")
+            logger.debug(f"Errores detectados: {list(errores.keys())}")
+
+            herramientas = []
+
+            for name, tools in tools_por_cliente.items():
+                if not tools:
+                    logger.info(f"Servidor {name} no tiene herramientas disponibles.")
+                    continue
+
+                herramientas.append(f"\n🔌 Server: {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}
+            """)
+                    logger.debug(f"Herramienta agregada: {tool.name} del servidor {name}")
+
+            if errores:
+                herramientas.append("\n⚠️ Los siguientes servidores no están disponibles:")
+                for name, error in errores.items():
+                    herramientas.append(f"- {name}: {error}")
+                    logger.warning(f"Servidor con error: {name} -> {error}")
+
+            logger.info("Finalización de obtención de herramientas exitosamente.")
+            return "\n".join(herramientas) or "No hay herramientas disponibles actualmente."
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error inesperado al obtener herramientas: {str(e)}", exc_info=True)
+            return "Se produjo un error al obtener las herramientas disponibles."
 
 
 
 
-
-
-
-
-
-
-    # Formatear prompt para agentes
+### Formatear prompt para agentes
 
     def _formatear_prompt(self, mensajes: List[dict]) -> str:
         return "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in mensajes])
 
 
 
+### Ejecutar codigo MCP
+
+    async def ejecutar_bloque_mcp(self, respuesta: str) -> Optional[str]:
+        logger.info("Iniciando ejecución de bloque MCP.")
+
+        patron = r"```mcp\s*(\{.*?\})\s*```"
+        match = re.search(patron, respuesta, re.DOTALL)
+
+        if not match:
+            patron_incorrecto = r"```[\s]*\{.*?\}[\s]*```"
+            if re.search(patron_incorrecto, respuesta, re.DOTALL):
+                logger.warning("Bloque detectado sin especificador `mcp`.")
+                return "Advertencia: Usaste un bloque de herramienta MCP pero olvidaste indicar el lenguaje `mcp`. Corrige el bloque a: ```mcp { ... } ```"
+            logger.info("No se encontró ningún bloque MCP en la respuesta.")
+            return None
+
+        try:
+            bloque_json_str = match.group(1)
+            logger.debug(f"Bloque MCP detectado: {bloque_json_str}")
+
+            bloque = json.loads(bloque_json_str)
+
+            server_name = bloque["server"]
+            tool_name = bloque["tool"]
+            input_args = bloque.get("input", {})
+
+            logger.info(f"Bloque MCP válido. Servidor: {server_name}, Herramienta: {tool_name}")
+            logger.debug(f"Parámetros de entrada: {input_args}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error al interpretar el bloque MCP: {e}", exc_info=True)
+            return f"Error al interpretar el bloque MCP: {e}"
+
+        try:
+            cliente_mcp = self.mcp.get(server_name)
+        except KeyError:
+            logger.warning(f"No se encontró el cliente MCP para el servidor '{server_name}'.")
+            return f"No se encontró el cliente MCP para el servidor '{server_name}'"
+
+        try:
+            logger.info(f"Ejecutando herramienta '{tool_name}' en servidor '{server_name}' con argumentos: {json.dumps(input_args, ensure_ascii=False)}")
+
+            async with cliente_mcp:
+                resultado = await cliente_mcp.call_tool(tool_name, input_args)
+                logger.info(f"Ejecución completada exitosamente. Resultado: {resultado}")
+                return str(resultado)
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error al ejecutar herramienta '{tool_name}' en servidor '{server_name}': {e}", exc_info=True)
+            return f"Error al ejecutar herramienta '{tool_name}' en servidor '{server_name}': {e}"
+
+
+
+### Ejecutar VARIOS bloques MCP
+
+    async def ejecutar_multiples_bloques_mcp(self, respuesta: str) -> Optional[List[str]]:
+        logger.info("Buscando múltiples bloques MCP en la respuesta.")
+
+        patron = r"```mcp\s*(\{.*?\})\s*```"
+        matches = re.finditer(patron, respuesta, re.DOTALL)
+
+        resultados = []
+        hubo_bloques = False
+
+        for match in matches:
+            hubo_bloques = True
+            bloque_json_str = match.group(1)
+            try:
+                bloque = json.loads(bloque_json_str)
+                server_name = bloque["server"]
+                tool_name = bloque["tool"]
+                input_args = bloque.get("input", {})
+
+                logger.info(f"Ejecutando bloque MCP: servidor={server_name}, herramienta={tool_name}")
+
+                try:
+                    cliente_mcp = self.mcp.get(server_name)
+                except KeyError:
+                    msg = f"No se encontró el cliente MCP para el servidor '{server_name}'"
+                    logger.warning(msg)
+                    resultados.append(msg)
+                    continue
+
+                async with cliente_mcp:
+                    resultado = await cliente_mcp.call_tool(tool_name, input_args)
+                    resultado_str = f"[{server_name}.{tool_name}] → {resultado}"
+                    resultados.append(resultado_str)
+
+            except Exception as e:
+                error_msg = f"Error al procesar bloque MCP: {str(e)}"
+                logger.error(error_msg, exc_info=True)
+                resultados.append(error_msg)
+
+        if not hubo_bloques:
+            logger.info("No se encontró ningún bloque MCP en la respuesta.")
+            return None
+
+        return resultados
 
 
 
 
-
-
-    ###----------- Funcion para interactuar
+###----------- 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}]
+        mensaje_usuario = await self.construir_prompt_usuario(prompt)
+        contexto = [{"role": "user", "content": mensaje_usuario}]
         prompt_final = self._formatear_prompt(contexto)
 
         respuesta = await self.modelo.responder(
             prompt=prompt_final,
-            system_prompt=await self.full_system_prompt,  # ✅ correcto
+            system_prompt=await self.generar_system_prompt(),
             stream=stream
         )
 
-        if stream:
-            async def wrapper():
-                buffer_respuesta = ""
-                async for token in respuesta:
-                    buffer_respuesta += token
-                    yield token
-                if self.memoria:
-                    self.memoria.guardar_turno("user", prompt)
-                    self.memoria.guardar_turno("assistant", buffer_respuesta)
-                self.numero_interacciones += 1
-                self.updated_at = datetime.now()
-            return wrapper()
-        else:
-            if self.memoria:
-                self.memoria.guardar_turno("user", prompt)
-                self.memoria.guardar_turno("assistant", respuesta)
-            self.numero_interacciones += 1
-            self.updated_at = datetime.now()
-            return respuesta
+        return respuesta
 
 
 
 
 
 
-
-
-    ###----------- Funcion para interactuar en bucle
+###----------- 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
+        respuesta_anterior = ""
+        resultado_mcp_anterior = None  # <-- Guarda último resultado del MCP
         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
+            nonlocal iteration, respuesta_anterior, resultado_mcp_anterior
 
             while self.max_iterations == 0 or iteration < self.max_iterations:
-                print(f"\n🔁 [generador] Iteración: {iteration}")
+                instruccion_fin = (
+                    "\n\nIMPORTANTE: Cuando hayas respondido completamente a la pregunta original del usuario y no requieras más pasos, "
+                    "escribe <END> para indicar que has terminado."
+                )
 
                 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: <END>"
-                    )
+                    prompt_actual = prompt_original + instruccion_fin
                 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: <END>"
-                        "En caso contrario, responde a la pregunta original "
-                        "y añade información relevante que no hayas mencionado antes.\n\n"
+                        f"Esto fue lo último que dijiste:\n{respuesta_anterior}\n\n"
+                        f"{instruccion_fin}"
                     )
 
-                contexto = historial + [{"role": "user", "content": prompt_actual}]
+                if resultado_mcp_anterior:
+                    prompt_actual += (
+                        "\n\nEsta fue la salida de la herramienta que usaste:\n"
+                        f"{resultado_mcp_anterior}\n\n"
+                        "Úsala para seguir resolviendo el problema o tomar una nueva decisión."
+                    )
+
+                mensaje_usuario = await self.construir_prompt_usuario(prompt_actual)
+                contexto = [{"role": "user", "content": mensaje_usuario}]
                 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=await self.full_system_prompt,
+                    system_prompt=await self.generar_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}")
 
+                # Revisar y ejecutar bloque MCP si existe
+                resultado_mcp_anterior = None
+                if "```mcp" in respuesta_anterior:
+                    resultados_mcp = await self.ejecutar_multiples_bloques_mcp(respuesta_anterior)
+                    if resultados_mcp:
+                        resultado_mcp_anterior = "\n".join(resultados_mcp)
+
+                        if stream:
+                            yield "\n" + resultado_mcp_anterior
+                        else:
+                            respuestas.append(resultado_mcp_anterior)
+
+                # Guardar historial si hay memoria
                 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 "<end>" in respuesta_anterior.lower():
-                    print("🛑 [generador] Detectado <end>. Terminando bucle.")
+                if "<end>" in respuesta_anterior.lower() and "```mcp" not in respuesta_anterior.lower():
                     break
 
                 iteration += 1
-                prompt_actual = ""
 
-        return generador() if stream else await generador_to_list(generador)
+        return generador() if stream else await generador_to_list(generador())
 
 
 

src/Llms/MCPs/McpClient.py

@@ -9,6 +9,7 @@ from fastmcp.client.transports import (
 )
 from mcp.types import *
 from fastmcp.exceptions import ClientError
+import asyncio
 
 
 class MCPClient:
@@ -52,10 +53,13 @@ class MCPClient:
 
     # 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 call_tool(self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None) -> list[TextContent | ImageContent | EmbeddedResource]:
+        try:
+            return await asyncio.wait_for(
+                self.client.call_tool(name, arguments), timeout=10
+            )
+        except asyncio.TimeoutError:
+            raise RuntimeError(f"Timeout al ejecutar herramienta '{name}'")
 
     async def get_prompt(
         self, name: str, arguments: dict[str, str] | None = None

src/Llms/MCPs/McpClient_Registry.py

@@ -22,35 +22,35 @@ class ClientRegistry:
     def __contains__(self, name: str) -> bool:
         return name in self._clients
     
-    async def listar_tools_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
-        resultado = {}
+    async def listar_tools_por_cliente(self) -> dict[str, Any]:
+        resultado = {"tools": {}, "errores": {}}
         for name, wrapper in self._clients.items():
             try:
                 async with wrapper:
-                    resultado[name] = await wrapper.list_tools()
+                    resultado["tools"][name] = await wrapper.list_tools()
             except Exception as e:
-                print(f"[TOOLS] ❌ Error en '{name}': {e}")
-                resultado[name] = []
+                resultado["errores"][name] = str(e)
+                resultado["tools"][name] = []
         return resultado
 
-    async def listar_prompts_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
-        resultado = {}
+    async def listar_prompts_por_cliente(self) -> dict[str, Any]:
+        resultado = {"prompts": {}, "errores": {}}
         for name, wrapper in self._clients.items():
             try:
                 async with wrapper:
-                    resultado[name] = await wrapper.list_prompts()
+                    resultado["prompts"][name] = await wrapper.list_prompts()
             except Exception as e:
-                print(f"[PROMPTS] ❌ Error en '{name}': {e}")
-                resultado[name] = []
+                resultado["errores"][name] = str(e)
+                resultado["prompts"][name] = []
         return resultado
 
-    async def listar_resources_por_cliente(self) -> dict[str, list[Any]]:
-        resultado = {}
+    async def listar_resources_por_cliente(self) -> dict[str, Any]:
+        resultado = {"resources": {}, "errores": {}}
         for name, wrapper in self._clients.items():
             try:
                 async with wrapper:
-                    resultado[name] = await wrapper.list_resources()
+                    resultado["resources"][name] = await wrapper.list_resources()
             except Exception as e:
-                print(f"[RESOURCES] ❌ Error en '{name}': {e}")
-                resultado[name] = []
+                resultado["errores"][name] = str(e)
+                resultado["resources"][name] = []
         return resultado

src/Llms/MCPs/McpServer.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+# server_runner.py
+import subprocess
+import asyncio
+import socket
+import re
+from pathlib import Path
+
+async def wait_for_port(host: str, port: int, timeout: float = 10.0):
+    for _ in range(int(timeout * 10)):
+        try:
+            with socket.create_connection((host, port), timeout=0.5):
+                return True
+        except (OSError, ConnectionRefusedError):
+            await asyncio.sleep(0.1)
+    raise TimeoutError(f"No se pudo conectar al servidor en {host}:{port}")
+
+class MCPServerRunner:
+    def __init__(self, server_script_path: str, python_path: str = "python"):
+        self.server_script_path = server_script_path
+        self.python_path = python_path
+        self.port: int = self._extraer_puerto()
+        self.process: subprocess.Popen | None = None
+
+    def _extraer_puerto(self) -> int:
+        contenido = Path(self.server_script_path).read_text(encoding="utf-8")
+        coincidencias = re.findall(r"port\s*=\s*(\d+)", contenido)
+        if not coincidencias:
+            raise ValueError(f"No se pudo detectar el puerto en {self.server_script_path}")
+        return int(coincidencias[0])
+
+    async def start(self):
+        if self.process is None or self.process.poll() is not None:
+            self.process = subprocess.Popen(
+                [self.python_path, self.server_script_path],
+                stdout=subprocess.PIPE,
+                stderr=subprocess.PIPE
+            )
+            await wait_for_port("127.0.0.1", self.port)
+            print(f"🟢 Servidor MCP iniciado en puerto {self.port}")
+
+    async def stop(self):
+        if self.process and self.process.poll() is None:
+            self.process.terminate()
+            try:
+                self.process.wait(timeout=5)
+            except subprocess.TimeoutExpired:
+                self.process.kill()
+            print("🔴 Servidor MCP detenido")

src/Llms/MCPs/McpServers/server_files.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+from fastmcp import FastMCP
+from pathlib import Path
+import shutil
+from datetime import datetime
+
+# Directorio base seguro
+SANDBOX_DIR = Path("./sandbox").resolve()
+SANDBOX_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+def safe_path(requested_path: str) -> Path:
+    """Siempre interpreta la ruta como relativa al SANDBOX_DIR, incluso si empieza con '/'."""
+    # Normaliza la ruta quitando el primer '/'
+    normalized = requested_path.strip().lstrip("/")
+    full_path = (SANDBOX_DIR / normalized).resolve()
+
+    if not full_path.is_relative_to(SANDBOX_DIR):
+        raise ValueError("Ruta fuera del directorio permitido.")
+    return full_path
+
+mcp = FastMCP()
+
+@mcp.tool(description="Lee y devuelve el contenido de un archivo de texto ubicado en el sistema de archivos seguro. El archivo debe estar dentro del sandbox.")
+def read_file(path: str) -> str:
+    try:
+        file_path = safe_path(path)
+        if not file_path.is_file():
+            raise FileNotFoundError(f"Archivo '{path}' no encontrado.")
+        return file_path.read_text(encoding="utf-8")
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ Error al leer archivo '{path}': {str(e)}"
+    
+
+@mcp.tool(description="Escribe contenido de texto en un archivo dentro del sandbox. Si el archivo ya existe, será sobrescrito.")
+def write_file(path: str, content: str) -> str:
+    file_path = safe_path(path)
+    file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    file_path.write_text(content, encoding="utf-8")
+    return "Archivo guardado correctamente."
+
+@mcp.tool(description="Elimina de forma segura un archivo ubicado dentro del sandbox.")
+def delete_file(path: str) -> str:
+    file_path = safe_path(path)
+    if not file_path.is_file():
+        raise FileNotFoundError("Archivo no encontrado.")
+    file_path.unlink()
+    return "Archivo eliminado."
+
+@mcp.tool(description="Crea una carpeta (y sus carpetas padre si es necesario) dentro del sandbox.")
+def create_folder(path: str) -> str:
+    folder_path = safe_path(path)
+    folder_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    return "Carpeta creada."
+
+
+
+@mcp.tool(description="Lista archivos y carpetas dentro de una ruta del sandbox.")
+def list_directory(path: str = ".") -> list[str]:
+    folder = safe_path(path)
+    if not folder.is_dir():
+        raise NotADirectoryError("Ruta no corresponde a una carpeta.")
+    return sorted(str(p.relative_to(SANDBOX_DIR)) for p in folder.iterdir())
+
+@mcp.tool(description="Muestra la estructura de carpetas y archivos como un árbol, desde una ruta dentro del sandbox.")
+def tree(path: str = ".", depth: int = 3) -> str:
+    base = safe_path(path)
+    if not base.is_dir():
+        raise NotADirectoryError("Ruta no corresponde a una carpeta.")
+
+    tree_output = []
+
+    def walk(dir_path: Path, prefix: str = "", level: int = 0):
+        if level > depth:
+            return
+        entries = sorted(dir_path.iterdir())
+        for i, entry in enumerate(entries):
+            connector = "└── " if i == len(entries) - 1 else "├── "
+            tree_output.append(f"{prefix}{connector}{entry.name}")
+            if entry.is_dir():
+                extension = "    " if i == len(entries) - 1 else "│   "
+                walk(entry, prefix + extension, level + 1)
+
+    tree_output.append(f"{base.name}/")
+    walk(base)
+    return "\n".join(tree_output)
+
+@mcp.tool(description="Devuelve información detallada sobre un archivo: tamaño en bytes, fecha de modificación y tipo.")
+def file_info(path: str) -> dict:
+    fpath = safe_path(path)
+    if not fpath.exists():
+        raise FileNotFoundError("Archivo no encontrado.")
+    return {
+        "nombre": fpath.name,
+        "tipo": "carpeta" if fpath.is_dir() else "archivo",
+        "tamaño_bytes": fpath.stat().st_size,
+        "última_modificación": datetime.fromtimestamp(fpath.stat().st_mtime).isoformat(),
+        "relativo": str(fpath.relative_to(SANDBOX_DIR))
+    }
+
+@mcp.tool(description="Copia un archivo o carpeta dentro del sandbox a otra ruta.")
+def copy_file(src: str, dest: str) -> str:
+    src_path = safe_path(src)
+    dest_path = safe_path(dest)
+    if src_path.is_dir():
+        shutil.copytree(src_path, dest_path, dirs_exist_ok=True)
+    else:
+        dest_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        shutil.copy2(src_path, dest_path)
+    return "Copia completada."
+
+@mcp.tool(description="Mueve o renombra un archivo o carpeta dentro del sandbox.")
+def move_file(src: str, dest: str) -> str:
+    src_path = safe_path(src)
+    dest_path = safe_path(dest)
+    dest_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    src_path.rename(dest_path)
+    return "Movimiento completado."
+
+@mcp.tool(description="Elimina todos los archivos y subcarpetas dentro de una carpeta del sandbox.")
+def clear_folder(path: str) -> str:
+    folder_path = safe_path(path)
+    if not folder_path.is_dir():
+        raise NotADirectoryError("La ruta no es una carpeta.")
+    for item in folder_path.iterdir():
+        if item.is_file() or item.is_symlink():
+            item.unlink()
+        elif item.is_dir():
+            shutil.rmtree(item)
+    return "Carpeta vaciada."
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4201, path="/fs")
+

src/Llms/MCPs/McpServers/server_math.py

@@ -87,6 +87,6 @@ def is_prime(n: int) -> bool:
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    # mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4200, path="/math")
+    mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4200, path="/math")
 
-    mcp.run(transport="stdio")
+    # mcp.run(transport="stdio")

src/Llms/MCPs/McpServers/server_utils.py

@@ -66,3 +66,4 @@ def current_timestamp() -> float:
 
 if __name__ == "__main__":
     mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=4300, path="/tools")
+

src/Llms/Modelos/Ollama_model.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
+from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from typing import AsyncGenerator, Union
+from src.ConexionApis.Ollama_cliente import OllamaCliente  # Asegúrate de importar correctamente
+import asyncio
+
+class ModeloOllama(ModeloABC):
+    def __init__(
+        self,
+        cliente: OllamaCliente,
+        model: str = "llama3",
+        id: str = None,
+        temperature: float = 0.7,
+        top_p: float = 1.0,
+        top_k: int = None,
+        frecuencia_penalizacion: float = 0.0,
+        num_tokens_maximos: int = 512
+    ):
+        if not isinstance(cliente, OllamaCliente):
+            raise TypeError("El parámetro 'cliente' debe ser una instancia de OllamaCliente")
+
+
+        self.id = id if id else GeneradorIDUnico("MOOL").generar()
+        super().__init__(
+            model=model,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+            top_k=top_k,
+            frecuencia_penalizacion=frecuencia_penalizacion,
+            num_tokens_maximos=num_tokens_maximos
+        )
+        self.cliente = cliente
+
+    async def responder(
+        self,
+        prompt: str,
+        system_prompt: str = "",
+        stream: bool = False,
+        **kwargs
+    ) -> Union[str, AsyncGenerator[str, None]]:
+        messages = []
+        if system_prompt:
+            messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+
+        def sync_call():
+            return self.cliente.chat_completion(
+                model=self.model,
+                messages=messages,
+                temperature=self.temperature,
+                top_p=self.top_p,
+                max_tokens=self.num_tokens_maximos,
+                frequency_penalty=self.frecuencia_penalizacion,
+                stream=stream,
+                **kwargs
+            )
+
+        loop = asyncio.get_event_loop()
+        resultado = await loop.run_in_executor(None, sync_call)
+
+        if stream:
+            async def generador():
+                for token in resultado:
+                    yield token
+            return generador()
+        else:
+            return resultado.choices[0].message.content

src/Logger/logger_db.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+from loguru import logger
+from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, TIMESTAMP
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
+
+from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
+
+class LoggerDB:
+    _sink_removido = False  # ← evita múltiples remove() si se crean varias instancias
+
+    def __init__(self, credencial: PostgresCredencial, nombre_tabla: str, created_by: str = None):
+        if not LoggerDB._sink_removido:
+            logger.remove()  # 🧹 elimina impresión en terminal
+            LoggerDB._sink_removido = True
+
+        self.conexion = PostgresConexion(credencial)
+        self.engine = self.conexion.get_engine()
+        self.Session = sessionmaker(bind=self.engine)
+        self.nombre_tabla = nombre_tabla
+        self.created_by = created_by
+
+        self.modelo_logger = self._generar_modelo_logger()
+        self._crear_tabla_si_no_existe()
+        logger.add(self._sink, level="DEBUG")
+
+    def _generar_modelo_logger(self):
+        class LoggerTable(Model_base):
+            __tablename__ = self.nombre_tabla
+            id = Column(Integer, primary_key=True)
+            nivel = Column(String, nullable=False)
+            mensaje = Column(Text, nullable=False)
+            fecha = Column(TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False)
+            modulo = Column(String, nullable=True)
+            funcion = Column(String, nullable=True)
+            linea = Column(Integer, nullable=True)
+        return LoggerTable
+
+    def _crear_tabla_si_no_existe(self):
+        self.modelo_logger.__table__.create(self.engine, checkfirst=True)
+
+    def _sink(self, message):
+        record = message.record
+        try:
+            session = self.Session()
+            log_entry = self.modelo_logger(
+                nivel=record["level"].name,
+                mensaje=record["message"],
+                fecha=record["time"],
+                modulo=record["module"],
+                funcion=record["function"],
+                linea=record["line"],
+                sys_created_by=self.created_by
+            )
+            session.add(log_entry)
+            session.commit()
+            session.close()
+        except SQLAlchemyError as e:
+            print(f"[LoggerDB] Error guardando log en BD: {e}")

src/ScrappingWeb/ElementoWeb.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+from typing import TYPE_CHECKING, Optional
+import random
+import asyncio
+
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from src.ScrappingWeb.Tab import Tab
+
+class ElementoWeb:
+    def __init__(self, tab: "Tab", object_id: str):
+        self.tab = tab
+        self.object_id = object_id
+
+    async def scroll_into_view(self):
+        try:
+            await self.tab._enviar("Runtime.callFunctionOn", {
+                "objectId": self.object_id,
+                "functionDeclaration": "function() { this.scrollIntoView({block: 'center'}); }",
+                "awaitPromise": True
+            })
+            print("📜 Elemento desplazado a la vista.")
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al hacer scroll hacia el elemento: {e}")
+
+    @classmethod
+    def from_node(cls, tab: "Tab", node_id: int) -> "ElementoWeb":
+        # Creamos un objectId a partir del nodeId usando DOM.resolveNode
+        cls._node_id = node_id
+        cls._resolved_object_id = None  # Lazy resolution opcional
+        return cls(tab, object_id=None)
+
+    async def click(self):
+        try:
+            await self.scroll_into_view()
+
+            # Resolver objectId si es necesario
+            if not self.object_id and hasattr(self, "_node_id"):
+                resolved = await self.tab._enviar("DOM.resolveNode", {"nodeId": self._node_id})
+                self.object_id = resolved["object"]["objectId"]
+
+            if not self.object_id:
+                raise ValueError("No se puede obtener objectId del elemento para hacer click.")
+
+            # Obtener nodeId
+            node_result = await self.tab._enviar("DOM.describeNode", {
+                "objectId": self.object_id
+            })
+
+            node_id = node_result["node"]["nodeId"]
+
+            # Obtener coordenadas con fallback
+            try:
+                box_model = await self.tab._enviar("DOM.getBoxModel", {"nodeId": node_id})
+                content = box_model["model"]["content"]
+                x = (content[0] + content[2]) / 2
+                y = (content[1] + content[5]) / 2
+            except:
+                quads_result = await self.tab._enviar("DOM.getContentQuads", {"nodeId": node_id})
+                quad = quads_result["quads"][0]
+                x = (quad[0] + quad[4]) / 2
+                y = (quad[1] + quad[5]) / 2
+
+            # Simular movimiento humano del mouse
+            start_x, start_y = x + random.uniform(-100, 100), y + random.uniform(-100, 100)
+            steps = random.randint(5, 12)
+            for i in range(1, steps + 1):
+                curr_x = start_x + (x - start_x) * i / steps + random.uniform(-1, 1)
+                curr_y = start_y + (y - start_y) * i / steps + random.uniform(-1, 1)
+                await self.tab._enviar("Input.dispatchMouseEvent", {
+                    "type": "mouseMoved",
+                    "x": curr_x,
+                    "y": curr_y,
+                })
+                await asyncio.sleep(random.uniform(0.01, 0.05))
+
+            # Click humano
+            await self.tab._enviar("Input.dispatchMouseEvent", {
+                "type": "mousePressed",
+                "x": x,
+                "y": y,
+                "button": "left",
+                "clickCount": 1
+            })
+            await asyncio.sleep(random.uniform(0.05, 0.15))
+            await self.tab._enviar("Input.dispatchMouseEvent", {
+                "type": "mouseReleased",
+                "x": x,
+                "y": y,
+                "button": "left",
+                "clickCount": 1
+            })
+
+            print(f"🖱️ Click humano simulado en ({x:.1f}, {y:.1f})")
+
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al hacer click físico: {e}")
+            print("🧪 Intentando fallback con JavaScript click()...")
+            await self.click_js()
+
+
+    async def click_js(self):
+        try:
+            await self.tab._enviar("Runtime.callFunctionOn", {
+                "objectId": self.object_id,
+                "functionDeclaration": "function() { this.click(); }",
+                "awaitPromise": True
+            })
+            print("🖱️ Click simulado por JavaScript (element.click())")
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al ejecutar click en JS: {e}")
+
+    async def obtener_texto(self) -> Optional[str]:
+        return await self.tab.evaluar_js(f'document.getElementById("{self.object_id}").textContent')
+
+    async def escribir_texto(self, texto: str):
+        await self.tab.evaluar_js(f'document.getElementById("{self.object_id}").value = "{texto}"')

src/ScrappingWeb/Navegador.py

@@ -0,0 +1,193 @@
+import asyncio
+import os
+import signal
+import subprocess
+import json
+from typing import Optional
+import aiohttp
+
+
+class Navegador:
+    def __init__(self,
+                 chrome_path: str,
+                 user_data_dir: str,
+                 id: Optional[int] = None,
+                 download_dir: Optional[str] = None,
+                 debugging_port: int = 9222,
+                 headless: bool = False,
+                 user_agent: Optional[str] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/136.0.0.0 Safari/537.36"):
+        self.chrome_path = chrome_path
+        self.user_data_dir = user_data_dir
+        self.id = id
+        self.download_dir = download_dir or os.path.join(self.user_data_dir, "downloads")
+        self.debugging_port = debugging_port
+        self.headless = headless
+        self.user_agent = user_agent
+        self.chrome_process: Optional[subprocess.Popen] = None
+
+    async def _esperar_debugger(self, timeout=10):
+        url = f"http://127.0.0.1:{self.debugging_port}/json"
+        for _ in range(timeout * 10):  # 10 intentos por segundo
+            try:
+                async with aiohttp.ClientSession() as session:
+                    async with session.get(url) as resp:
+                        if resp.status == 200:
+                            print("✅ Chrome listo para debugging.")
+                            return
+            except Exception:
+                pass
+            await asyncio.sleep(0.1)
+        raise RuntimeError("❌ Chrome no respondió en el puerto de debugging.")
+
+    def _preconfigurar_preferencias(self):
+        prefs_path = os.path.join(self.user_data_dir, "Default", "Preferences")
+        os.makedirs(os.path.dirname(prefs_path), exist_ok=True)
+        os.makedirs(self.download_dir, exist_ok=True)
+
+        prefs = {
+            "profile": {
+                "exit_type": "Normal",
+                "exited_cleanly": True
+            },
+            "browser": {
+                "has_seen_welcome_page": True
+            },
+            "distribution": {
+                "skip_first_run_ui": True
+            },
+            "download": {
+                "default_directory": self.download_dir,
+                "prompt_for_download": False,
+                "directory_upgrade": True,
+                "extensions_to_open": ""
+            },
+            "savefile": {
+                "default_directory": self.download_dir
+            }
+        }
+
+        if os.path.exists(prefs_path):
+            try:
+                with open(prefs_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                    existing = json.load(f)
+                existing.update(prefs)
+                prefs = existing
+            except Exception:
+                pass
+
+        with open(prefs_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(prefs, f, indent=2)
+
+    def _build_args(self):
+        os.makedirs(self.user_data_dir, exist_ok=True)
+        self._preconfigurar_preferencias()
+
+        args = [
+            f"--remote-debugging-port={self.debugging_port}",
+            f"--user-data-dir={self.user_data_dir}",
+            "--disable-blink-features=AutomationControlled",
+            "--no-sandbox",
+            "--disable-web-security",
+            # "--disable-extensions",
+            "--disable-dev-shm-usage",
+            "--disable-infobars",
+            "--disable-popup-blocking",
+            "--disable-default-apps",
+            "--mute-audio",
+            "--window-size=1024,1024",
+            "--no-first-run",
+            "--no-default-browser-check",
+            "--disable-features=DefaultBrowserPrompt",
+            "--disable-component-update",
+            "--disable-background-networking",
+            "--disable-sync",
+            "--disable-translate",
+            "--disable-background-timer-throttling",
+            "--disable-client-side-phishing-detection",
+            "--disable-component-extensions-with-background-pages",
+            "--metrics-recording-only",
+            "--safebrowsing-disable-auto-update",
+
+
+        ]
+
+        if self.headless:
+            args.append("--headless=new")
+
+        if self.user_agent:
+            args.append(f"--user-agent={self.user_agent}")
+
+        return args
+    
+
+
+    async def inyectar_spoof_chrome(self):
+        script = """
+        window.chrome = {
+            app: {
+                isInstalled: false,
+                InstallState: {
+                    DISABLED: 'disabled',
+                    INSTALLED: 'installed',
+                    NOT_INSTALLED: 'not_installed'
+                },
+                RunningState: {
+                    CANNOT_RUN: 'cannot_run',
+                    READY_TO_RUN: 'ready_to_run',
+                    RUNNING: 'running'
+                }
+            },
+            runtime: {
+                PlatformOs: { MAC: 'mac', WIN: 'win', ANDROID: 'android', CROS: 'cros', LINUX: 'linux', OPENBSD: 'openbsd' },
+                PlatformArch: { ARM: 'arm', X86_32: 'x86-32', X86_64: 'x86-64' },
+                PlatformNaclArch: { ARM: 'arm', X86_32: 'x86-32', X86_64: 'x86-64' },
+                RequestUpdateCheckStatus: { THROTTLED: 'throttled', NO_UPDATE: 'no_update', UPDATE_AVAILABLE: 'update_available' },
+                OnInstalledReason: { INSTALL: 'install', UPDATE: 'update', CHROME_UPDATE: 'chrome_update', SHARED_MODULE_UPDATE: 'shared_module_update' },
+                OnRestartRequiredReason: { APP_UPDATE: 'app_update', OS_UPDATE: 'os_update', PERIODIC: 'periodic' }
+            }
+        };
+        """
+
+        url = f"http://127.0.0.1:{self.debugging_port}/json"
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.get(url) as resp:
+                targets = await resp.json()
+
+            for target in targets:
+                if "webSocketDebuggerUrl" not in target:
+                    continue
+
+                target_id = target["id"]
+                async with session.post(
+                    f"http://127.0.0.1:{self.debugging_port}/json/protocol",
+                    json={"targetId": target_id}
+                ):
+                    pass  # CDP protocol fetch optional
+
+                async with session.post(
+                    f"http://127.0.0.1:{self.debugging_port}/json/send",
+                    json={
+                        "id": 1,
+                        "method": "Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument",
+                        "params": {"source": script}
+                    }
+                ) as inject_resp:
+                    if inject_resp.status == 200:
+                        print("✅ chrome.* spoof inyectado.")
+
+
+    async def iniciar(self):
+        args = self._build_args()
+        self.chrome_process = subprocess.Popen([self.chrome_path] + args)
+        print(f"Chrome iniciado (headless={self.headless}). Esperando disponibilidad del debugger...")
+        await self._esperar_debugger()
+        await self.inyectar_spoof_chrome()
+
+    async def cerrar(self):
+        if self.chrome_process and self.chrome_process.poll() is None:
+            self.chrome_process.terminate()
+            try:
+                await asyncio.wait_for(asyncio.to_thread(self.chrome_process.wait), timeout=5)
+            except asyncio.TimeoutError:
+                self.chrome_process.kill()
+            print("🛑 Chrome cerrado correctamente.")

src/ScrappingWeb/Scrapper.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+import aiohttp
+import websockets
+import json
+import asyncio
+from src.ScrappingWeb.Tab import Tab
+
+class Scrapper:
+    def __init__(self, debugging_url: str = "http://127.0.0.1:9222"):
+        self.debugging_url = debugging_url
+        self.tabs: list[Tab] = []
+
+    async def _crear_tab_websocket_url(self, target_url: str = "about:blank") -> str:
+        """
+        Crea una nueva pestaña usando el método oficial Target.createTarget
+        y devuelve su WebSocketDebuggerUrl.
+        """
+        # 1. Obtener el WebSocket general del browser (root)
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.get(f"{self.debugging_url}/json/version") as resp:
+                if resp.status != 200:
+                    raise RuntimeError("No se pudo obtener información del navegador")
+                data = await resp.json()
+                browser_ws_url = data["webSocketDebuggerUrl"]
+
+        # 2. Conectarse al WebSocket del browser
+        async with websockets.connect(browser_ws_url) as websocket:
+            # 3. Enviar comando para crear target
+            msg_id = 1
+            await websocket.send(json.dumps({
+                "id": msg_id,
+                "method": "Target.createTarget",
+                "params": {
+                    "url": target_url,
+                    "newWindow": False
+                }
+            }))
+
+            # 4. Esperar respuesta con el targetId
+            while True:
+                respuesta = await websocket.recv()
+                data = json.loads(respuesta)
+                if data.get("id") == msg_id:
+                    target_id = data["result"]["targetId"]
+                    break
+
+        # 5. Esperar a que el target aparezca en /json
+        for _ in range(30):  # máximo ~3 segundos
+            await asyncio.sleep(0.1)
+            async with aiohttp.ClientSession() as session:
+                async with session.get(f"{self.debugging_url}/json") as resp:
+                    if resp.status == 200:
+                        tabs = await resp.json()
+                        for tab in tabs:
+                            if tab.get("id") == target_id:
+                                return tab["webSocketDebuggerUrl"]
+
+        raise RuntimeError("No se pudo obtener el WebSocket de la nueva pestaña")
+
+    async def nueva_tab(self, url: str, wait_time: float = 5.0) -> Tab:
+        websocket_url = await self._crear_tab_websocket_url()
+        tab = await Tab.crear_desde_websocket(websocket_url)
+        self.tabs.append(tab)
+        await tab.navegar(url, wait_time)
+        return tab
+
+    async def cerrar_todos(self):
+        for tab in list(self.tabs):
+            await tab.cerrar()
+        self.tabs.clear()

src/ScrappingWeb/Tab.py

@@ -0,0 +1,164 @@
+import asyncio
+import json
+import base64
+import websockets
+from typing import Optional
+from typing import List
+from src.ScrappingWeb.ElementoWeb import ElementoWeb 
+
+class Tab:
+    def __init__(self, websocket: websockets.WebSocketClientProtocol, ws_url: str):
+        self.websocket = websocket
+        self.ws_url = ws_url
+        self._message_id = 0
+        self._pending = {}
+        self._load_event = asyncio.Event()
+
+    @classmethod
+    async def crear_desde_websocket(cls, ws_url: str) -> "Tab":
+        websocket = await websockets.connect(ws_url)
+        tab = cls(websocket, ws_url)
+        asyncio.create_task(tab._recibir_eventos())
+        await tab._enviar("Page.enable")
+        await tab._enviar("Network.enable")
+        return tab
+
+    async def _recibir_eventos(self):
+        async for mensaje in self.websocket:
+            data = json.loads(mensaje)
+            if "id" in data and data["id"] in self._pending:
+                future = self._pending.pop(data["id"])
+                future.set_result(data.get("result"))
+            elif data.get("method") == "Page.loadEventFired":
+                self._load_event.set()
+
+    async def _enviar(self, metodo: str, parametros: Optional[dict] = None) -> dict:
+        self._message_id += 1
+        msg_id = self._message_id
+        mensaje = {
+            "id": msg_id,
+            "method": metodo,
+            "params": parametros or {}
+        }
+
+        future = asyncio.get_event_loop().create_future()
+        self._pending[msg_id] = future
+        await self.websocket.send(json.dumps(mensaje))
+        return await future
+
+    async def navegar(self, url: str, wait_time: float = 5.0):
+        self._load_event.clear()
+        print(f"🌍 Navegando a: {url}")
+        await self._enviar("Page.navigate", {"url": url})
+        try:
+            await asyncio.wait_for(self._load_event.wait(), timeout=wait_time)
+            print("✅ Página cargada correctamente.")
+        except asyncio.TimeoutError:
+            print(f"⚠️ Tiempo de espera agotado ({wait_time}s) al cargar la página.")
+
+    async def evaluar_js(self, js_code: str) -> Optional[str]:
+        try:
+            result = await self._enviar("Runtime.evaluate", {
+                "expression": js_code,
+                "returnByValue": True
+            })
+            return result["result"]["value"]
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al ejecutar JS: {e}")
+            return None
+
+    async def obtener_user_agent(self) -> Optional[str]:
+        return await self.evaluar_js("navigator.userAgent")
+
+    async def capturar_screenshot(self, output_path: str = "screenshot.png"):
+        try:
+            result = await self._enviar("Page.captureScreenshot")
+            data = result["data"]
+            with open(output_path, "wb") as f:
+                f.write(base64.b64decode(data))
+            print(f"📸 Screenshot guardado como {output_path}")
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al capturar screenshot: {e}")
+
+    async def cerrar(self):
+        try:
+            await self.websocket.close()
+            print("🛑 WebSocket cerrado.")
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al cerrar pestaña: {e}")
+
+    async def obtener_html_completo(self) -> Optional[str]:
+        """
+        Devuelve el HTML completo de la página actual.
+        """
+        try:
+            result = await self._enviar("Runtime.evaluate", {
+                "expression": "document.documentElement.outerHTML",
+                "returnByValue": True
+            })
+            html = result["result"]["value"]
+            print("📄 HTML completo obtenido.")
+            return html
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al obtener HTML: {e}")
+            return None
+        
+
+    async def obtener_dominio(self) -> Optional[str]:
+        """
+        Devuelve el dominio (hostname) de la página actual, por ejemplo: 'example.com'.
+        """
+        try:
+            dominio = await self.evaluar_js("window.location.hostname")
+            print(f"🌐 Dominio actual: {dominio}")
+            return dominio
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al obtener dominio: {e}")
+            return None
+        
+
+    async def get_element_by_selector_node(self, selector: str) -> Optional["ElementoWeb"]:
+        try:
+            # Obtener nodo raíz del documento
+            doc = await self._enviar("DOM.getDocument")
+            root_node_id = doc["root"]["nodeId"]
+
+            # Buscar el nodo desde el DOM (más confiable que Runtime.evaluate)
+            result = await self._enviar("DOM.querySelector", {
+                "nodeId": root_node_id,
+                "selector": selector
+            })
+            node_id = result["nodeId"]
+
+            if not node_id:
+                print(f"⚠️ Nodo no encontrado con selector: {selector}")
+                return None
+
+            return ElementoWeb.from_node(self, node_id=node_id)
+
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al buscar nodo desde DOM.querySelector: {e}")
+            return None
+
+    async def get_elements_by_css_selector(self, selector: str) -> List["ElementoWeb"]:
+        try:
+            result = await self._enviar("Runtime.evaluate", {
+                "expression": f'Array.from(document.querySelectorAll("{selector}"))',
+                "objectGroup": "grupo_elementos_css",
+                "includeCommandLineAPI": True,
+                "returnByValue": False
+            })
+            array_id = result["result"]["objectId"]
+            props = await self._enviar("Runtime.getProperties", {
+                "objectId": array_id,
+                "ownProperties": True
+            })
+            elementos = []
+            for prop in props["result"]:
+                if "value" in prop and "objectId" in prop["value"]:
+                    elementos.append(ElementoWeb(self, prop["value"]["objectId"]))
+            print(f"🔍 Se encontraron {len(elementos)} elementos con el selector CSS '{selector}'.")
+            return elementos
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Error al buscar elementos por selector CSS '{selector}': {e}")
+            return []