egutierrez
613cd90662
- Implemented OpenAICredencial class for managing OpenAI API keys. - Created OpenAICredencialModel and OpenAICredencialMapper for SQLAlchemy integration. - Developed OpenAICredencialRepo for CRUD operations on OpenAI credentials. - Established OpenAICliente class for interacting with OpenAI API. - Introduced PostgresCredencial class for managing PostgreSQL connection details. - Created PostgresCredencialModel and PostgresCredencialMapper for SQLAlchemy integration. - Developed PostgresCredencialRepo for CRUD operations on PostgreSQL credentials. - Added base connection class and PostgreSQL connection implementation. - Included environment variable loading for sensitive data management.
74 lines
2.0 KiB
Python
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2.0 KiB
Python
import asyncio
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from llms.MCPs.MCPStdioServer import MCPStdioServer
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import os
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async def main():
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prueba = MCPStdioServer(
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name="prueba_server_mcp",
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command="C:/Users/lucas/Desktop/mcps/.venv/Scripts/python.exe",
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args=["C:/Users/lucas/Desktop/mcps/server_mcp_python/server_mcp.py"],
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)
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await prueba.start()
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print("Herramientas:", prueba.get_tool_names())
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await prueba.stop() # <- esto previene el error
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if __name__ == "__main__":
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# Asegura compatibilidad para subprocess en Windows
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if os.name == "nt":
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asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
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asyncio.run(main())
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from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
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from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo # Ajusta si está en otro módulo
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from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
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# 1. Crear instancia de conexión (asegúrate de configurar bien tu conexión en Base_conexion)
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from entrypoint.init_db import db_credencial
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conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)
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# 3. Guardar la credencial en la base de datos
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repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)
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credencial_openai = repo.get_by_id(1)
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print(f"✅ Credencial: {credencial_openai.titulo}")
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from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
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cliente = OpenAICliente(credencial_openai)
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from llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI
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modelo = ModeloOpenAI(
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cliente=cliente,
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model="gpt-4o",
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temperature=1,
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top_p=1.0
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)
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from llms.Agente import AgenteAI
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agente_con_herramientas = AgenteAI(
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modelo=modelo,
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nombre="Agente con herramientas",
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descripcion="Un agente que puede usar herramientas",
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system_prompt="Eres un asistente que puede usar herramientas para responder preguntas.",
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rol="asistente",
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objetivos=["Asistir al usuario en tareas complejas", "usar herramientas para obtener información adicional"]
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# tools=
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)
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respuesta = agente_con_herramientas.interactuar(
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prompt="Hola como estas?",
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)
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print(respuesta) |