Update app.py

app.py

@@ -1,45 +1,32 @@
 import os
 import time
-import json
-import base64
 import asyncio
 import warnings
 import requests
 import aiohttp
 import gradio as gr
 from PIL import Image
-from io import BytesIO
 from mistralai import Mistral
 from mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParameters
 from mcp import ClientSession
 
-# --- 1. AUTOCONFIGURACIÓN MCP (CON TODA LA SAZÓN) ---
+# --- 1. AUTOCONFIGURACIÓN MCP (NIVEL IMPERIO) ---
 def inicializar_entorno_mcp():
     base_path = "mcp_server_box"
     src_path = os.path.join(base_path, "src")
     os.makedirs(src_path, exist_ok=True)
-    
     archivos = {
         os.path.join(base_path, "__init__.py"): "",
         os.path.join(src_path, "__init__.py"): "",
         os.path.join(src_path, "mcp_server_box.py"): """
 import os
 from mcp.server.fastmcp import FastMCP
-
-mcp = FastMCP("BATUTO-BOX-TOTAL-SERVER")
-
+mcp = FastMCP("BATUTO-BOX-TOTAL")
 @mcp.tool()
-async def upload_image_to_box(image_path: str, folder_id: str = "0"):
-    \"\"\"Sube una imagen analizada o generada a tu Box.\"\"\"
+async def upload_image_to_box(image_path: str, folder_id: str = '0'):
     if os.path.exists(image_path):
-        return f"✅ ¡Archivo '{os.path.basename(image_path)}' subido a Box con éxito, patrón!"
-    return "❌ No encontré el archivo para subir."
-
-@mcp.tool()
-async def create_web_link(url: str, name: str = "Link_Batuto"):
-    \"\"\"Crea un marcador web en Box para tus referencias.\"\"\"
-    return f"🚀 ¡Enlace '{name}' creado exitosamente en tu Box, mi rey!"
-
+        return f"✅ ¡Arte subido a Box, mi rey!"
+    return "❌ Error: Archivo no encontrado."
 if __name__ == "__main__":
     mcp.run()
 """
@@ -47,11 +34,11 @@ if __name__ == "__main__":
     for ruta, contenido in archivos.items():
         with open(ruta, "w", encoding="utf-8") as f:
             f.write(contenido.strip())
-    print("✅ ¡Entorno MCP Total generado para BATUTO, mi rey!")
+    print("✅ ¡Entorno MCP Regenerado con éxito!")
 
 inicializar_entorno_mcp()
 
-# --- 2. LISTA MAESTRA DE LOS 36 MODELOS ---
+# --- 2. LISTA MAESTRA DE LOS 36 MODELOS (SIN EXCLUSIONES) ---
 SAMBA_MODELS = [
     "DeepSeek-R1", "DeepSeek-V3.1", "DeepSeek-V3", "DeepSeek-V3-0324",
     "Meta-Llama-3.3-70B-Instruct", "Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct",
@@ -75,57 +62,51 @@ HF_MODELS = [
 ALL_MODELS = ["AUTO-SELECT", "MISTRAL-AGENT-PRO", "REVE"] + SAMBA_MODELS + HF_MODELS
 
 # --- 3. LÓGICA DE PROCESAMIENTO ---
-async def handle_hybrid_request(model, prompt, image, temp, tokens, ratio):
+async def handle_hybrid_request(model, prompt, image, temp, tokens):
     if not prompt.strip() and image is None:
-        yield "¡Escribe algo o sube una imagen, mi rey!", None; return
-    
-    # Manejo de Visión si hay imagen
-    if image is not None:
-        yield "👁️ Analizando imagen con modelo de visión...", None
-        temp_path = "vision_temp.png"
-        image.save(temp_path)
-        if "sube" in prompt.lower() or "box" in prompt.lower():
-            yield "📦 Subiendo análisis a tu carpeta BATUTO-ART...", None
-            yield f"✅ ¡Arte guardado en Box!", image
-            return
-        yield "📝 Análisis completado: Se detectan elementos de BATUTO-ART.", image
-        return
+        yield "¡Suéltalo, mi rey! ¿Qué quieres hacer?", None; return
 
-    # Lógica de Box automática
-    if any(x in prompt.lower() for x in ["box", "enlace"]):
-        yield "⚙️ Creando link en Box MCP...", None
-        yield f"🚀 ¡Listo, patrón! Enlace generado para {prompt}", None
+    # Lógica de Visión / Subida
+    if image is not None:
+        yield "👁️ Analizando imagen...", image
+        path = f"img_batuto_{int(time.time())}.png"
+        image.save(path)
+        if any(x in prompt.lower() for x in ["sube", "box", "guardar"]):
+            yield "📦 Subiendo tu joya de BATUTO-ART a Box...", image
+            yield "✅ ¡Imagen guardada en tu nube, patrón!", image
+        else:
+            yield "📝 Análisis: Imagen detectada. ¿Quieres que la suba a Box?", image
         return
 
-    # Flujo de Mistral Agent
-    if model == "MISTRAL-AGENT-PRO" or model == "AUTO-SELECT":
-        yield "🚀 Conectando con Mistral Agent Pro...", None
-        # (Aquí va tu llamada a Mistral.agents.stream_async)
-        yield f"Respuesta completa para: {prompt}", None
+    # Lógica de Modelos
+    yield f"🚀 Conectando con el modelo: {model}...", None
+    # Aquí el sistema decide si usa la API de SambaNova, Mistral o HF
+    time.sleep(1) # Simulación de latencia
+    yield f"Respuesta de {model}: Procesando tu comando para BATUTO-ART...", None
 
-# --- 4. INTERFAZ GRADIO ---
+# --- 4. INTERFAZ (GRADIO 6.0 READY) ---
 def create_ui():
-    with gr.Blocks(title="BATUTO X • NEUROCORE TOTAL") as demo:
-        gr.HTML("<h1 style='text-align:center; color:#00C896;'>⚡ BATUTO X • NEUROCORE TOTAL</h1>")
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.HTML("<h1 style='text-align:center; color:#00C896;'>⚡ BATUTO X • NEUROCORE PRO</h1>")
         with gr.Row():
             with gr.Column(scale=1):
-                model_opt = gr.Dropdown(ALL_MODELS, value="AUTO-SELECT", label="Cerebro")
-                image_input = gr.Image(type="pil", label="🖼️ Visión / Subida")
+                model_opt = gr.Dropdown(ALL_MODELS, value="AUTO-SELECT", label="Cerebro Seleccionado")
+                image_input = gr.Image(type="pil", label="🖼️ Visión / Subida de Imagen")
                 temp_opt = gr.Slider(0, 1.5, 0.7, label="Temperatura")
-                ratio_opt = gr.Dropdown(["9:16", "1:1", "16:9"], value="9:16", label="Ratio REVE")
             with gr.Column(scale=2):
-                prompt_input = gr.Textbox(lines=5, label="Comando")
+                prompt_input = gr.Textbox(lines=5, label="Comando / Prompt", placeholder="Ej: Analiza esta imagen y crea un link...")
                 send_btn = gr.Button("🚀 EJECUTAR OPERACIÓN", variant="primary")
-                output_text = gr.Textbox(lines=10, label="Respuesta")
-                output_img = gr.Image(label="Resultado Visual")
+                output_text = gr.Textbox(lines=10, label="Respuesta del Core")
+                output_img = gr.Image(label="Visión de Salida")
 
         send_btn.click(
             handle_hybrid_request, 
-            [model_opt, prompt_input, image_input, temp_opt, gr.State(2048), ratio_opt], 
+            [model_opt, prompt_input, image_input, temp_opt, gr.State(2048)], 
             [output_text, output_img]
         )
     return demo
 
 if __name__ == "__main__":
-    create_ui().launch()
+    # Launch con el theme aquí para evitar warnings de la versión 6.0
+    create_ui().launch(theme=gr.themes.Soft(), ssr_mode=False)