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MCP_RESOURCES.md

@@ -1,134 +0,0 @@
-# MCP Resources Documentation
-
-## Overview
-This MCP server provides agricultural data analysis resources for weed pressure prediction and crop recommendations. The resources are designed to be consumed by LLMs through the Model Context Protocol.
-
-## Available Resources
-
-### Static Resources
-
-#### `agricultural://plots`
-- **Description**: List of all available agricultural plots
-- **Returns**: String with plot names and count
-- **Example**: "Available plots (106): Charbonnerie Entrée, Grand champ 5 (MH), ..."
-
-#### `agricultural://crops`
-- **Description**: List of all crop types in the dataset
-- **Returns**: String with crop names and count
-- **Example**: "Available crops (42): blé tendre hiver, pois de conserve, ..."
-
-#### `agricultural://years`
-- **Description**: Range of years available in the dataset
-- **Returns**: String with year range and total count
-- **Example**: "Available years: 2014-2025 (12 years total)"
-
-#### `agricultural://dataset-info`
-- **Description**: Comprehensive dataset information
-- **Returns**: String with statistics about the agricultural dataset
-- **Includes**: Record counts, plot/crop/intervention counts, herbicide usage stats
-
-#### `agricultural://herbicide-usage`
-- **Description**: Summary of herbicide usage patterns
-- **Returns**: String with IFT statistics and risk distribution
-- **Includes**: Total applications, average IFT, risk levels, most used herbicides
-
-#### `agricultural://predictions/2025-2027`
-- **Description**: Summary of weed pressure predictions for 2025-2027
-- **Returns**: String with prediction statistics and risk distribution
-- **Includes**: Total predictions, average IFT, risk levels, best plots
-
-#### `agricultural://recommendations/sensitive-crops`
-- **Description**: Summary of plot recommendations for sensitive crops
-- **Returns**: String with recommendation statistics and top plots
-- **Includes**: Suitable plots count, average score, top 5 recommendations
-
-### Parameterized Resources
-
-#### `agricultural://plot/{plot_name}`
-- **Description**: Detailed information about a specific agricultural plot
-- **Parameters**: `plot_name` (string) - Name of the plot
-- **Returns**: String with plot statistics and characteristics
-- **Includes**: Interventions count, years active, herbicide usage, surface, main crops
-
-#### `agricultural://crop/{crop_type}`
-- **Description**: Information about a specific crop type
-- **Parameters**: `crop_type` (string) - Name of the crop
-- **Returns**: String with crop cultivation patterns
-- **Includes**: Total interventions, years cultivated, plots count, herbicide usage
-
-#### `agricultural://year/{year}`
-- **Description**: Summary of agricultural activities for a specific year
-- **Parameters**: `year` (int) - Year to analyze
-- **Returns**: String with year statistics
-- **Includes**: Total interventions, active plots, crop types, most active plot/crop
-
-#### `agricultural://plot/{plot_name}/predictions`
-- **Description**: Weed pressure predictions for a specific plot
-- **Parameters**: `plot_name` (string) - Name of the plot
-- **Returns**: String with predictions for 2025-2027
-- **Includes**: IFT predictions by year, risk levels, historical average, recent crops
-
-## Usage Examples
-
-### For LLMs
-```python
-# Get dataset overview
-dataset_info = get_dataset_info()
-
-# Get specific plot information
-plot_info = get_plot_info("Champ ferme W du sol")
-
-# Get crop cultivation patterns
-crop_info = get_crop_info("blé tendre hiver")
-
-# Get year summary
-year_summary = get_year_summary(2023)
-
-# Get herbicide usage patterns
-herbicide_usage = get_herbicide_usage_summary()
-
-# Get predictions summary
-predictions = get_predictions_summary()
-
-# Get recommendations for sensitive crops
-recommendations = get_recommendations_summary()
-
-# Get specific plot predictions
-plot_predictions = get_plot_predictions("Etang 5")
-```
-
-## Activation Instructions
-
-**Current Status**: MCP resource decorators are commented out due to compatibility issues with the current Gradio version on Hugging Face Spaces.
-
-To activate MCP resources when supported, uncomment the `@gr.mcp.resource` decorators in `mcp_server.py`:
-
-```python
-# Change from:
-# @gr.mcp.resource("agricultural://plots")
-def get_available_plots_resource() -> str:
-
-# To:
-@gr.mcp.resource("agricultural://plots")
-def get_available_plots_resource() -> str:
-```
-
-**Note**: The resource functions are fully functional and can be called directly. Only the MCP protocol exposure is currently disabled.
-
-## Data Sources
-
-- **Station**: Station Expérimentale de Kerguéhennec
-- **Period**: 2014-2025
-- **Records**: 5,756 agricultural interventions
-- **Plots**: 106 agricultural plots
-- **Crops**: 42 different crop types
-- **Herbicide Applications**: 985 applications
-
-## Key Metrics
-
-- **IFT (Indice de Fréquence de Traitement)**: Number of herbicide applications per hectare
-- **Risk Levels**: 
-  - Low (IFT < 1.0): Suitable for sensitive crops
-  - Moderate (1.0 ≤ IFT < 2.0): Requires monitoring
-  - High (IFT ≥ 2.0): Not recommended for sensitive crops
-- **Recommendation Score**: 100 - (predicted_ift × 30)

app.py

@@ -10,4 +10,4 @@ os.environ.setdefault("HF_TOKEN", os.environ.get("HF_TOKEN"))
 os.environ.setdefault("DATASET_ID", "HackathonCRA/2024")
 
 demo = create_mcp_interface()
-demo.launch(mcp_server=True, share=True)
+demo.launch(mcp_server=True)

debug_parcelles.py

@@ -1,38 +0,0 @@
-"""
-Debug des noms de parcelles
-"""
-
-from data_loader import AgriculturalDataLoader
-
-def debug_plot_names():
-    loader = AgriculturalDataLoader()
-    df = loader.load_all_files()
-    
-    print("🔍 Analyse des noms de parcelles...")
-    
-    # Toutes les parcelles uniques
-    all_plots = df['plot_name'].unique()
-    print(f"Nombre total de parcelles: {len(all_plots)}")
-    
-    # Chercher des variations de "Champ ferme Bas"
-    champ_ferme_variants = [p for p in all_plots if 'champ' in p.lower() and 'ferme' in p.lower()]
-    print(f"\nVariantes de 'Champ ferme':")
-    for variant in sorted(champ_ferme_variants):
-        count = len(df[df['plot_name'] == variant])
-        print(f"  '{variant}': {count} interventions")
-    
-    # Parcelles les plus fréquentes
-    plot_counts = df['plot_name'].value_counts().head(10)
-    print(f"\nTop 10 des parcelles par nombre d'interventions:")
-    for plot, count in plot_counts.items():
-        print(f"  '{plot}': {count} interventions")
-    
-    # Vérifier les herbicides par parcelle
-    herbicide_df = df[df['is_herbicide'] == True]
-    herbicide_plots = herbicide_df['plot_name'].value_counts().head(10)
-    print(f"\nTop 10 des parcelles avec herbicides:")
-    for plot, count in herbicide_plots.items():
-        print(f"  '{plot}': {count} applications herbicides")
-
-if __name__ == "__main__":
-    debug_plot_names()

quick_test.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-"""
-Test rapide de l'interface complète
-"""
-
-import gradio as gr
-from mcp_server import create_mcp_interface
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("🚀 Test de l'interface Gradio complète...")
-    
-    try:
-        demo = create_mcp_interface()
-        print("✅ Interface créée avec succès")
-        
-        # Test de lancement (sans vraiment lancer)
-        print("✅ Interface prête pour le déploiement")
-        
-        # Test d'une fonction
-        from mcp_server import analyze_herbicide_trends
-        fig, summary = analyze_herbicide_trends([2022, 2024], "Toutes")
-        if fig is not None:
-            print("✅ Fonction d'analyse fonctionnelle")
-        else:
-            print("❌ Problème avec l'analyse")
-            
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()

test_analysis.py

@@ -1,109 +0,0 @@
-"""
-Script de test pour diagnostiquer les problèmes d'analyse des tendances
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-from data_loader import AgriculturalDataLoader
-
-def test_data_loading():
-    """Test du chargement des données"""
-    print("🔍 Test du chargement des données...")
-    
-    try:
-        loader = AgriculturalDataLoader()
-        df = loader.load_all_files()
-        
-        print(f"✅ Données chargées: {len(df)} lignes")
-        print(f"📋 Colonnes disponibles: {list(df.columns)}")
-        print(f"📊 Types de données:")
-        print(df.dtypes)
-        
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur lors du chargement: {e}")
-        return None
-
-def test_herbicide_analysis(df):
-    """Test de l'analyse des herbicides"""
-    print("\n🧪 Test de l'analyse des herbicides...")
-    
-    if df is None:
-        return
-    
-    # Vérifier les colonnes nécessaires
-    required_cols = ['is_herbicide', 'plot_name', 'year', 'crop_type', 'produit', 'plot_surface']
-    missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns]
-    
-    if missing_cols:
-        print(f"❌ Colonnes manquantes: {missing_cols}")
-        return
-    
-    # Filtrer les herbicides
-    herbicide_df = df[df['is_herbicide'] == True].copy()
-    print(f"📊 Nombre d'applications herbicides: {len(herbicide_df)}")
-    
-    if len(herbicide_df) == 0:
-        print("❌ Aucune donnée d'herbicides trouvée")
-        print("🔍 Vérification des valeurs 'is_herbicide':")
-        print(df['is_herbicide'].value_counts())
-        
-        print("🔍 Vérification des familles de produits:")
-        if 'familleprod' in df.columns:
-            print(df['familleprod'].value_counts())
-        
-        return
-    
-    print(f"✅ Données herbicides trouvées: {len(herbicide_df)} applications")
-    
-    # Test du calcul IFT
-    print("\n📈 Test du calcul IFT...")
-    
-    try:
-        ift_summary = herbicide_df.groupby(['plot_name', 'year', 'crop_type']).agg({
-            'produit': 'count',
-            'plot_surface': 'first',
-            'quantitetot': 'sum'
-        }).reset_index()
-        
-        ift_summary['ift_herbicide'] = ift_summary['produit'] / ift_summary['plot_surface']
-        
-        print(f"✅ IFT calculé pour {len(ift_summary)} combinaisons parcelle/année/culture")
-        print(f"📊 IFT moyen: {ift_summary['ift_herbicide'].mean():.2f}")
-        print(f"📊 IFT max: {ift_summary['ift_herbicide'].max():.2f}")
-        
-        print("\n📋 Échantillon des données IFT:")
-        print(ift_summary.head())
-        
-        return ift_summary
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur dans le calcul IFT: {e}")
-        return None
-
-def test_years_and_plots(df):
-    """Test des années et parcelles disponibles"""
-    print("\n📅 Test des années et parcelles...")
-    
-    if df is None:
-        return
-    
-    years = sorted(df['year'].dropna().unique())
-    plots = sorted(df['plot_name'].dropna().unique())
-    
-    print(f"📅 Années disponibles: {years}")
-    print(f"🏞️ Parcelles disponibles: {plots}")
-    
-    # Test par année
-    print("\n📊 Données par année:")
-    year_counts = df.groupby('year').size()
-    print(year_counts)
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("🚜 Test de l'analyse des tendances herbicides\n")
-    
-    df = test_data_loading()
-    test_herbicide_analysis(df)
-    test_years_and_plots(df)
-    
-    print("\n✅ Tests terminés")

test_app_launch.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-"""
-Test de lancement de l'application
-"""
-
-from mcp_server import create_mcp_interface
-
-def test_app_creation():
-    """Test de création de l'interface sans lancement"""
-    print("🧪 Test de création de l'interface...")
-    
-    try:
-        demo = create_mcp_interface()
-        print("✅ Interface créée avec succès")
-        print("✅ Tous les onglets sont fonctionnels")
-        print("✅ Resources MCP disponibles (décorateurs commentés)")
-        return True
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur lors de la création: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return False
-
-if __name__ == "__main__":
-    success = test_app_creation()
-    if success:
-        print("\n🎯 Application prête pour le déploiement !")
-    else:
-        print("\n❌ Problème détecté")

test_dual_sliders.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-"""
-Test des deux sliders séparés
-"""
-
-from mcp_server import analyze_herbicide_trends
-
-def test_dual_sliders():
-    """Test avec deux sliders séparés"""
-    print("🧪 Test des deux sliders séparés...")
-    
-    # Test 1: Période normale
-    print("\nTest 1: 2020-2024, toutes parcelles")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends(2020, 2024, "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec période normale")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 2: Année unique
-    print("\nTest 2: 2023-2023, toutes parcelles")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends(2023, 2023, "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec année unique")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 3: Ordre inversé (doit être corrigé automatiquement)
-    print("\nTest 3: 2024-2020 (ordre inversé)")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends(2024, 2020, "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec ordre inversé corrigé")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-
-if __name__ == "__main__":
-    test_dual_sliders()

test_final_app.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+"""
+Test final de l'application sans mcp_server
+"""
+
+from mcp_server import create_mcp_interface
+
+def test_final_app():
+    """Test final de l'application"""
+    print("🧪 Test final de l'application...")
+    
+    try:
+        demo = create_mcp_interface()
+        print("✅ Interface créée avec succès")
+        
+        # Test des fonctions principales
+        from mcp_server import analyze_herbicide_trends, predict_future_weed_pressure, recommend_sensitive_crop_plots, explore_raw_data
+        
+        # Test rapide des fonctions
+        print("📈 Test analyse tendances...")
+        fig, summary = analyze_herbicide_trends(2020, 2024, "Toutes")
+        if fig is not None:
+            print("✅ Analyse tendances OK")
+        
+        print("🔮 Test prédictions...")
+        fig, summary = predict_future_weed_pressure()
+        if fig is not None:
+            print("✅ Prédictions OK")
+        
+        print("🌱 Test recommandations...")
+        fig, summary = recommend_sensitive_crop_plots()
+        if fig is not None:
+            print("✅ Recommandations OK")
+        
+        print("📊 Test exploration données...")
+        fig, summary = explore_raw_data(2020, 2024, "Toutes", "Toutes", "Toutes")
+        if fig is not None:
+            print("✅ Exploration données OK")
+        
+        print("\n🎯 Application prête pour le déploiement !")
+        print("📋 Toutes les fonctionnalités sont opérationnelles")
+        print("🔧 Resources MCP disponibles en tant que fonctions Python")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        return False
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_final_app()

test_gradio.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-"""
-Script de test pour l'interface Gradio
-"""
-
-from mcp_server import analyze_herbicide_trends, get_available_plots
-
-def test_function_calls():
-    """Test des fonctions individuelles"""
-    print("🧪 Test des fonctions...")
-    
-    # Test get_available_plots
-    print("\n📋 Test get_available_plots():")
-    plots = get_available_plots()
-    print(f"Parcelles disponibles: {len(plots)} - {plots[:5]}...")
-    
-    # Test analyze_herbicide_trends avec différents paramètres
-    print("\n📈 Test analyze_herbicide_trends():")
-    
-    # Test 1: Période normale
-    print("Test 1: Période 2020-2024, toutes parcelles")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends([2020, 2024], "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Graphique généré avec succès")
-        print("📊 Résumé:", summary[:200] + "...")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 2: Parcelle spécifique
-    print("\nTest 2: Période 2020-2024, parcelle spécifique")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends([2020, 2024], "Champ ferme W du sol")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Graphique généré avec succès")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 3: Format année simple
-    print("\nTest 3: Année simple")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends(2023, "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Graphique généré avec succès")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-
-if __name__ == "__main__":
-    test_function_calls()

test_improved_interface.py

@@ -1,44 +0,0 @@
-"""
-Test de l'interface améliorée
-"""
-
-from mcp_server import analyze_herbicide_trends, predict_future_weed_pressure, recommend_sensitive_crop_plots, explore_raw_data
-
-def test_improved_functions():
-    """Test des fonctions améliorées"""
-    print("🧪 Test de l'interface améliorée...")
-    
-    # Test 1: Analyse tendances
-    print("\nTest 1: Analyse tendances")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends(2020, 2024, "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Analyse tendances fonctionne")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 2: Prédictions
-    print("\nTest 2: Prédictions")
-    fig, summary = predict_future_weed_pressure()
-    if fig is not None:
-        print("✅ Prédictions fonctionnent")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 3: Recommandations
-    print("\nTest 3: Recommandations")
-    fig, summary = recommend_sensitive_crop_plots()
-    if fig is not None:
-        print("✅ Recommandations fonctionnent")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 4: Exploration données
-    print("\nTest 4: Exploration données")
-    fig, summary = explore_raw_data(2020, 2024, "Toutes", "Toutes", "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Exploration données fonctionne")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-
-if __name__ == "__main__":
-    test_improved_functions()

test_mcp_resources.py

@@ -1,47 +0,0 @@
-"""
-Test des resources MCP
-"""
-
-from mcp_server import (
-    get_available_plots_resource, 
-    get_available_crops_resource, 
-    get_available_years_resource,
-    get_dataset_info,
-    get_plot_info,
-    get_crop_info,
-    get_year_summary,
-    get_herbicide_usage_summary,
-    get_predictions_summary,
-    get_recommendations_summary,
-    get_plot_predictions
-)
-
-def test_mcp_resources():
-    """Test des resources MCP"""
-    print("🧪 Test des resources MCP...")
-    
-    # Test resources statiques
-    print("\n📋 Test resources statiques:")
-    print("Plots:", get_available_plots_resource())
-    print("Crops:", get_available_crops_resource())
-    print("Years:", get_available_years_resource())
-    print("Dataset info:", get_dataset_info()[:200] + "...")
-    
-    # Test resources avec paramètres
-    print("\n🏞️ Test resources avec paramètres:")
-    print("Plot info:", get_plot_info("Champ ferme W du sol")[:200] + "...")
-    print("Crop info:", get_crop_info("blé tendre hiver")[:200] + "...")
-    print("Year summary:", get_year_summary(2023)[:200] + "...")
-    
-    # Test resources d'analyse
-    print("\n📊 Test resources d'analyse:")
-    print("Herbicide usage:", get_herbicide_usage_summary()[:200] + "...")
-    print("Predictions:", get_predictions_summary()[:200] + "...")
-    print("Recommendations:", get_recommendations_summary()[:200] + "...")
-    
-    # Test resource prédictions par parcelle
-    print("\n🔮 Test prédictions par parcelle:")
-    print("Plot predictions:", get_plot_predictions("Champ ferme W du sol")[:200] + "...")
-
-if __name__ == "__main__":
-    test_mcp_resources()

test_rangeslider.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-"""
-Test du RangeSlider corrigé
-"""
-
-from mcp_server import analyze_herbicide_trends
-
-def test_rangeslider():
-    """Test avec différents formats de RangeSlider"""
-    print("🧪 Test du RangeSlider corrigé...")
-    
-    # Test 1: Format RangeSlider normal
-    print("\nTest 1: RangeSlider [2020, 2024]")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends([2020, 2024], "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec RangeSlider")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 2: Format RangeSlider avec une seule année
-    print("\nTest 2: RangeSlider [2023, 2023]")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends([2023, 2023], "Toutes")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec une seule année")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-    
-    # Test 3: Format RangeSlider avec parcelle spécifique
-    print("\nTest 3: RangeSlider [2022, 2024] avec parcelle")
-    fig, summary = analyze_herbicide_trends([2022, 2024], "Champ ferme W du sol")
-    if fig is not None:
-        print("✅ Succès avec parcelle spécifique")
-    else:
-        print("❌ Erreur:", summary)
-
-if __name__ == "__main__":
-    test_rangeslider()