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Import

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+# 1. Importiere alle benötigten Bibliotheken (müssen in requirements.txt stehen!)
+import gradio as gr
+import numpy as np
+import tensorflow as tf # Beispiel für ein ML-Framework
+
+# 2. Definiere die Hauptfunktion des Modells
+# Diese Funktion nimmt Eingaben (z.B. Text oder Bild) entgegen und liefert die Ausgabe.
+def verarbeite_eingabe(text_input, zahl_input):
+    """
+    Dies ist die Logik, die dein Modell ausführt.
+    """
+    if len(text_input) < 5:
+        # Hier könnte dein ML-Modell aufgerufen werden
+        ergebnis = f"Text ist zu kurz: {text_input}"
+    else:
+        ergebnis = f"Erfolgreiche Verarbeitung! Ergebnis: {text_input.upper()} (mit Faktor {zahl_input})"
+    
+    return ergebnis
+
+# 3. Definiere die Benutzeroberfläche (Interface)
+# Hier wird festgelegt, wie die Ein- und Ausgaben in der Weboberfläche aussehen sollen.
+iface = gr.Interface(
+    # Die Funktion, die ausgeführt werden soll:
+    fn=verarbeite_eingabe, 
+    
+    # Die Eingabekomponenten (was der Nutzer eingibt):
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Dein Text-Input"), # Eine Textbox
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=10, step=1, label="Ein Faktor (1-10)") # Ein Schieberegler
+    ],
+    
+    # Die Ausgabekomponenten (was der Nutzer sieht):
+    outputs="text", # Eine einfache Textausgabe
+    
+    # Optional: Titel und Beschreibung für den Space:
+    title="Mein MCP Hackathon Artefakt",
+    description="Ein Demo-Space zur Verarbeitung von Textdaten."
+)
+
+# 4. Starte die Anwendung
+# Dies ist der Befehl, den Hugging Face ausführt, um den Server zu starten.
+iface.launch()