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 from fastapi import FastAPI, Request
 import json
 
-# Jetzt können wir das wieder laden, da es in requirements.txt steht!
+# Wir laden SQL nur, wenn es da ist (um Abstuerze zu verhindern)
 try:
     from sqlalchemy import create_engine, text
 except ImportError:
-    pass # Fallback, falls Installation noch läuft
+    pass 
 
 app = FastAPI()
 
 @app.get("/")
 def home():
-    return {"status": "Brain is online."}
+    return {"status": "Bereit fuer Vapi!"}
 
 @app.post("/search")
 async def search_knowledge(request: Request):
-    # 1. DATEN EMPFANGEN (Der Vapi-Fix)
+    # 1. DATEN EMPFANGEN (Vapi-kompatibel)
     try:
         data = await request.json()
-        print(f"📥 Vapi sendet: {json.dumps(data)}") 
+        print(f"📥 Vapi Log: {json.dumps(data)}") 
     except:
         return {"result": "Fehler: Kein JSON."}
 
     query_text = ""
 
-    # Wir suchen die Frage überall im Paket:
+    # Wir fischen die Frage aus der verschachtelten Vapi-Struktur:
     if "query" in data and isinstance(data["query"], str):
         query_text = data["query"]
     elif "message" in data and "toolCalls" in data["message"]:
         try:
+            # Wir holen uns die Argumente aus der Tool-Liste
             args = data["message"]["toolCalls"][0]["function"]["arguments"]
+            # Manchmal ist es ein String, manchmal ein Dictionary
             if isinstance(args, str):
                 query_text = json.loads(args).get("query", "")
             else:
                 query_text = args.get("query", "")
         except:
             pass
-    elif "toolCall" in data: # Manchmal schickt Vapi es so
+    elif "toolCall" in data:
          try:
             args = data["toolCall"]["function"]["arguments"]
             if isinstance(args, str):
@@ -46,25 +48,19 @@ async def search_knowledge(request: Request):
          except:
              pass
 
-    print(f"🔎 Frage erkannt: '{query_text}'")
-    
-    if not query_text:
-        return {"result": "Ich habe die Frage nicht verstanden."}
-
-    # 2. LOGIK: Hier simulieren wir deine Datenbank (CAPANEO Wissen)
-    # Später kannst du hier deine echte 'sqlalchemy' Suche wieder reinkopieren.
+    print(f"🔎 Erkannte Frage: '{query_text}'")
     
+    # 2. ANTWORT LOGIK (Hardcoded für deinen Test)
     query_lower = query_text.lower()
     
     if "umsätze" in query_lower or "händler" in query_lower:
-        # Das ist die Antwort aus deinem Screenshot!
         antwort = "Umsätze sprudeln für Händler, wenn sie genau an dem Ort präsent sind, wo auch ihre Kunden sind."
     elif "geo" in query_lower:
         antwort = "Geofencing ist eine Technologie, die Aktionen auslöst, wenn ein Gerät eine Zone betritt."
     else:
         antwort = "Dazu habe ich leider keine Informationen in der Datenbank."
 
-    # 3. RÜCKGABE (Kompakt für Vapi)
+    # 3. RÜCKGABE
     return {
         "result": antwort
     }