Update app.py

app.py

@@ -83,22 +83,6 @@ for source, rel_path in SOURCES.items():
                 
 
 
-##### LOAD SPACES METADATA #####
-SPACES_JSON_PATH = Path("./spaces.json")
-
-# Cargar metadatos de spaces
-def load_spaces_metadata():
-    try:
-        with open(SPACES_JSON_PATH, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            return json.load(f)
-    except Exception as e:
-        print(f"Error cargando spaces.json: {str(e)}")
-        return {"spaces": []}
-
-spaces_metadata = load_spaces_metadata()
-
-# Diccionario para cachear conexiones a spaces
-space_clients: Dict[str, Client] = {}
 
 
 
@@ -267,106 +251,6 @@ async def search_tavily(
 
 
 
-async def list_spaces_names() -> dict:
-    """
-    Devuelve una lista simplificada con los nombres y descripciones de todos los spaces disponibles.
-    
-    Returns:
-        dict: {
-            "status": "success"|"error",
-            "spaces": list[dict{"name": str, "description": str}],
-            "count": int
-        }
-    """
-    try:
-        spaces_list = [
-            {"name": space["name"], "description": space["description"]} 
-            for space in spaces_metadata["spaces"]
-        ]
-        
-        return {
-            "status": "success",
-            "spaces": spaces_list,
-            "count": len(spaces_list)
-        }
-    except Exception as e:
-        return {
-            "status": "error",
-            "message": f"Error al obtener la lista de spaces: {str(e)}",
-            "spaces": [],
-            "count": 0
-        }
-
-
-async def query_context( 
-    space_name: str, 
-    message_text: str,
-    api_name: str = "/get_context_only"
-) -> dict:
-    """
-    Esta herramienta obtiene SOLO el contexto relevante para una consulta desde un Space especializado.
-    
-    Parámetros:
-        space_name (str): Nombre exacto del Space a consultar (debe existir en 'list_spaces_names')
-        message_text (str): Texto de la consulta/pregunta para generar el contexto
-        api_name (str, optional): Endpoint de la API a usar (siempre "/get_context_only")
-        
-    Retorna:
-        dict: {
-            "status": "success"|"error",
-            "space": str,  # Nombre del Space consultado
-            "query": str,  # Texto de la consulta enviada
-            "context": str,  # Contexto formateado obtenido
-            "url": str  # URL del Space
-        }
-    """
-    
-    try:
-        space_info = next((s for s in spaces_metadata["spaces"] if s["name"] == space_name), None)
-        
-        if not space_info:
-            print(f"Space no encontrado: {space_name}")
-            return {
-                "status": "error",
-                "message": f"Space '{space_name}' no encontrado",
-                "available_spaces": [s["name"] for s in spaces_metadata["spaces"]]
-            }
-        
-        print(f"Obteniendo contexto del space: {space_name}")
-
-        if space_name not in space_clients:
-            print(f"Creando nuevo cliente para space: {space_name}")
-            space_clients[space_name] = Client(space_info["url"], hf_token=HF_TOKEN)
-        
-        client = space_clients[space_name]
-        
-        print(f"Enviando consulta para contexto a space {space_name}")
-        context = client.predict(
-            message=message_text,
-            api_name=api_name
-        )
-        
-        print(f"Contexto obtenido (longitud: {len(context) if context else 0})")
-        
-        return {
-            "status": "success",
-            "space": space_name,
-            "query": message_text,
-            "context": context,
-            "url": space_info["url"]
-        }
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"Error en query_context: {str(e)}")
-        return {
-            "status": "error",
-            "space": space_name,
-            "query": message_text,
-            "error": str(e),
-            "url": space_info.get("url", "") if space_info else ""
-        }
-
-
 
 
 
@@ -462,43 +346,7 @@ with gr.Blocks(title="Herramientas MCP", theme=gr.themes.Base()) as tools_tab:
             api_name="_list_retrievers"
         )
     
-    with gr.Accordion("Búsqueda Web", open=False):
-        tavily_interface = gr.Interface(
-            fn=search_tavily,
-            inputs=[
-                gr.Textbox(label="Consulta de búsqueda", placeholder="Ej: últimas noticias sobre IA"),
-                gr.Slider(1, 30, value=7, step=1, label="Últimos N días (0 para sin límite)"),
-                gr.Slider(1, 10, value=1, step=1, label="Máximo de resultados"),
-                gr.Checkbox(label="Incluir respuesta directa", value=False)
-            ],
-            outputs=gr.JSON(label="Resultados de Tavily"),
-            title="Búsqueda Web (Tavily)",
-            description="Realiza búsquedas en web usando la API de Tavily.",
-            api_name="_search_tavily"
-        )
-    
-    with gr.Accordion("HuggingFace Spaces", open=False):
-        spaces_interface = gr.Interface(
-            fn=list_spaces_names,
-            inputs=None,
-            outputs=gr.JSON(label="Lista de Spaces"),
-            title="Lista de Spaces",
-            description="Obtiene una lista simplificada con los nombres y descripciones de todos los spaces disponibles.",
-            api_name="_list_space_names"
-        )
-        
-        context_interface = gr.Interface(
-            fn=query_context,
-            inputs=[
-                gr.Textbox(label="Nombre del Space", placeholder="Ej: mi-space"),
-                gr.Textbox(label="Consulta", placeholder="Ingrese su pregunta o consulta"),
-                gr.Textbox(label="API Name", value="/get_context_only", visible=False)
-            ],
-            outputs=gr.JSON(label="Contexto obtenido"),
-            title="Obtener Contexto",
-            description="Obtiene SOLO el contexto relevante para una consulta desde un Space especializado.",
-            api_name="_query_context"
-        )
+
 
 # Creamos el Agente MCP (puedes personalizar esto según necesites)
 with gr.Blocks(title="Agente MCP", theme=gr.themes.Base()) as agent_tab: