Update app.py

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@@ -252,9 +252,9 @@ async def search_tavily(
         
 
 # Configuración de la interfaz Gradio
-demo = gr.TabbedInterface(
-    [
-        gr.Interface(
+with gr.Blocks(title="Herramientas MCP") as tools_tab:
+    with gr.Accordion("Búsqueda Académica", open=False):
+        arxiv_interface = gr.Interface(
             fn=search_arxiv,
             inputs=[
                 gr.Textbox(label="Términos de búsqueda", placeholder="Ej: deep learning"),
@@ -262,18 +262,20 @@ demo = gr.TabbedInterface(
             ],
             outputs=gr.JSON(label="Resultados de búsqueda"),
             title="Búsqueda en ArXiv",
-            description="Busca artículos académicos en ArXiv por palabras clave.", 
-            api_name="_search_arxiv"
-        ),
-        gr.Interface(
+            description="Busca artículos académicos en ArXiv por palabras clave."
+        )
+    
+    with gr.Accordion("Retrievers", open=False):
+        retrievers_interface = gr.Interface(
             fn=list_retrievers,
             inputs=gr.Textbox(label="Fuente (opcional)", placeholder="Dejar vacío para listar todos"),
             outputs=gr.JSON(label="Lista de retrievers"),
             title="Lista de Retrievers",
-            description="Muestra los retrievers disponibles, opcionalmente filtrados por fuente.", 
-            api_name="_list_retrievers"
-        ),
-        gr.Interface(
+            description="Muestra los retrievers disponibles, opcionalmente filtrados por fuente."
+        )
+    
+    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"),
@@ -283,15 +285,40 @@ demo = gr.TabbedInterface(
             ],
             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"
+            description="Realiza búsquedas en web usando la API de 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."
         )
-    ],
-    [
-        "Búsqueda ArXiv",
-        "Lista de Retrievers",
-        "Búsqueda Web (Tavily)"
-    ]
+        
+        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."
+        )
+
+# Creamos el Agente MCP (puedes personalizar esto según necesites)
+with gr.Blocks(title="Agente MCP") as agent_tab:
+    gr.Markdown("# Interfaz del Agente MCP")
+    gr.Markdown("Aquí iría la interfaz principal del agente con sus funcionalidades completas")
+    # Aquí puedes agregar los componentes específicos del agente
+
+# Creamos la interfaz con las dos pestañas principales
+demo = gr.TabbedInterface(
+    [agent_tab, tools_tab],
+    ["Agente MCP", "Tools MCP"]
 )
 
 demo.launch(mcp_server=True)