chat-academia-server/index.ts

import express from 'express';
import cors from 'cors';
import { chamarOllama } from './ollama';
import { orquestrar } from './orquestrador';
import { gerenciadorMCP, inicializarMCPs } from './mcp-manager';

// Criando a instância do Express
const app = express();

// Definindo a porta do servidor
const PORT = process.env.PORT || 3000;

// Middlewares
// CORS: permite que o frontend faça requisições para esta API
app.use(cors());

// Express.json: permite que a API receba dados em formato JSON
app.use(express.json());


// Inicializa MCPs na inicialização da API
inicializarMCPs()
  .then(() => {
    console.log('[INICIALIZAÇÃO] MCPs inicializados');
    console.log('[INICIALIZAÇÃO] MCPs disponíveis:',
      gerenciadorMCP.listarMCPs().map((m: { nome: string; }) => m.nome)
    );
  })
  .catch((erro: any) => {
    console.error('[INICIALIZAÇÃO] Erro ao inicializar MCPs:', erro);
    console.log('[INICIALIZAÇÃO] API continuará sem MCPs');
  });

// Rota de ping
// Esta rota é útil para verificar se a API está respondendo corretamente
app.get('/ping', (req: express.Request, res: express.Response) => {
  res.json({
    message: 'pong',
    timestamp: new Date().toISOString()
  });
});


// Rota para chat INTELIGENTE (RAG + MCP)
// Esta rota usa o orquestrador para decidir a melhor estratégia
// Exemplo de uso: POST /chat com body { "mensagem": "Como fazer supino?" }
app.post('/chat', async (req: express.Request, res: express.Response) => {
  try {
    const { mensagem } = req.body;

    // Validação básica da entrada
    if (!mensagem || typeof mensagem !== 'string') {
      return res.status(400).json({
        erro: 'Mensagem inválida ou não fornecida'
      });
    }

    if (mensagem.trim().length === 0) {
      return res.status(400).json({
        erro: 'Mensagem não pode estar vazia'
      });
    }
    console.log(`[API] Mensagem recebida: ${mensagem}`);

    // Orquestra a busca de contexto (RAG e/ou MCP)
    const resultado = await orquestrar(mensagem);

    // Chama a LLM com o prompt enriquecido
    console.log('[API] Enviando prompt para Ollama:\n', resultado.promptFinal);
    const resposta = await chamarOllama(resultado.promptFinal);

    // Retorna resposta com metadados detalhados
    res.json({
      resposta,
      metadados: {
        estrategia: resultado.estrategia,
        documentosRAG: resultado.documentosRAG || [],
        ferramentasMCP: resultado.ferramentasMCP || [],
        usouRAG: !!resultado.contextoRAG,
        usouMCP: !!resultado.contextoMCP
      },
      timestamp: new Date().toISOString()
    });

  } catch (erro) {
    console.error('[API] Erro na rota /chat:', erro);

    res.status(500).json({
      erro: 'Erro ao processar a mensagem',
      detalhes: erro instanceof Error ? erro.message : 'Erro desconhecido'
    });
  }
});
//
// Rota para interagir com o modelo Ollama

// Iniciando o servidor web
const servidor = app.listen(PORT, () => {
  console.log(`\n${'='.repeat(60)}`);
  console.log(`Servidor rodando na porta ${PORT}`);
  console.log(`Acesse: http://localhost:${PORT}/ping`);
  console.log(`Chat: http://localhost:${PORT}/chat`);
  console.log(`\nSistemas integrados:`);
  console.log(`- RAG System (conhecimento textual)`);
  console.log(`- MCP Client (dados estruturados)`);
  console.log(`- Ollama LLM (geração de respostas)`);
  console.log(`- Orquestrador Inteligente (decisão automática) para atividades físicas`);
  console.log(`${'='.repeat(60)}\n`);
});

// Graceful shutdown atualizado
process.on('SIGINT', async () => {
  console.log('\nEncerrando aplicação...');

  // Desconecta todos os MCPs antes de sair
  await gerenciadorMCP.desconectarTodos();
  console.log('Todos os MCPs desconectados');


  servidor.close(() => {
    console.log('Servidor encerrado');
    process.exit(0);
  });
});