Proyecto Summa MCP Agent

MCP Agent — Asistente para consultas en Excel

Resumen

Este proyecto proporciona un asistente conversacional (interfaz Gradio) que permite hacer consultas en lenguaje natural sobre los datos de un archivo Excel. Usa la API de OpenAI (client openai) y un conjunto de "herramientas" (funciones) que exponen operaciones sobre un DataFrame (leer esquema, filas, estadísticas, valores de columna, etc.).

Principales componentes

• main.py — punto de entrada que arranca la interfaz Gradio y crea la instancia de LlmService con ExcelTools.
• services/llm_service.py — clase LlmService que orquesta las llamadas al cliente OpenAI y ejecuta funciones sobre el Excel.
• utils/excel_tools.py — clase ExcelTools que carga el archivo Excel en un pandas.DataFrame y expone métodos serializables a JSON:

- get_schema() - get_all_data() - get_head(n) - get_statistics() - get_column_values(column)

• mcp_server/mcp_tools.py — descripción (spec) de las funciones accesibles por la LLM (parámetros y descripciones).
• utils/config.py — construcción de la ruta absoluta al archivo Excel usado por defecto.
• data/ — carpeta que contiene el Excel de prueba: cesancias_causadas.xlsx.
• requirements.txt — dependencias del proyecto.

Estructura del proyecto

agent_app/
├─ .env                      # variables de entorno (no versionar)
├─ README.md                 # este fichero
├─ requirements.txt          # dependencias
├─ main.py                   # punto de entrada y UI Gradio
├─ data/
│  └─ cesancias_causadas.xlsx
├─ mcp_server/
│  ├─ __init__.py
│  └─ mcp_tools.py           # especificación de herramientas (function-calling)
├─ services/
│  └─ llm_service.py         # lógica de orquestación con OpenAI
└─ utils/
	├─ __init__.py
	├─ config.py              # construcción de rutas y configuración local
	├─ excel_tools.py         # lectura y operaciones sobre el Excel
	└─ execute_functions.py   # adaptadores/ejecutores auxiliares

Qué hace

1. Carga un archivo Excel desde data/cesancias_causadas.xlsx en ExcelTools.
2. Expone una interfaz web (Gradio) donde el usuario escribe consultas en lenguaje natural.
3. LlmService envía la consulta a OpenAI usando el mecanismo de "function-calling" (herramientas definidas en mcp_tools).
4. Si la LLM solicita ejecutar una función (por ejemplo get_head), el servicio ejecuta el método correspondiente de ExcelTools, serializa el resultado a JSON y lo pasa de vuelta a la LLM para generar la respuesta final.

Requisitos

• Python 3.10+ (preferible 3.11).
• Dependencias listadas en requirements.txt. Principalmente:

- pandas - openai - gradio - python-dotenv - openpyxl

Instalación (sugerida)

1. Clona o descarga el repositorio.
2. Crea y activa un entorno virtual (ejemplo con venv):

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

1. Instala dependencias:

pip install -r requirements.txt

Configuración

1. Crea un archivo .env en la raíz de agent_app con la variable de entorno de OpenAI:

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

1. Asegúrate de que el archivo Excel existe en agent_app/data/cesancias_causadas.xlsx. Si el nombre del archivo es distinto, actualiza utils/config.py o pásalo explícitamente al crear ExcelTools.

Ejecución

Desde el directorio agent_app lanza:

python main.py

Esto abrirá la interfaz Gradio en el navegador (local). En la UI escribe preguntas y el sistema intentará responder usando las herramientas disponibles.

Notas de implementación

• Las funciones que la LLM puede llamar están definidas en mcp_server/mcp_tools.py usando la especificación esperada por el cliente OpenAI.
• LlmService inicializa un cliente OpenAI con la API key y manda las messages al endpoint de chat. Cuando la LLM solicita ejecutar una función, LlmService llama a _execute_function() que mapea el nombre de la función a un método de ExcelTools.
• ExcelTools procesa valores especiales (NaN, pd.Timestamp, pd.Timedelta) y los transforma a valores serializables (None o strings) antes de invocar json.dumps().

Resolución de problemas comunes

• ModuleNotFoundError: No module named 'agent_app'

- Ejecuta el script desde el directorio agent_app (o ajusta PYTHONPATH). Las importaciones usan rutas relativas como from utils.excel_tools import ExcelTools.

• FileNotFoundError / pandas cannot read Excel

- Verifica que data/cesancias_causadas.xlsx existe y que la ruta en utils/config.py apunta correctamente al archivo. Si ejecutas desde otra carpeta, usa la ruta absoluta o modifica main.py para construir la ruta a partir de __file__.

• Error con serialización JSON de Timestamp

- ExcelTools ya convierte pd.Timestamp a isoformat() y NaN a None. Si añades nuevas funciones que devuelvan objetos no serializables, conviértelos manualmente antes de json.dumps().

Sugerencias / siguientes pasos

• Añadir tests unitarios para los métodos de ExcelTools.
• Hacer más robusto el mapeo de funciones (validar parámetros entrantes).
• Añadir paginación o límites cuando se devuelve get_all_data() para evitar respuestas muy grandes.
• Mejorar manejo de errores y logging (por ejemplo con logging en lugar de prints).

Autor

Autor Hoover Serna Electronics Engineer | Contact: arleyserna@msn.com