mcp_server.py

"""
MCP Server for Agricultural Weed Pressure Analysis
Integrates tools, resources and prompts from the mcp/ folder
"""

import gradio as gr
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from data_loader import AgriculturalDataLoader
from agricultural_mcp.tools import WeedPressureAnalyzer, analyze_herbicide_trends, predict_future_weed_pressure, recommend_sensitive_crop_plots, explore_raw_data, get_available_plots, get_available_crops, get_available_interventions
from agricultural_mcp.resources import AgriculturalResources
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Initialize analyzer and resources
analyzer = WeedPressureAnalyzer()
resources = AgriculturalResources()

def create_mcp_interface():
    """
    Create the main MCP interface with 5 tabs:
    1. Analyse Tendances - IFT herbicide analysis
    2. Prédictions - Weed pressure predictions 2025-2027
    3. Recommandations - Sensitive crop recommendations
    4. Exploration Données - Raw data exploration
    5. MCP Resources - Display resources.py content
    """
    
    with gr.Blocks(title="Serveur MCP - Analyse Pression Adventices", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
        gr.Markdown("# 🌾 Serveur MCP - Analyse Pression Adventices")
        gr.Markdown("""
        **Analyse de la pression adventices et recommandations pour cultures sensibles**
        
        Ce serveur MCP (Model Context Protocol) fournit des outils d'analyse pour :
        - Calculer l'IFT (Indice de Fréquence de Traitement) des herbicides
        - Prédire la pression adventices pour 2025-2027
        - Recommander des parcelles pour cultures sensibles (pois, haricot)
        - Explorer les données agricoles avec filtres avancés
        """)
        
        with gr.Tabs():
            # Tab 1: Analyse Tendances
            with gr.Tab("📈 Analyse Tendances"):
                gr.Markdown("### Analyse des tendances IFT herbicides")
                gr.Markdown("""
                **Méthode de calcul IFT :**
                - IFT = Nombre d'applications herbicides / Surface de la parcelle
                - Analyse de l'évolution temporelle par parcelle
                - Classification des niveaux de risque : Faible (IFT < 1.0), Modéré (1.0 ≤ IFT < 2.0), Élevé (IFT ≥ 2.0)
                """)
                
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        year_start = gr.Slider(
                            minimum=2014, 
                            maximum=2025, 
                            value=2014, 
                            step=1, 
                            label="Année de début"
                        )
                        year_end = gr.Slider(
                            minimum=2014, 
                            maximum=2025, 
                            value=2025, 
                            step=1, 
                            label="Année de fin"
                        )
                        plot_filter = gr.Dropdown(
                            choices=get_available_plots(), 
                            value="Toutes", 
                            label="Filtrer par parcelle"
                        )
                        analyze_btn = gr.Button("📊 Analyser les Tendances", variant="primary")
                
                with gr.Row():
                    trend_plot = gr.Plot()
                    trend_summary = gr.Markdown()
                
                analyze_btn.click(
                    analyze_herbicide_trends, 
                    inputs=[year_start, year_end, plot_filter], 
                    outputs=[trend_plot, trend_summary]
                )
            
            # Tab 2: Prédictions
            with gr.Tab("🔮 Prédictions"):
                gr.Markdown("### Prédictions de pression adventices 2025-2027")
                gr.Markdown("""
                **Méthode de prédiction :**
                - Régression linéaire sur les données IFT historiques
                - Extrapolation pour les années 2025-2027
                - Classification des niveaux de risque basée sur l'IFT prédit
                - Prise en compte de l'historique des cultures récentes
                """)
                
                with gr.Row():
                    predict_btn = gr.Button("🔮 Générer les Prédictions", variant="primary")
                
                with gr.Row():
                    pred_plot = gr.Plot()
                    pred_summary = gr.Markdown()
                
                predict_btn.click(
                    predict_future_weed_pressure, 
                    outputs=[pred_plot, pred_summary]
                )
            
            # Tab 3: Recommandations
            with gr.Tab("🌱 Recommandations"):
                gr.Markdown("### Recommandations pour cultures sensibles")
                gr.Markdown("""
                **Critères de recommandation :**
                - Parcelles avec IFT prédit < 1.0 (faible pression adventices)
                - Score de recommandation : 100 - (IFT_prédit × 30)
                - Cultures sensibles : pois, haricot
                - Prise en compte de l'historique cultural récent
                """)
                
                with gr.Row():
                    recommend_btn = gr.Button("🌱 Générer les Recommandations", variant="primary")
                
                with gr.Row():
                    rec_plot = gr.Plot()
                    rec_summary = gr.Markdown()
                
                recommend_btn.click(
                    recommend_sensitive_crop_plots, 
                    outputs=[rec_plot, rec_summary]
                )
            
            # Tab 4: Exploration Données
            with gr.Tab("🔍 Exploration Données"):
                gr.Markdown("### Exploration des données brutes")
                gr.Markdown("""
                **Filtres disponibles :**
                - Années : 2014-2025
                - Parcelles : 106 parcelles disponibles
                - Cultures : 42 types de cultures
                - Types d'intervention : Herbicides, Fertilisation, Semis, etc.
                """)
                
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        data_year_start = gr.Slider(
                            minimum=2014, 
                            maximum=2025, 
                            value=2014, 
                            step=1, 
                            label="Année de début"
                        )
                        data_year_end = gr.Slider(
                            minimum=2014, 
                            maximum=2025, 
                            value=2025, 
                            step=1, 
                            label="Année de fin"
                        )
                        data_plot_filter = gr.Dropdown(
                            choices=get_available_plots(), 
                            value="Toutes", 
                            label="Filtrer par parcelle"
                        )
                        data_crop_filter = gr.Dropdown(
                            choices=get_available_crops(), 
                            value="Toutes", 
                            label="Filtrer par culture"
                        )
                        data_intervention_filter = gr.Dropdown(
                            choices=get_available_interventions(), 
                            value="Toutes", 
                            label="Filtrer par type d'intervention"
                        )
                        explore_btn = gr.Button("🔍 Explorer les Données", variant="primary")
                
                with gr.Row():
                    data_plot = gr.Plot()
                    data_summary = gr.Markdown()
                
                explore_btn.click(
                    explore_raw_data, 
                    inputs=[data_year_start, data_year_end, data_plot_filter, data_crop_filter, data_intervention_filter], 
                    outputs=[data_plot, data_summary]
                )
            
            # Tab 5: MCP Resources
            with gr.Tab("🔧 MCP Resources"):
                gr.Markdown("### Resources MCP disponibles")
                gr.Markdown("""
                **Resources MCP exposées :**
                - `exploitation://{siret}` - Informations d'exploitation
                - `parcelle://{numparcell}` - Informations de parcelle
                - `intervention://{rang}` - Informations d'intervention
                - `intrant://{codeamm}` - Informations d'intrant
                - `materiel://{id}` - Informations de matériel
                """)
                
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        gr.Markdown("#### Test des Resources MCP")
                        
                        # Test Exploitation
                        with gr.Row():
                            siret_input = gr.Textbox(
                                label="SIRET Exploitation", 
                                value="18560001000016",
                                placeholder="18560001000016"
                            )
                            siret_btn = gr.Button("🏢 Test Exploitation", variant="secondary")
                        
                        # Test Parcelle
                        with gr.Row():
                            parcelle_input = gr.Textbox(
                                label="Numéro Parcelle", 
                                value="12",
                                placeholder="12"
                            )
                            parcelle_btn = gr.Button("🏞️ Test Parcelle", variant="secondary")
                        
                        # Test Intervention
                        with gr.Row():
                            intervention_input = gr.Textbox(
                                label="Rang Intervention", 
                                value="1",
                                placeholder="1"
                            )
                            intervention_btn = gr.Button("⚙️ Test Intervention", variant="secondary")
                        
                        # Test Intrant
                        with gr.Row():
                            intrant_input = gr.Textbox(
                                label="Code AMM Intrant", 
                                value="9100296",
                                placeholder="9100296"
                            )
                            intrant_btn = gr.Button("🧪 Test Intrant", variant="secondary")
                        
                        # Test Matériel
                        with gr.Row():
                            materiel_input = gr.Textbox(
                                label="ID Matériel", 
                                value="1",
                                placeholder="1"
                            )
                            materiel_btn = gr.Button("🔧 Test Matériel", variant="secondary")
                    
                    with gr.Column():
                        gr.Markdown("#### Résultat")
                        resource_output = gr.JSON(label="Résultat de la resource")
                
                # Connexions des boutons
                siret_btn.click(
                    lambda siret: resources.get_exploitation(siret), 
                    inputs=[siret_input], 
                    outputs=[resource_output]
                )
                parcelle_btn.click(
                    lambda parcelle: resources.get_parcelle(parcelle), 
                    inputs=[parcelle_input], 
                    outputs=[resource_output]
                )
                intervention_btn.click(
                    lambda intervention: resources.get_intervention(intervention), 
                    inputs=[intervention_input], 
                    outputs=[resource_output]
                )
                intrant_btn.click(
                    lambda intrant: resources.get_intrant(intrant), 
                    inputs=[intrant_input], 
                    outputs=[resource_output]
                )
                materiel_btn.click(
                    lambda materiel: resources.get_materiel(materiel), 
                    inputs=[materiel_input], 
                    outputs=[resource_output]
                )
    
    return demo