updated

app.py

@@ -12,4 +12,4 @@ if hf_token:
 os.environ["DATASET_ID"] = "HackathonCRA/2024"
 
 demo = create_mcp_interface()
-demo.launch(share=True, mcp_server=True)
+demo.launch(mcp_server=True)

mcp/__init__.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-"""
-MCP Module for Agricultural Weed Pressure Analysis
-"""
-
-from .tools import WeedPressureAnalyzer
-from .resources import AgriculturalResources
-
-__all__ = ['WeedPressureAnalyzer', 'AgriculturalResources']

mcp/resources.py

@@ -1,301 +0,0 @@
-import typing as t
-import pandas as pd
-import gradio as gr
-
-# -------------------------------------------------------------------
-# Hypothèse: AgriculturalDataLoader.load_all_files() concatène 10 CSV
-# et renvoie un DataFrame avec au moins ces colonnes (si présentes):
-# ["millesime","raisonsoci","siret","pacage","refca","numilot","numparcell",
-#  "nomparc","surfparc","rang","kqte","teneurn","teneurp","teneurk",
-#  "keq","volumebo","codeamm","codegnis","materiel","mainoeuvre", ...]
-# -------------------------------------------------------------------
-
-class AgriculturalResources:
-    def __init__(self):
-        self.data_loader = AgriculturalDataLoader()
-        self.data_cache: t.Optional[pd.DataFrame] = None
-
-    def load_data(self) -> pd.DataFrame:
-        if self.data_cache is None:
-            df = self.data_loader.load_all_files()
-
-            # Normalisation minimale & robustesse
-            df = df.copy()
-            # Harmonise noms connus (au cas où)
-            rename_map = {
-                "raisonsoci": "raisonsociale",
-                "numparcelle": "numparcell",
-                "NomParc": "nomparc",
-                "SurfParc": "surfparc",
-            }
-            for k, v in rename_map.items():
-                if k in df.columns and v not in df.columns:
-                    df[v] = df[k]
-
-            # Types & trim
-            for col in ["millesime", "siret", "pacage", "refca", "numilot", "numparcell", "rang",
-                        "codeamm", "codegnis"]:
-                if col in df.columns:
-                    df[col] = df[col].astype(str).str.strip()
-
-            for col in ["nomparc", "raisonsociale", "materiel", "mainoeuvre"]:
-                if col in df.columns:
-                    df[col] = df[col].astype(str).str.strip()
-
-            for col in ["surfparc", "kqte", "teneurn", "teneurp", "teneurk", "keq", "volumebo"]:
-                if col in df.columns:
-                    # coerce = NaN si non convertible
-                    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce")
-
-            # IDs composites utiles
-            if {"millesime", "numparcell"}.issubset(df.columns):
-                df["parcelle_id"] = df["millesime"] + ":" + df["numparcell"]
-            else:
-                df["parcelle_id"] = None
-
-            if {"millesime", "numparcell", "rang"}.issubset(df.columns):
-                df["intervention_id"] = df["millesime"] + ":" + df["numparcell"] + ":" + df["rang"]
-            else:
-                df["intervention_id"] = None
-
-            self.data_cache = df
-
-        return self.data_cache
-
-    # -------------------------
-    # Utilitaires internes
-    # -------------------------
-    def _safe_first(self, df: pd.DataFrame) -> t.Optional[pd.Series]:
-        if df is None or df.empty:
-            return None
-        return df.iloc[0]
-
-    def _notnull(self, d: dict) -> dict:
-        # Retire les champs None/NaN pour des payloads plus propres
-        return {k: v for k, v in d.items() if pd.notna(v)}
-
-    # -------------------------
-    # LISTINGS / DISCOVERY
-    # -------------------------
-
-    @gr.mcp.resource("dataset://years")
-    def list_years(self) -> t.List[str]:
-        """Liste des millésimes disponibles dans l'ensemble des fichiers."""
-        df = self.load_data()
-        if "millesime" not in df.columns:
-            return []
-        years = sorted(df["millesime"].dropna().astype(str).unique())
-        return years
-
-    @gr.mcp.resource("exploitation://{siret}/parcelles")
-    def list_parcelles_by_exploitation(self, siret: str, millesime: t.Optional[str] = None) -> t.List[dict]:
-        """Liste les parcelles d'une exploitation (optionnellement filtrées par millésime)."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[df["siret"] == siret] if "siret" in df.columns else df.iloc[0:0]
-        if millesime:
-            q = q[q["millesime"] == str(millesime)]
-        cols = [c for c in ["parcelle_id","millesime","numparcell","nomparc","surfparc","refca","numilot"] if c in q.columns]
-        out = q[cols].drop_duplicates().to_dict(orient="records")
-        return out
-
-    @gr.mcp.resource("parcelles://search")
-    def search_parcelles(self, query: str = "", millesime: t.Optional[str] = None, limit: int = 50) -> t.List[dict]:
-        """Recherche de parcelles par nom/numéro, filtrable par millésime."""
-        df = self.load_data()
-        q = df
-        if millesime:
-            q = q[q["millesime"] == str(millesime)]
-        if query:
-            mask = False
-            if "numparcell" in q.columns:
-                mask = q["numparcell"].str.contains(query, case=False, na=False)
-            if "nomparc" in q.columns:
-                mask = mask | q["nomparc"].str.contains(query, case=False, na=False)
-            q = q[mask]
-        cols = [c for c in ["parcelle_id","millesime","numparcell","nomparc","surfparc","refca","numilot","siret"] if c in q.columns]
-        return q[cols].drop_duplicates().head(limit).to_dict(orient="records")
-
-    # -------------------------
-    # RESSOURCES CANONIQUES
-    # -------------------------
-
-    @gr.mcp.resource("exploitation://{siret}/{millesime}")
-    def get_exploitation(self, siret: str, millesime: str) -> dict:
-        """Infos d'une exploitation (pour un millésime donné)."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[(df["siret"] == siret) & (df["millesime"] == str(millesime))] if {"siret","millesime"}.issubset(df.columns) else df.iloc[0:0]
-        row = self._safe_first(q.sort_values(by=[c for c in ["millesime"] if c in q.columns], ascending=False))
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "siret": row.get("siret"),
-            "raison_sociale": row.get("raisonsociale"),
-            "pacage": row.get("pacage"),
-        })
-
-    @gr.mcp.resource("parcelle://{millesime}/{numparcell}")
-    def get_parcelle(self, millesime: str, numparcell: str) -> dict:
-        """Infos d'une parcelle (identifiée par millésime + numparcell)."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[(df["millesime"] == str(millesime)) & (df["numparcell"] == str(numparcell))]
-        row = self._safe_first(q)
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "parcelle_id": row.get("parcelle_id"),
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "numparcell": row.get("numparcell"),
-            "nomparc": row.get("nomparc"),
-            "surfparc": row.get("surfparc"),
-            "siret": row.get("siret"),
-            "refca": row.get("refca"),
-            "numilot": row.get("numilot"),
-        })
-
-    @gr.mcp.resource("intervention://{millesime}/{numparcell}/{rang}")
-    def get_intervention(self, millesime: str, numparcell: str, rang: str) -> dict:
-        """Infos d'une intervention (clé composite millésime + numparcell + rang)."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[(df["millesime"] == str(millesime)) & (df["numparcell"] == str(numparcell)) & (df["rang"] == str(rang))]
-        row = self._safe_first(q)
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "intervention_id": row.get("intervention_id"),
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "numparcell": row.get("numparcell"),
-            "rang": row.get("rang"),
-            "mainoeuvre": row.get("mainoeuvre"),
-            "materiel": row.get("materiel"),
-            "codeamm": row.get("codeamm"),
-            "codegnis": row.get("codegnis"),
-            "kqte": row.get("kqte"),
-            "teneurn": row.get("teneurn"),
-            "teneurp": row.get("teneurp"),
-            "teneurk": row.get("teneurk"),
-            "keq": row.get("keq"),
-            "volumebo": row.get("volumebo"),
-        })
-
-    @gr.mcp.resource("intrant://{codeamm}")
-    def get_intrant(self, codeamm: str, millesime: t.Optional[str] = None) -> dict:
-        """Infos d’un intrant (filtrable par millésime)."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[df["codeamm"] == str(codeamm)] if "codeamm" in df.columns else df.iloc[0:0]
-        if millesime:
-            q = q[q["millesime"] == str(millesime)]
-        row = self._safe_first(q)
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "codeamm": row.get("codeamm"),
-            "codegnis": row.get("codegnis"),
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "kqte": row.get("kqte"),
-            "teneurn": row.get("teneurn"),
-            "teneurp": row.get("teneurp"),
-            "teneurk": row.get("teneurk"),
-            "keq": row.get("keq"),
-            "volumebo": row.get("volumebo"),
-        })
-
-    @gr.mcp.resource("materiel://{millesime}/{numparcell}/{rang}")
-    def get_materiel(self, millesime: str, numparcell: str, rang: str) -> dict:
-        """Matériel utilisé pour une intervention donnée."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[(df["millesime"] == str(millesime)) & (df["numparcell"] == str(numparcell)) & (df["rang"] == str(rang))]
-        row = self._safe_first(q)
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "numparcell": row.get("numparcell"),
-            "rang": row.get("rang"),
-            "materiel": row.get("materiel"),
-        })
-
-    @gr.mcp.resource("maindoeuvre://{millesime}/{numparcell}/{rang}")
-    def get_main_oeuvre(self, millesime: str, numparcell: str, rang: str) -> dict:
-        """Main d’œuvre associée à une intervention donnée."""
-        df = self.load_data()
-        q = df[(df["millesime"] == str(millesime)) & (df["numparcell"] == str(numparcell)) & (df["rang"] == str(rang))]
-        row = self._safe_first(q)
-        if row is None:
-            return {}
-        return self._notnull({
-            "millesime": row.get("millesime"),
-            "numparcell": row.get("numparcell"),
-            "rang": row.get("rang"),
-            "mainoeuvre": row.get("mainoeuvre"),
-        })
-
-# -------------------------------------------------------------------
-# Gradio: interfaces simples de test (onglets)
-# -------------------------------------------------------------------
-
-res = AgriculturalResources()
-
-demo = gr.TabbedInterface(
-    [
-        # Data discovery
-        gr.Interface(res.list_years, inputs=[], outputs=gr.JSON(), title="Years"),
-        gr.Interface(res.list_parcelles_by_exploitation,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="18560001000016", label="SIRET"),
-                             gr.Textbox(value="", label="Millesime (optionnel)")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Parcelles par exploitation"),
-        gr.Interface(res.search_parcelles,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="", label="Query (num/nom parcelle)"),
-                             gr.Textbox(value="", label="Millesime (optionnel)"),
-                             gr.Number(value=50, label="Limit")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Recherche parcelles"),
-
-        # Resources canoniques
-        gr.Interface(res.get_exploitation,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="18560001000016", label="SIRET"),
-                             gr.Textbox(value="2025", label="Millesime")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Exploitation"),
-        gr.Interface(res.get_parcelle,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="2025", label="Millesime"),
-                             gr.Textbox(value="12", label="Num parcelle")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Parcelle"),
-        gr.Interface(res.get_intervention,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="2025", label="Millesime"),
-                             gr.Textbox(value="12", label="Num parcelle"),
-                             gr.Textbox(value="1", label="Rang")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Intervention"),
-        gr.Interface(res.get_intrant,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="9100296", label="Code AMM"),
-                             gr.Textbox(value="", label="Millesime (optionnel)")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Intrant"),
-        gr.Interface(res.get_materiel,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="2025", label="Millesime"),
-                             gr.Textbox(value="12", label="Num parcelle"),
-                             gr.Textbox(value="1", label="Rang")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Matériel"),
-        gr.Interface(res.get_main_oeuvre,
-                     inputs=[gr.Textbox(value="2025", label="Millesime"),
-                             gr.Textbox(value="12", label="Num parcelle"),
-                             gr.Textbox(value="1", label="Rang")],
-                     outputs=gr.JSON(),
-                     title="Main d'œuvre"),
-    ],
-    [
-        "Years",
-        "Parcelles par Exploitation",
-        "Recherche Parcelles",
-        "Exploitation",
-        "Parcelle",
-        "Intervention",
-        "Intrant",
-        "Matériel",
-        "Main d'œuvre",
-    ]
-)