import express from 'express';
import { GoogleGenAI, mcpToTool } from '@google/genai';
import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js';
import dotenv from 'dotenv';

dotenv.config();

interface Participant {
  id: string;
  name: string;
  isMe: boolean;
  isAdmin?: boolean;
}

interface Msg {
  id: string;
  from: string;
  to: string;
  ts: number;
  type: 'chat' | 'image' | 'audio' | 'sticker' | 'doc';
  text?: string;
  mediaUrl?: string;
  mentions?: string[];
  meta: {
    ack: number;
    hasReaction: boolean;
    isQuoted: boolean;
  };
}

interface Conversation {
  chatId: string;
  title: string;
  isGroup: boolean;
  unreadCount: number;
  participants: Participant[];
  messages: Msg[];
  createdAt: number;
}

const PORT = Number(process.env.PORT) || 8001;
const API_KEY = process.env.GEMINI_API_KEY || '';
console.log(`Using Gemini API key: ${API_KEY}`);

const genAI = API_KEY ? new GoogleGenAI({ apiKey: API_KEY }) : null;

const MCP_URL = process.env.MCP_URL || 'http://planilla.interno.com/mcp';
let mcpClient: Client | undefined;
let mcpTransport: StreamableHTTPClientTransport | undefined;

async function getMcpClient(): Promise<Client> {
  if (!mcpClient) {
    mcpClient = new Client({ name: 'planilla-client', version: '1.0.0' });
    mcpTransport = new StreamableHTTPClientTransport(new URL(MCP_URL));
    await mcpClient.connect(mcpTransport);
  }
  return mcpClient;
}
/**
 * Descripción de alto nivel para que cualquier agente (humano o LLM) entienda y
 * trabaje con el repositorio sin perder tiempo buscando contexto.
 */
const repoInfo = `
📦  RESUMEN
Este repo orquesta tres servicios complementarios:
  1. whatsapp-router  → Recibe webhooks de OpenWA y re-expide los mensajes al agente o la UI.
  2. conversation-layer-agent → LLM que responde dudas sobre el código y ejecuta acciones.
  3. chat-ui          → Interfaz web mínima que conversa con el agente.

🗂  ESTRUCTURA CLAVE
│
├─ docker-compose.yml        # Levanta todo el stack
├─ whatsapp-router/
│   ├─ src/chatHandlers.ts   # Mapeo chatId → handler; ¡editá aquí para nuevos agentes!
│   └─ …                     # Lógica de ruteo y validaciones
├─ conversation-layer-agent/
│   ├─ src/index.ts          # Entrada principal del agente
│   └─ prompts/system.ts     # Prompt base; importa repoInfo
└─ chat-ui/                  # Frontend Vite + React (TypeScript)
    └─ …

⚙️  VARIABLES DE ENTORNO (ejemplo .env)
OPEN_WA_URL=http://openwa:8080
LLM_AGENT_URL=http://conversation-layer-agent:8000
PORT=3001                     # Puerto del router
NODE_ENV=development          # Cambiá a production para desactivar logs verbosos

🚀  CÓMO LEVANTAR
1) cp .env.example .env && edítalo según tu entorno  
2) docker-compose up -d --build  
3) Visita http://localhost:3000 (UI) o revisá logs con \`docker-compose logs -f\`.

🔄  FLUJO DE MENSAJES
OpenWA → whatsapp-router (/webhook) → handler ↔ conversation-layer-agent ↔ chat-ui

🤖  GUÍA RÁPIDA PARA AGENTES LLM
- Responde corto, en el tono del usuario (“vos”, español hondureño).
- Usa SOLO la info del objeto \`Conversation\`; no mantengas estado entre turnos.
- Si falta contexto, pedilo en una línea.
- No repitas instrucciones ni digas que sos IA.
- Devuelve \`{ reply: string, actions?: any[] }\` (JSON puro) para facilitar parsing.

🔧  COMANDOS ÚTILES
npm run dev              # Hot-reload del router  
npm test                 # Ejecuta los tests  
docker exec -it openwa sh   # Shell dentro del contenedor OpenWA  
git remote -v            # Confirma remotos (origin: Gitea, github: mirror)

🔐  SEGURIDAD
- Los tokens/API keys van en variables de entorno; nunca los subas al repo.
- Usa certificados válidos o \`NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0\` SOLO en dev.

✍️  CONTRIBUCIONES
Push a rama feature/* → CI/CD en Gitea valida lint, tests y build.  
Crea PR para revisión; no mezcles cambios de lógica y formato en el mismo commit.

📜  LICENCIA
GPL-3.0 — libre de usar, modificar y redistribuir mientras mantengas la misma licencia.

¡Listo! Con esto cualquier agente debería orientarse y empezar a trabajar sin drama.
`;


const app = express();
app.use(express.json());

app.post('/', async (req, res) => {
  const conversation = req.body?.conversation as Conversation | undefined;
  if (!conversation) return res.status(400).json({ error: 'Missing conversation' });
  const lastMsg = conversation.messages[conversation.messages.length - 1];
  const message = lastMsg?.text || '';

  const context = conversation.messages
    .slice(-10)
    .map((m) => {
      const sender =
        conversation.participants.find((p) => p.id === m.from)?.name || m.from;
      const content = m.text || `[${m.type}]`;
      return `${sender}: ${content}`;
    })
    .join('\n');

  if (!genAI) {
    return res.json({ reply: repoInfo });
  }

  try {
    const contents = `Repo information: ${repoInfo}\nConversation:\n${context}\n`;
    const config: any = {};
    // if (message.toLowerCase().includes('/planilla')) {
    if (true) {
      console.log('Using Model Context Protocol tools ', MCP_URL);
      const client = await getMcpClient();
      config.tools = [mcpToTool(client)];
    }
    const result = await genAI.models.generateContent({
      model: 'gemini-2.0-flash',
      contents,
      config,
    });
    const reply = (result.text || '').trim();
    res.json({ reply });
  } catch (err: any) {
    console.error('Gemini error', err.message);
    res.status(500).json({ error: 'Failed to generate reply' });
  }
});

app.get('/', (req, res) => {
  res.send(`
    <h1>Conversation Layer Agent</h1>
    <p>This service answers questions about the repository.</p>
    <p>Send a POST request to / with a JSON body containing {"conversation": {...}}</p>
    <p>Example: {"conversation": {"chatId": "123@c.us", "title": "Chat", "isGroup": false, "unreadCount": 0, "participants": [{"id": "123@c.us", "name": "Alice", "isMe": false}], "messages": [{"id": "m1", "from": "123@c.us", "to": "me@c.us", "ts": 0, "type": "chat", "text": "hello", "meta": {"ack":0,"hasReaction":false,"isQuoted":false}}]}}</p>
    <p>It will respond with a JSON object containing {"reply": "the answer"}</p>

    <p>Repository info: ${repoInfo}</p>
  `);
}
);

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`conversation-layer-agent listening on ${PORT}`);
});