# FAQ‑бот курса KFU-26-1 (ChromaDB + MCP‑style tool)

Агент отвечает на вопросы по конспектам курса (ChromaDB) и при необходимости вызывает MCP‑style инструмент для метаданных (расписание, дедлайны, контакты).

## Стек

| Компонент | Технология |
|-----------|------------|
| LLM | BroJS gpt-oss-20b (ChatOpenAI) |
| Embeddings | Ollama nomic-embed-text |
| Векторная БД | ChromaDB (langchain-chroma) |
| MCP‑style tool | fetch_course_meta (httpx / static JSON) |
| Фреймворк | LangChain + LangGraph |

## Установка

```bash
ollama pull nomic-embed-text
pip install -r requirements.txt
```

Добавь в `.env`:
```
JOURNAL_MCP_PAT=твой_токен
```

## Запуск

```bash
python main.py
```

## Структура проекта

| Файл | Назначение |
|------|-----------|
| `data/faq_general.md` | FAQ: общие вопросы курса |
| `data/faq_langchain.md` | FAQ: LangChain |
| `data/faq_langgraph.md` | FAQ: LangGraph |
| `vectorstore.py` | ChromaDB + Ollama embeddings + load_faq_to_chroma() |
| `tools.py` | search_course_docs (chroma) + fetch_course_meta (mcp) |
| `agent.py` | Агент с маршрутизацией по источнику |
| `main.py` | CLI: 3 демо‑вопроса + интерактивный режим |

## Архитектура маршрутизации

```
Вопрос пользователя
        |
        v
      Агент (LLM решает)
        |
   +---------+-----------+
   |                     |
   v                     v
search_course_docs   fetch_course_meta
[source: chroma]     [source: mcp_meta]
   |                     |
   v                     v
ChromaDB             Static JSON
(Ollama embeddings)  (в проде — MCP tool call)
```

## MCP‑style tool

`fetch_course_meta` имитирует вызов MCP‑сервера метаданных курса.
В production‑среде это был бы `mcp tool list` + `mcp tool call` к реальному MCP‑серверу.
Текущая реализация использует статический JSON — достаточно для демонстрации паттерна.

## Демо‑вопросы

| Вопрос | Источник |
|--------|---------|
| Что такое LangGraph и как он отличается от LangChain? | chroma |
| Как создать инструмент tool в LangChain? | chroma |
| Когда дедлайн финального проекта? | mcp_meta |