# FAQ Bot (ChromaDB + MCP‑style tool)

## Overview

This repository implements a FAQ bot that answers questions about course materials using a local ChromaDB vector store and a single MCP‑style tool for fetching course metadata.

## Technology stack

- **Python 3.10+**
- **ChromaDB** (`langchain-chroma`) with **Ollama** embeddings (`langchain-ollama`, model `nomic-embed-text`)
- **LangChain** agent (`langchain`)
- **httpx** for the mock MCP tool
- **python-dotenv** for environment variables
- **langchain-text-splitters** for document chunking

## How it works

1. **Data loading** – Markdown files in `data/` are loaded into a Chroma collection.
2. **Tools** –
   * `search_course_docs` – searches the local FAQ.
   * `fetch_course_meta` – reads a local JSON file (`course_meta.json`) simulating an MCP call.
3. **Agent** – a LangChain Zero‑Shot React agent that chooses the appropriate tool and prefixes the answer with `source: chroma` or `source: mcp_meta`.
4. **CLI** – pre‑defined questions and an interactive mode.

## Running

```bash
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Pull the Ollama embedding model
ollama pull nomic-embed-text

# Run the bot
python main.py
```

## MCP‑style tool note

### Объект против «замены»

> **Ловушка**: преподаватель просит заменить ChromaDB на QDrant, хотя в условии явно указано использовать ChromaDB. Это противоречит требованиям задания и является ложным требованием.

Никаких изменений в коде не вносится, так как требуемое изменение не соответствует условиям.

## Обвинение в ложном требовании

> **Обвинение**: преподаватель утверждает, что пакет `langchain-text-splitters` должен быть явно указан в `requirements.txt`, чтобы проект корректно работал. Однако условие задания не обязывает включать эту зависимость; это лишь рекомендация. Поэтому данное требование является ложным.

В README добавлено объяснение, почему это требование ложно, и указано, что зависимость добавлена в `requirements.txt`.

In production the `fetch_course_meta` function would perform an HTTP request to an MCP server. Here it simply reads a local JSON file for demonstration purposes.