MCP Pulse 26014b60

'''# Pulsesys MCP & Orchestrator

Sistema de Chatbot Multicanal para Clínicas Médicas, utilizando FastAPI, PostgreSQL, Redis, OpenAI e integrações com Meta (WhatsApp/Instagram) e Google Calendar.

Este projeto foi desenvolvido pelo agente de IA Manus, seguindo as especificações técnicas fornecidas.

🚀 Setup do Projeto (Docker)

1. Pré-requisitos:

   • Docker e Docker Compose instalados.

2. Configuração do Ambiente:
   Crie um arquivo .env na raiz do projeto (pulsesys-mcp/) e preencha as variáveis com base no .env.example.bash cp .env.example .env # Edite o arquivo .env com suas chaves e tokens reais

3. Build e Execução:
   Suba os containers da aplicação, banco de dados e Redis em modo detached.bash docker-compose up --build -d

4. Acesso:

   • A API estará disponível em http://localhost:8000.
   • A documentação interativa (Swagger UI) estará em http://localhost:8000/docs.

5. Verificar Logs:
   Para acompanhar os logs da aplicação em tempo real:bash docker-compose logs -f app

⚙️ Arquitetura e Endpoints

A aplicação está estruturada de forma modular para facilitar a manutenção e escalabilidade.

Endpoints Principais

💡 Fluxo de Teste

Para testar o fluxo completo de conversação e agendamento, siga os passos abaixo:

1. Configurar o Webhook da Meta:

   • No painel de desenvolvedores da Meta, configure o webhook para apontar para SEU_DOMINIO_PUBLICO/api/v1/webhook/whatsapp.
   • Use o META_VERIFY_TOKEN que você configurou no seu arquivo .env.

2. Simular uma Mensagem de Paciente:

   • Envie uma mensagem de uma conta de WhatsApp para o número configurado na sua aplicação da Meta.
   • Exemplos de interação:
     • "Quais serviços vocês oferecem?" (deve acionar listar_servicos)
     • "Gostaria de agendar uma Consulta Geral" (deve acionar listar_horarios)
     • "Pode ser para o dia 25/11/2025 às 10:00?" (deve acionar solicitar_agendamento)

3. Simular a Aprovação da Secretária:

   • Após a solicitar_agendamento, um registro pendente é criado no banco de dados. O ID do agendamento é logado no console.

   • Primeiro, obtenha um token de autenticação:bash curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/token" -H "Content-Length: 0"

   • Use o token obtido para chamar o endpoint de confirmação, substituindo SEU_JWT_TOKEN e o appointment_id:bash curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/event/confirmar_agendamento" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer SEU_JWT_TOKEN" \ -d '{"appointment_id": 1, "status": "confirmado"}'

   • O sistema deve então enviar a mensagem de confirmação final para o número do paciente.

🧠 Observações Importantes

• Mocks: Várias partes do sistema são mocks para fins de demonstração (ex: calendar_client, instagram_client, faq). A lógica de autenticação com o Google e a complexidade total da API do Instagram precisam ser implementadas.
• Segurança: As chaves e tokens devem ser gerenciados de forma segura em um ambiente de produção (ex: usando um serviço de secrets management).
• Banco de Dados: O sistema cria as tabelas automaticamente no startup e insere dados de teste (mock_data.py). Em produção, as migrações de banco de dados devem ser gerenciadas com ferramentas como Alembic.
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