Fix: Simple chatBot mistral

app.py

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-from mcp.client.session import MCPClient
+import gradio as gr
+from openai import OpenAI
+import os
 
-# Connexion
-client = MCPClient("csv_analyzer")
-client.connect()
+cle_api = os.environ.get("CLE_API_MISTRAL")
 
-# Lister les colonnes
-print("Colonnes dispo:", client.call("list_columns"))
+# Initialisation du client Mistral (API compatible OpenAI)
+client = OpenAI(api_key=cle_api, base_url="https://api.mistral.ai/v1")
 
-# Filtrer des lignes
-rows = client.call("filter_rows", column="pays", value="France", limit=3)
-print("Lignes filtrées:", rows)
+# Chatbot : simple écho Fonction chatbot reliée à Mistral
+def chatbot(message, history):
+    # Préparer l’historique dans le format de Mistral
+    messages = []
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
+    
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
 
-# Analyse avec Mistral
-analysis = client.call("analyze_data", question="Quels sont les 3 produits les plus fréquents ?")
-print("Analyse:", analysis)
+    # Appel API Mistral
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="mistral-small-latest", 
+        messages=messages
+    )
+
+    bot_reply = response.choices[0].message.content.strip()
+    history.append(("Vous: " + message, "Bot: " + bot_reply))
+    return history, history
+    
+with gr.Blocks() as demo:
+
+
+    chatbot_ui = gr.Chatbot(label="ChatBot")
+    msg = gr.Textbox(placeholder="Écrivez un message...")
+
+    msg.submit(chatbot, [msg, chatbot_ui], [chatbot_ui, chatbot_ui])
+
+demo.launch()