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 import streamlit as st
-from freeGPT import Client
-
-# Configuración de la aplicación
-st.set_page_config(page_title="Chat interactivo con selección de modelo", layout="centered")
-st.title("Chat interactivo con selección de modelo")
-
-# Lista de modelos disponibles
-MODELS = {
-    "GPT-3 (chat9.yqcloud.top)": "gpt3",
-    "GPT-4 (you.com)": "gpt4",
-    "GPT-3.5 (vitalentum.net)": "gpt3_5",
-    "Prodia (prodia.com)": "prodia",
-    "Pollinations (pollinations.ai)": "pollinations"
-}
-
-# Selección del modelo
-selected_model_name = st.selectbox("Selecciona el modelo con el que deseas chatear:", list(MODELS.keys()))
-selected_model = MODELS[selected_model_name]
-
-# Área para el chat
-if "chat_history" not in st.session_state:
-    st.session_state.chat_history = []
-
-# Entrada del usuario
-user_input = st.text_input("Tu mensaje:", "")
-
-if st.button("Enviar") and user_input:
-    # Añadir entrada del usuario al historial
-    st.session_state.chat_history.append(("👦", user_input))
-    
-    try:
-        # Crear respuesta utilizando el modelo seleccionado
-        response = Client.create_completion(selected_model, user_input)
-        st.session_state.chat_history.append(("🤖", response))
-    except Exception as e:
-        error_message = f"Error: No se pudo obtener respuesta del modelo seleccionado ({selected_model_name})."
-        st.session_state.chat_history.append(("🤖", error_message))
-        st.session_state.chat_history.append(("⚠️", f"Detalles del error: {e}"))
-        st.error("Hubo un problema al obtener la respuesta. Por favor, intenta con otro modelo o verifica la conexión.")
-
-# Mostrar el historial del chat
-for sender, message in st.session_state.chat_history:
-    if sender == "👦":
-        st.markdown(f"**{sender}**: {message}")
-    elif sender == "🤖":
-        st.markdown(f"**{sender}**: {message}")
-    else:
-        st.markdown(f":warning: **{sender}**: {message}")
+import textwrap
+import google.generativeai as genai
+
+# Lista de servidores mágicos
+servidores = [
+    ("Harvem", "Ayuda en diversas áreas para mujeres, incluyendo salud, prosperidad y equilibrio emocional."),
+    ("STAR MEE!", "Ideal para conquistar fama y popularidad, con conocimientos avanzados en marketing, imagen y psicología."),
+    ("Starlight", "Ayuda a alcanzar éxito y prosperidad en cualquier situación."),
+    ("Tecelão", "Multiplica el dinero gastado. el TECELÓN DEL DINERO."),
+    ("TecnoMago", "Facilita el uso y la creación de herramientas tecnomágicas."),
+]
+
+# Function to display formatted Markdown text
+def to_markdown(text):
+    text = text.replace('•', '  *')
+    return textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)
+
+# Streamlit app
+def main():
+    st.set_page_config(page_title="Gemini Chatbot", page_icon="🤖")
+    st.title("Gemini Chatbot")
+    st.sidebar.title("Configuración de Gemini")
+
+    # Configurar la API key de Gemini (reemplazar con tu clave de API de Gemini)
+    genai.configure(api_key='AIzaSyADpqWz-3cM1eUBbbjXQLMLFHpK3gSGR3M')
+
+    # Seleccionar el modelo Gemini
+    select_model = st.sidebar.selectbox("Selecciona el modelo", ["gemini-pro"])
+
+    # Seleccionar el servidor mágico
+    selected_servidor = st.sidebar.selectbox("Selecciona un servidor mágico", [s[0] for s in servidores])
+    servidor_context = next((s[1] for s in servidores if s[0] == selected_servidor), "")
+
+    # Mostrar el contexto del servidor seleccionado
+    st.sidebar.markdown(f"**Servidor seleccionado:** {selected_servidor}")
+    st.sidebar.markdown(f"**Contexto:** {servidor_context}")
+
+    # Inicializar la sesión de chat
+    chat = genai.GenerativeModel(select_model).start_chat(history=[])
+
+    # Definir función para obtener respuesta del modelo Gemini
+    def get_response(messages):
+        response = chat.send_message(messages, stream=True)
+        return response
+
+    # Historial del chat
+    if "messages" not in st.session_state:
+        st.session_state["messages"] = []
+
+    messages = st.session_state["messages"]
+
+    # Mostrar mensajes del historial
+    if messages:
+        for message in messages:
+            role, parts = message.values()
+            if role.lower() == "user":
+                st.markdown(f"Tú: {parts[0]}")
+            elif role.lower() == "model":
+                st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(parts[0])}")
+
+    # Entrada del usuario
+    user_input = st.text_area("Tú:")
+
+    # Botón para enviar mensaje al modelo Gemini
+    if st.button("Enviar"):
+        if user_input:
+            # Añadir contexto del servidor al mensaje del usuario
+            contextual_message = f"{servidor_context}\nPregunta del usuario: {user_input}"
+            messages.append({"role": "user", "parts": [user_input]})
+            response = get_response(contextual_message)
+
+            # Mostrar respuesta del modelo solo una vez
+            res_text = ""
+            for chunk in response:
+                res_text += chunk.text
+            st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(res_text)}")
+            messages.append({"role": "model", "parts": [res_text]})
+
+    # Actualizar historial de mensajes en la sesión de Streamlit
+    st.session_state["messages"] = messages
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()