{"id":26054718,"url":"https://github.com/jaimealruiz/proyecto-tfg","last_synced_at":"2025-09-08T19:42:13.850Z","repository":{"id":279419362,"uuid":"938270687","full_name":"jaimealruiz/proyecto-tfg","owner":"jaimealruiz","description":"Diseño e Implementación de interconexión entre LLM y Espacios de Datos","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-06-25T16:18:31.000Z","size":116,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-09-08T19:42:13.173Z","etag":null,"topics":["data-lake","mcp","mcp-client","mcp-server","rag"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/jaimealruiz.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":"security/security.py","support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-02-24T17:29:48.000Z","updated_at":"2025-06-25T14:52:42.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"2ccb1b97-4bc1-4ca2-9ceb-fd9325b4051a","html_url":"https://github.com/jaimealruiz/proyecto-tfg","commit_stats":null,"previous_names":["jaimealruiz/proyecto-tfg"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/jaimealruiz/proyecto-tfg","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jaimealruiz%2Fproyecto-tfg","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jaimealruiz%2Fproyecto-tfg/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jaimealruiz%2Fproyecto-tfg/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jaimealruiz%2Fproyecto-tfg/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/jaimealruiz","download_url":"https://codeload.github.com/jaimealruiz/proyecto-tfg/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jaimealruiz%2Fproyecto-tfg/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":274231433,"owners_count":25245585,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-09-08T02:00:09.813Z","response_time":121,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-lake","mcp","mcp-client","mcp-server","rag"],"created_at":"2025-03-08T09:13:17.536Z","updated_at":"2025-09-08T19:42:13.833Z","avatar_url":"https://github.com/jaimealruiz.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# JAR-A2A: Comunicación Multiagente Soberana con Protocolos MCP y A2A\n\nEste repositorio contiene la implementación de un sistema de comunicación multiagente basado en modelos de lenguaje (LLM), construido como prueba de concepto del **protocolo JAR-A2A** (Any-to-Any). El sistema integra dos protocolos inspirados en la literatura reciente: **MCP (Model Context Protocol)** y **A2A**, con un diseño modular preparado para su integración futura con marcos de identidad soberana y espacios de datos federados.\n\n## 🔍 Propósito del Proyecto\n\nEste trabajo se enmarca en un proyecto de investigación centrado en la intersección entre:\n\n- Comunicación entre agentes inteligentes distribuidos\n- Acceso soberano a datos en entornos federados (Data Spaces)\n- Estándares emergentes como **Google A2A** y **Gaia-X Trust Framework**\n\nEl objetivo principal es ofrecer una arquitectura abierta y extensible para la mensajería entre agentes autónomos, compatible con principios de interoperabilidad, trazabilidad y control de identidad.\n\n---\n\n## 🧱 Estructura del Sistema\n\nEl sistema se compone de tres microservicios principales:\n\n- **LLM Agent**: Genera consultas SQL a partir de preguntas en lenguaje natural.\n- **MCP Server**: Actúa como broker, registrador y pasarela de acceso a la base de datos.\n- **Ventas Agent**: Ejecuta consultas SQL y devuelve resultados estructurados.\n- - 🧪 **DuckDB + Apache Iceberg**: se ha utilizado un lake-house local con la tabla `iceberg_space.ventas` que contiene:\n  - `fecha` (DATE)\n  - `producto` (TEXT)\n  - `cantidad` (INTEGER)\n  - `precio` (DOUBLE)\n\nTodos los servicios se comunican utilizando el protocolo **JAR-A2A**, que extiende el modelo de envelopes definido por Google con mecanismos de control asincrónico, retransmisión, discovery semántico y separación lógica de servicios.\n\n---\n\n## 🧪 Funcionalidades implementadas\n\n- Registro dinámico de agentes y descubrimiento por capacidades\n- Confirmación de entrega (ACKs) y retransmisión en caso de fallo\n- Heartbeats periódicos para supervisión de disponibilidad\n- Correlación de mensajes mediante `correlation_id`\n- Exposición de servicios contextualizados vía protocolo MCP\n- Generación automática de SQL a partir de lenguaje natural con LLM local\n- Comunicación A2A entre agentes mediante mensajes JSON estructurados\n\n---\n\n## ⚙️ Tecnologías empleadas\n\n- Python 3.11\n- FastAPI\n- Docker \u0026 Docker Compose\n- DuckDB\n- Apache Iceberg\n- TinyLlama (modelo LLM local)\n- JWT (explorado para futura integración de seguridad federada)\n\n---\n\n## 🚀 Despliegue local\n\nEl proyecto se despliega localmente mediante Docker Compose:\n\n```bash\ndocker compose build\ndocker compose up\n````\nPara replicar las pruebas del flujo de comunicación realizadas durante la documentación del proyecto, se puede hacer uso del script cli.py:\n\n```bash\npython scripts/cli.py \"Introduzca-consulta-al-LLM\"\n````\n\nAsegúrate de que los puertos 8000, 8002 y 8003 estén libres. La interfaz de consulta está expuesta en el puerto 8003 bajo el endpoint /query.\n\n## Consideraciones de seguridad\n\nAunque el sistema no incorpora por defecto mecanismos criptográficos, ha sido diseñado para permitir en el futuro:\n\n- Firma de mensajes (JWT + RS256)\n\n- Identidad descentralizada (DID + Verifiable Credentials)\n\n- Validación de políticas de autorización y trazabilidad\n\n  Puede consultarte la exploración a esta aproximación implementada en la rama **security**.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjaimealruiz%2Fproyecto-tfg","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fjaimealruiz%2Fproyecto-tfg","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjaimealruiz%2Fproyecto-tfg/lists"}