https://github.com/lucass-barreto/magicfridgeia
Aplicação web full-stack em Java que gere o inventário de um frigorífico e utiliza a API da OpenAI para criar receitas com base nos ingredientes disponíveis. Desenvolvido com Spring Boot, Thymeleaf, WebClient e Flyway.
https://github.com/lucass-barreto/magicfridgeia
artificial-intelligence flyway-migrations fullstack-java java maven openia-api spring spring-boot springboot thymeleaf webclient
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Aplicação web full-stack em Java que gere o inventário de um frigorífico e utiliza a API da OpenAI para criar receitas com base nos ingredientes disponíveis. Desenvolvido com Spring Boot, Thymeleaf, WebClient e Flyway.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/lucass-barreto/magicfridgeia
- Owner: lucass-barreto
- Created: 2025-09-19T19:04:31.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-09-24T18:28:17.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-09-24T20:26:01.658Z (9 months ago)
- Topics: artificial-intelligence, flyway-migrations, fullstack-java, java, maven, openia-api, spring, spring-boot, springboot, thymeleaf, webclient
- Language: HTML
- Homepage:
- Size: 247 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# MagicFridgeIA - Geladeira Inteligente com Geração de Receitas via IA
[](https://openai.com/api/)
Aplicação web full-stack que simula o gerenciamento de uma geladeira, permitindo ao usuário cadastrar ingredientes e, com um único clique, solicitar à API da OpenAI que gere uma receita criativa utilizando os itens disponíveis. O projeto foi desenvolvido como um estudo aprofundado no ecossistema Java, com foco na integração de serviços de IA, na construção de interfaces web reativas com Thymeleaf e nas melhores práticas de desenvolvimento com Spring Boot.
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### 📸 Visão Geral da Interface
A aplicação conta com um dashboard moderno e funcional, que centraliza todas as interações do usuário.
#### **Dashboard Principal:**
*O painel centraliza o formulário de adição de ingredientes e a opção da geração de receita com IA.*
*Logo abaixo há uma lista com todos os itens adicionados e as opções de **deletar** e **editar** um item.*
#### **Página de Edição Dedicada:**
*Uma interface limpa para a alteração de um ingrediente específico, garantindo uma experiência de usuário fluida.*
#### **Geração de Receitas com IA:**
*Após adicionar os ingredientes, o usuário pode solicitar uma receita, que é exibida dinamicamente na mesma tela.*
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## 📜 Descrição Completa
**MagicFridgeIA** é uma solução criativa para um problema comum: o que cozinhar com o que se tem em casa? A aplicação permite o gerenciamento completo do inventário de uma geladeira, desde o cadastro de itens com suas respectivas categorias e validades até a exclusão e alteração dos mesmos.
O grande diferencial do projeto é a sua integração com a **API da OpenAI**. O back-end consulta todos os ingredientes disponíveis no banco de dados, formata essa lista em um prompt otimizado e o envia para um modelo GPT. A resposta da IA, uma receita completa, é então exibida na interface.
O projeto foi construído com uma clara separação de responsabilidades, utilizando controllers `@RestController` para uma potencial API JSON e um `@Controller` dedicado para a interface de usuário, renderizada no lado do servidor com **Thymeleaf**. Para garantir a portabilidade e simplificar a configuração do ambiente, a aplicação foi totalmente containerizada com **Docker** e orquestrada com **Docker Compose**, permitindo que todo o sistema (aplicação + banco de dados PostgreSQL) seja executado de forma isolada e consistente com um único comando.
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### 🚀 Funcionalidades
- ✅ **CRUD Completo de Ingredientes:** Endpoints e interface para Criar, Ler, Atualizar e Deletar itens na geladeira.
- 🖥️ **Dashboard Interativo:** Interface web única construída com Thymeleaf para todas as operações.
- 🤖 **Integração com IA:** Comunicação reativa com a API da OpenAI usando `WebClient` para gerar receitas.
- dynamic **Prompt Dinâmico:** A aplicação busca os dados do banco em tempo real para construir o prompt que é enviado à IA.
- 🗃️ **Versionamento de Banco de Dados:** Uso do **Flyway** para criar e gerenciar o schema do banco de dados de forma automatizada.
- ✨ **Design Moderno:** Interface com CSS puro, focada em uma experiência de usuário limpa e agradável.
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### 💪 Desafios Superados
Durante o desenvolvimento, vários desafios foram superados, servindo como grandes pontos de aprendizado:
- **Integração com API Externa (`401 Unauthorized`):** Um longo processo de depuração para resolver falhas de autenticação com a API da OpenAI. A solução envolveu a correção de detalhes minuciosos, como o espaço no header "Bearer ", o nome exato do modelo (`gpt-4o-mini`) e a garantia de que a chave de API correta estava sendo carregada pelo ambiente Spring.
- **Programação Reativa (`WebClient`):** Compreensão na prática de como lidar com respostas assíncronas (`Mono`). O desafio foi aprender a extrair dados de um JSON complexo sem usar DTOs, navegando pela estrutura com `Map` e `List` e utilizando o operador `.map()` para transformar a resposta dentro do fluxo reativo.
- **Spring MVC & Thymeleaf:** Aprofundamento na diferença crucial entre `@Controller` (para renderizar views) e `@RestController` (para retornar dados). Resolução de erros `404 (Not Found)` e `405 (Method Not Allowed)` através da correção de rotas (`@RequestMapping`) e do uso do `HiddenHttpMethodFilter` do Spring para permitir o uso dos verbos `PUT` e `DELETE` em formulários HTML.
- **Configuração de Build (Maven):** Resolução de um erro raro (`HalfWidthInputException`) causado por um caractere invisível no arquivo `application.properties`, o que exigiu a recriação do arquivo para limpar problemas de codificação.
- **Injeção de Dependência (`NullPointerException`):** Diagnóstico de erros de `NullPointerException` que levaram à compreensão da importância da injeção de dependências via construtor e da necessidade de `getters/setters` em classes DTO (resolvido com o `@Data` do Lombok).
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### 🛠️ Tecnologias Utilizadas
- **Backend:**
- Java 17
- Spring Boot 3
- Spring Web (com WebClient para chamadas reativas)
- Spring Data JPA / Hibernate
- **Frontend:**
- Thymeleaf
- HTML5
- CSS3
- **Banco de Dados:**
- PostgreSQL
- Flyway (para versionamento de schema)
- **Build & Dependências:**
- Apache Maven
- Lombok
- MapStruct
- **DevOps**
- Docker
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## ⚙️ Instalação e Uso
### 🐳 Rodando com Docker (Método Recomendado)
Esta é a forma mais simples e rápida de executar o projeto, pois todo o ambiente (aplicação + banco de dados PostgreSQL) é gerenciado pelo Docker.
1. **Pré-requisitos:**
* Docker e Docker Compose instalados.
* Uma chave de API da OpenAI.
2. **Clone o repositório:**
```bash
git clone [https://github.com/lucass-barreto/MagicFridgeIA.git](https://github.com/lucass-barreto/MagicFridgeIA.git)
cd MagicFridgeIA
```
3. **Configure as variáveis de ambiente:**
Na raiz do projeto, crie um arquivo `.env` a partir do `.env.example`. Este arquivo deve conter as credenciais do banco de dados e sua chave da API da OpenAI.
```bash
cp .env.example .env
```
*Em seguida, edite o arquivo `.env` e insira sua chave da API da OpenAI na variável `OPENIA_KEY`.*
4. **Suba o ambiente com Docker Compose:**
Este comando irá construir a imagem da aplicação e iniciar os containers em segundo plano.
```bash
docker-compose up --build -d
```
5. **Acesse a Aplicação:**
Após alguns instantes, a aplicação estará disponível no seu navegador:
* **Interface Web (Dashboard):** [http://localhost:8080/ui/dashboard](http://localhost:8080/ui/dashboard)
### 🐋 Imagem no Docker Hub
Uma imagem pré-construída desta aplicação está disponível publicamente no Docker Hub. Você pode baixá-la diretamente com o comando:
```bash
docker pull lucassbarreto/magicfridge-app:0.0.1-RELEASE
```
**Para mais detalhes, visite o repositório no [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/lucassbarreto/magicfridge-app).**
## 📫 Contato
**Lucas Barreto Oliveira**
* **GitHub:** [@lucass-barreto](https://github.com/lucass-barreto)
* **LinkedIn:** [@lucass-barreto](https://www.linkedin.com/in/lucass-barreto)
* **Email:** lucasbo.dev@gmail.com