"""
Greeum v3.0.0: LLM 기반 액탄트 파서
MCP를 통해 연동된 LLM이 직접 파싱 수행
"""

import json
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ActantStructure:
    """액탄트 구조 정의"""
    subject: Optional[str]
    action: Optional[str]
    object: Optional[str]
    confidence: float
    subject_hash: Optional[str] = None
    action_hash: Optional[str] = None
    object_hash: Optional[str] = None
    reasoning: Optional[str] = None


class LLMActantParser:
    """
    LLM을 활용한 액탄트 파서
    MCP로 연동된 Claude/GPT가 실제 파싱 수행
    """
    
    def __init__(self):
        # 핵심 액탄트 매핑 (LLM이 참조)
        self.known_entities = {
            "subjects": {
                "user": ["사용자", "유저", "user", "고객", "클라이언트"],
                "claude": ["Claude", "claude", "AI", "assistant", "어시스턴트"],
                "team": ["팀", "개발팀", "team", "개발자들", "엔지니어들"],
                "system": ["시스템", "서버", "프로그램", "애플리케이션"]
            },
            "actions": {
                "request": ["요청", "제출", "부탁", "신청"],
                "analyze": ["분석", "검토", "조사", "파악"],
                "implement": ["구현", "개발", "작성", "코딩"],
                "fix": ["수정", "고치기", "패치", "해결"],
                "complete": ["완료", "완성", "종료", "마무리"]
            }
        }
    
    async def parse_memory(self, text: str) -> ActantStructure:
        """
        메모리 텍스트를 액탄트 구조로 파싱
        실제로는 MCP를 통해 LLM이 수행
        """
        
        # LLM에게 전달할 구조화된 요청
        parsing_request = {
            "task": "parse_to_actant",
            "text": text,
            "instructions": {
                "extract": ["subject", "action", "object"],
                "consider": [
                    "Korean/English mixed text",
                    "Implicit subjects (생략된 주어)",
                    "Multiple actions in one sentence",
                    "Causal relationships"
                ],
                "reference": self.known_entities
            },
            "output_format": {
                "subject": "string or null",
                "action": "string or null",
                "object": "string or null",
                "confidence": "float 0.0-1.0",
                "reasoning": "brief explanation"
            }
        }
        
        # 여기서 실제로 MCP를 통해 LLM 호출
        # 현재는 시뮬레이션
        result = await self._llm_parse(parsing_request)
        
        # 해시 생성
        if result.get("subject"):
            result["subject_hash"] = self._get_entity_hash(
                result["subject"], "subject"
            )
        
        return ActantStructure(**result)
    
    async def _llm_parse(self, request: Dict) -> Dict:
        """
        실제 LLM 파싱 호출
        MCP 환경에서는 도구로 노출됨
        """
        # 실제 구현시:
        # return await mcp_client.call_tool("parse_actant", request)
        
        # 현재는 시뮬레이션 응답
        text = request["text"]
        
        # 간단한 규칙 기반 시뮬레이션
        if "사용자" in text:
            subject = "사용자"
        elif "Claude" in text:
            subject = "Claude"
        elif "팀" in text or "개발" in text:
            subject = "개발팀"
        else:
            subject = None
        
        # 동사 추출 (간단 버전)
        action = None
        for verb in ["요청", "제출", "분석", "제안", "구현", "해결", "만족"]:
            if verb in text:
                action = verb
                break
        
        return {
            "subject": subject,
            "action": action,
            "object": "추출된 객체",  # 실제로는 LLM이 정확히 추출
            "confidence": 0.85,
            "reasoning": "패턴 매칭 기반 추출"
        }
    
    def _get_entity_hash(self, entity: str, entity_type: str) -> str:
        """
        엔티티를 정규화된 해시로 변환
        동일한 개체는 같은 해시를 가짐
        """
        entity_lower = entity.lower()
        
        # 알려진 엔티티 매핑 확인
        if entity_type == "subject":
            for hash_key, variants in self.known_entities["subjects"].items():
                if any(v.lower() in entity_lower for v in variants):
                    return f"subject_{hash_key}"
        
        # 새로운 엔티티
        return f"{entity_type}_{hash(entity) % 10000:04d}"
    
    async def find_same_entities(self, entities: List[str]) -> Dict[str, List[str]]:
        """
        LLM을 활용한 동일 개체 그룹화
        """
        
        prompt = f"""
        다음 개체들을 동일한 것끼리 그룹화해주세요:
        {entities}
        
        고려사항:
        - 대명사 치환 (나, 내가, 저 → 동일인)
        - 약어/전체 이름 (AI, 인공지능 → 동일)
        - 언어 차이 (user, 사용자 → 동일)
        """
        
        # LLM이 그룹화 수행
        groups = {}  # 실제로는 LLM 응답
        
        return groups
    
    async def analyze_causal_chain(self, memories: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """
        LLM을 활용한 인과관계 체인 분석
        """
        
        prompt = f"""
        다음 메모리들의 인과관계를 분석해주세요:
        
        {json.dumps(memories, ensure_ascii=False, indent=2)}
        
        찾을 관계:
        1. 직접적 인과관계 (A → B)
        2. 간접적 연쇄 (A → B → C)
        3. 병렬 관계 (A, B → C)
        4. 순환 관계 (A → B → A)
        
        각 관계에 대해 신뢰도(0-1) 표시
        """
        
        # LLM이 관계 분석 수행
        causal_chains = []  # 실제로는 LLM 응답
        
        return causal_chains


class MCP_ActantTool:
    """
    MCP 도구로 노출되는 액탄트 파싱 기능
    Claude가 직접 호출 가능
    """
    
    @staticmethod
    async def parse_to_actant(text: str) -> Dict:
        """
        MCP 도구: 텍스트를 액탄트로 파싱
        
        사용 예:
        Claude: "이 텍스트를 파싱하겠습니다"
        → parse_to_actant("사용자가 요청했다")
        → {"subject": "사용자", "action": "요청", ...}
        """
        parser = LLMActantParser()
        result = await parser.parse_memory(text)
        return result.__dict__
    
    @staticmethod
    async def batch_parse(texts: List[str]) -> List[Dict]:
        """
        MCP 도구: 여러 텍스트 일괄 파싱
        """
        parser = LLMActantParser()
        results = []
        
        for text in texts:
            result = await parser.parse_memory(text)
            results.append(result.__dict__)
        
        return results
    
    @staticmethod
    async def find_relationships(parsed_memories: List[Dict]) -> Dict:
        """
        MCP 도구: 파싱된 메모리 간 관계 분석
        """
        # 인과관계, 시간적 순서, 주체 연결 등 분석
        relationships = {
            "causal": [],
            "temporal": [],
            "entity_connections": []
        }
        
        # LLM이 관계 분석 수행
        # ...
        
        return relationships


# MCP 도구 등록 (실제 구현시)
def register_mcp_tools():
    """MCP 서버에 도구 등록"""
    tools = [
        {
            "name": "parse_to_actant",
            "description": "Parse text into actant structure",
            "handler": MCP_ActantTool.parse_to_actant
        },
        {
            "name": "batch_parse_actants", 
            "description": "Parse multiple texts at once",
            "handler": MCP_ActantTool.batch_parse
        },
        {
            "name": "find_actant_relationships",
            "description": "Find relationships between parsed memories",
            "handler": MCP_ActantTool.find_relationships
        }
    ]
    
    return tools