"""
Zentrale Konfiguration für Mission Control 2.0.

Eine Quelle der Wahrheit für Pfade, URLs und Defaults — alles über Env-Vars
überschreibbar. Bewusst schlank: MC 2.0 ist ein Glue-Cockpit, das vorhandene
Dienste (llama-swap, LiteLLM-Gateway, Hermes) steuert, statt sie nachzubauen.
"""

import os
from pathlib import Path

from ruamel.yaml import YAML

# --- Engine (llama-swap) -----------------------------------------------------
LLAMA_SWAP_URL = os.environ.get("MC_LLAMA_SWAP_URL", "http://127.0.0.1:8080").rstrip("/")
CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("MC_CONFIG_PATH", "/etc/llama-swap/config.yaml"))
MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
# Cache der Modell-Entdeckung ("aktuell beste Modelle", live von HuggingFace).
# Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200"))  # 12 h
# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
# Hinweis: nur noch für die einmalige Mem0-Migration relevant — das aktive Gedächtnis
# liegt jetzt in Mem0/Chroma hinter dem Sidecar (siehe MEM0_SERVICE_URL).
MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
# Mem0-Sidecar (auto-lernendes, semantisches Gedächtnis). Läuft im ~/.mem0/venv (Python 3.12),
# weil mem0+chromadb unter dem 3.14-Backend nicht laufen. MC2 spricht ihn lokal per HTTP an.
MEM0_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_MEM0_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8765").rstrip("/")
# Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
# Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
# llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
# macht llama-server ohnehin automatisch pro Slot (KV-Reuse).
_DEFAULT_CMD_TEMPLATE = (
    "llama-server -m {model} --host 127.0.0.1 --port ${PORT} "
    "-c {ctx} -ngl 999 -fa on --no-mmap"
)
CMD_TEMPLATE = os.environ.get("MC_CMD_TEMPLATE", _DEFAULT_CMD_TEMPLATE)
if "{model}" not in CMD_TEMPLATE:
    CMD_TEMPLATE = _DEFAULT_CMD_TEMPLATE
DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
# Verzeichnis mit Draft-Modellen für Speculative Decoding. Beim Hinzufügen eines
# fast/coder-Modells wird hieraus automatisch ein **vocab-kompatibler** Draft gewählt
# (Vocab-Check via services.gguf_meta; ein inkompatibler Draft lässt llama.cpp scheitern).
DRAFTS_DIR = Path(os.environ.get("MC_DRAFTS_DIR", str(MODELS_DIR / "drafts")))
# Optionaler expliziter Default-Draft (leer = Auto-Erkennung aus DRAFTS_DIR). Wird nur
# verwendet, wenn er zum Ziel-Modell vocab-kompatibel ist. (Früher fix qwen2.5 → entfernt,
# weil das mit neueren Vocabs wie Qwen3.6 inkompatibel ist und Spec stillschweigend brach.)
SPEC_DRAFT_MODEL_PATH = os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_MODEL", "")
# Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp dieser Generation braucht --spec-type zusätzlich
# zu --spec-draft-model, sonst ist Spec inaktiv).
SPEC_TYPE = os.environ.get("MC_SPEC_TYPE", "draft-simple")
# MTP-Speculative-Decoding (Multi-Token-Prediction): manche Modelle bringen einen eigenen
# MTP-Kopf mit (z.B. gemma-4 → arch 'gemma4-assistant', Datei 'mtp-*.gguf'). Der wird mit
# `--model-draft <mtp.gguf> --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max N` geladen (NICHT
# --spec-draft-model/draft-simple). 1,5–2× Durchsatz bei null Qualitätsverlust.
SPEC_DRAFT_N_MAX = int(os.environ.get("MC_SPEC_DRAFT_N_MAX", "4"))
# Env für HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (Hänger bei ~6 MB, siehe v1-Gotcha).
HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}

# --- Routing-Gateway (builtin in MC2, model: auto) ---------------------------
# MC2 IST der Gateway (services/gateway.py + routers/gateway_proxy.py). KEIN externer
# LiteLLM-Dienst (scheitert auf Python 3.14). Daher keine Gateway-Config-Datei mehr.
GATEWAY_URL = os.environ.get("MC_GATEWAY_URL", f"http://127.0.0.1:{os.environ.get('MC_PORT', '9000')}").rstrip("/")

# --- Hermes Agent (eigener Dienst auf der Box) -------------------------------
# Gateway (OpenAI-API des Agenten) + interaktives Web-Terminal (ttyd → `hermes chat`).
HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
# API-Key der Hermes-`api_server`-Plattform (~/.hermes/.env: API_SERVER_KEY). Nötig für
# /v1/chat/completions (Voice-Pipeline) — Bearer-Auth, sonst 401. Derselbe volle Agent
# (Tools + geteiltes Mem0) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
def _read_hermes_env(key: str) -> str:
    """Liest einen Schlüssel aus ~/.hermes/.env (Fallback, falls nicht in der Prozess-Env).
    Der MC2-Dienst erbt die Hermes-Secrets sonst nicht."""
    try:
        env_path = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes"))) / ".env"
        for line in env_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
            line = line.strip()
            if line.startswith(f"{key}="):
                return line.split("=", 1)[1].strip().strip('"').strip("'")
    except OSError:
        pass
    return ""


HERMES_API_KEY = (
    os.environ.get("HERMES_API_KEY")
    or os.environ.get("API_SERVER_KEY")
    or _read_hermes_env("API_SERVER_KEY")
)
# Modellfeld im OpenAI-Request; die api_server-Plattform nutzt ihr konfiguriertes Hirn,
# das Feld ist i.d.R. kosmetisch. Override via Env, falls die Plattform strikt prüft.
HERMES_API_MODEL = os.environ.get("HERMES_API_MODEL", "hermes")

# --- Voice-Sidecar (STT faster-whisper + TTS Piper/Chatterbox) ---------------
# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), analog Mem0-Sidecar. MC2 proxyt nach außen.
VOICE_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_VOICE_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8650").rstrip("/")
# Box-Konsole: ttyd-Web-Terminal (echte Login-Shell). Bindet NUR an Loopback
# (127.0.0.1:7682, base-path /console) und wird von MC2 über den ohnehin offenen Port 9001
# rückwärts geproxyt (routers/console.py → same-origin /console/). So braucht die Konsole
# KEINE eigene Firewall-Freigabe (Port 7682 ist von außen dicht) und keinen sudo-Eingriff.
# Direkter, SSH-artiger Zugriff, kein Passwort — gleiches LAN-Trust-Modell wie das Dashboard.
BOX_CONSOLE_UPSTREAM = os.environ.get("MC_BOX_CONSOLE_UPSTREAM", "http://127.0.0.1:7682").rstrip("/")
# Öffentlicher, gleicher-Ursprung-Pfad, unter dem MC2 die Konsole ausliefert (iframe-Ziel).
BOX_CONSOLE_PATH = "/console/"
# Eingebaute Hermes-Web-GUI (`hermes serve`/`dashboard` — die richtige Agent-Oberfläche mit
# Threads/Tool-Calls, die auch die Electron-Desktop-App umhüllt). Bindet NUR an Loopback
# (127.0.0.1:9119, kein Login — LAN-Trust wie Terminal/Konsole) und wird von MC2 same-origin unter
# /hermes-ui/ durchgereicht (routers/hermes_ui.py). Anders als das ttyd-Terminal ist es eine volle
# SPA → das Bundle wird mit Vite-base=/hermes-ui/ gebaut, damit Assets/API/WS unter dem Präfix
# liegen; der Proxy streift /hermes-ui ab. Kein eigener Firewall-Port nötig.
HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM = os.environ.get("MC_HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM", "http://127.0.0.1:9119").rstrip("/")
HERMES_BUILTIN_UI_PATH = "/hermes-ui/"
# GitHub-Repo für Update-Checks.
HERMES_AGENT_REPO = os.environ.get("MC_HERMES_AGENT_REPO", "NousResearch/hermes-agent")
HERMES_HOME = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_HOME", "~/.hermes")))
# PC Executor — läuft auf dem Windows-PC, erreichbar über LAN.
PC_EXECUTOR_URL = os.environ.get("MC_PC_EXECUTOR_URL", "http://192.168.178.98:7777").rstrip("/")

# --- Server ------------------------------------------------------------------
HOST = os.environ.get("MC_HOST", "0.0.0.0")
PORT = int(os.environ.get("MC_PORT", "9000"))
# Gebautes React-Frontend (frontend/dist). In Prod liefert FastAPI es statisch aus;
# im Dev läuft der Vite-Dev-Server separat und proxyt /api hierher.
FRONTEND_DIST = Path(os.environ.get("MC_FRONTEND_DIST", str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "frontend" / "dist")))

# Version (Phase 0 — Greenfield-Skeleton).
VERSION = "2.0.0-w8"

# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes hält Kommentare/Quotes in config.yaml).
yaml = YAML()
yaml.preserve_quotes = True
