# 🔮 Sibilla — L'Oracolo AI

> *Self-hosted Perplexity-like AI search engine.*  
> *Chiedi, cerca, sintetizza — con fonti verificabili.*

[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![Flask](https://img.shields.io/badge/flask-3.x-green.svg)](https://flask.palletsprojects.com/)
[![Gemini](https://img.shields.io/badge/LLM-Gemini%202.5%20Flash-purple.svg)](https://ai.google.dev/)
[![Version](https://img.shields.io/badge/version-0.2.0-blue.svg)](https://github.com/tuo-user/sibilla)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-brightgreen.svg)](LICENSE)
[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-compatible-orange.svg)](https://modelcontextprotocol.io/)

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**Sibilla** è un motore di ricerca AI self-hosted che combina:

- 🧠 **Google Gemini** — LLM per sintesi con citazioni inline [1], [2], ...
- 🔍 **Degoog** — metasearch engine self-hosted (primary) con API nativa
- 🔄 **SearXNG + DuckDuckGo** — fallback a cascata se il primary non risponde
- 🌐 **Interfaccia web** — UI responsive, dark theme, mobile-first
- 📡 **API REST** — endpoint per consumo programmatico e skill vocali (Alexa, Google Home)
- 🔧 **MCP (Model Context Protocol)** — server stdio per agent AI esterni
- 🗣️ **TTS-ready** — campo `speakable_text` ottimizzato per sintesi vocale

```
Tu chiedi → Query expansion → Ricerca multi-engine → Fetch pagine → Gemini sintesi → Risposta con fonti
```

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## 📚 Documentazione

| Documento | Descrizione |
|-----------|-------------|
| [Architettura](docs/ARCHITECTURE.md) | 🏗️ Visione d'insieme, stack tecnologico, componenti, modello dati |
| [Diagramma di Flusso](docs/FLOW.md) | 🔄 Pipeline di ricerca, flusso richieste, macchina a stati (Mermaid) |
| [API REST](docs/API.md) | 📡 Documentazione completa degli endpoint `/api/ask` e `/api/v1/query` |
| [Wiki](docs/WIKI.md) | 📚 FAQ, glossario, confronto con Perplexity, roadmap |
| [Deployment](docs/DEPLOYMENT.md) | 🚀 Guida al deployment in produzione (Gunicorn, Nginx, Docker, systemd) |
| [Contributing](docs/CONTRIBUTING.md) | 🤝 Guida per contribuire, convenzioni, test, struttura branch |

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## 🚀 Quick Start

```bash
# 1. Clona e installa
git clone https://github.com/tuo-user/sibilla.git
cd sibilla
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

# 2. Avvia Degoog (motore di ricerca primary, opzionale ma consigliato)
docker run -d --name degoog -p 4444:4444 ghcr.io/degoog-org/degoog:latest

# 3. Configura
# Crea un file .env con la tua Google API Key:
#   GOOGLE_API_KEY=la-tua-api-key

# 4. Avvia
sibilla
# → http://127.0.0.1:5000
```

### Prerequisiti minimi

- **Python 3.10+**
- **Google API Key** — [ottienila gratis](https://aistudio.google.com/apikey)
- Almeno un motore di ricerca (Degoog, SearXNG, o DuckDuckGo automatico)

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## 🔌 API

### Ricerca via API (per skill Alexa, bot, app)

```bash
# GET — il più semplice
curl "http://localhost:5000/api/v1/query?q=ultimo+film+sull%27Odissea"

# POST — per query lunghe
curl -X POST http://localhost:5000/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "quali sono i migliori ristoranti a Roma?"}'

# Estrai solo il testo per TTS
curl -s "http://localhost:5000/api/v1/query?q=raggi+cosmici" \
  | python -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['speakable_text'])"
```

**Risposta:**
```json
{
    "query": "ultimo film sull'Odissea",
    "answer": "L'ultimo adattamento è **The Return** (2024)...",
    "speakable_text": "L'ultimo adattamento è The Return del 2024...",
    "sources": [{"index": 1, "title": "...", "url": "..."}],
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "search_engine": "degoog",
    "tokens_used": 1847
}
```

> **Documentazione completa:** [`docs/API.md`](docs/API.md)

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## 🏗️ Architettura

```
sibilla/
├── docs/                       # 📚 Documentazione
│   ├── ARCHITECTURE.md         # Architettura di sistema
│   ├── FLOW.md                 # Diagramma di flusso (Mermaid)
│   ├── API.md                  # Documentazione API REST
│   ├── WIKI.md                 # Wiki + FAQ
│   ├── DEPLOYMENT.md           # Guida al deployment
│   └── CONTRIBUTING.md         # Guida alla contribuzione
│
├── src/sibilla/                # 📦 Codice sorgente
│   ├── app.py                  # Flask app factory + pipeline condivisa
│   ├── search.py               # Degoog, SearXNG, DuckDuckGo, PageFetcher
│   ├── ai.py                   # GeminiClient (sintesi + query rewriting)
│   ├── markdown.py             # Markdown → HTML + strip per TTS
│   ├── prompts.py              # System prompt stile Perplexity
│   ├── mcp.py                  # MCP server stdio (per agent AI)
│   └── cli.py                  # Entry point server
│
├── templates/index.html        # Interfaccia web
├── static/                     # CSS, JS, favicon
├── tests/                      # Test (pytest, 109 test)
└── pyproject.toml              # Configurazione progetto
```

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## 🔄 Pipeline di Ricerca

```
POST /api/ask {query: "..."}
  │
  ├─ 1. 🔮 Gemini riscrive la query in 3 varianti (query expansion)
  ├─ 2. 🔍 Multi-engine search: Degoog → SearXNG → DuckDuckGo (cascading)
  ├─ 3. 📥 PageFetcher scarica il contenuto completo delle top pagine
  ├─ 4. 📝 Prompt assembly con fonti numerate + data odierna
  ├─ 5. 🧠 Gemini sintesi con citazioni inline [1], [2], ...
  └─ 6. ✅ JSON {answer, html_answer, speakable_text, sources[], metadata}
```

---

## 🔧 MCP Server

Sibilla espone le sue capacità di ricerca come tool MCP (Model Context Protocol) su stdio:

```bash
sibilla-mcp
```

**Tool disponibili:**
- `web_search(query, num_results)` — ricerca web con fallback Degoog → SearXNG → DuckDuckGo
- `fetch_page(url)` — estrai contenuto testuale da una pagina web

Compatibile con client MCP come Claude Desktop, Gemini Desktop e altri agent AI.

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## 🧪 Sviluppo

```bash
# Installa dipendenze dev
pip install -e ".[dev]"

# Lint
ruff check src tests

# Test
pytest tests/ -v

# Coverage
pip install pytest-cov
pytest tests/ --cov=src/sibilla --cov-report=html
```

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## 🚀 Deployment

Per il deployment in produzione:

```bash
# Con Gunicorn
pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 "sibilla.app:create_app()"

# Con Docker Compose (Sibilla + Degoog + SearXNG)
docker compose up -d
```

> **Guida completa:** [`docs/DEPLOYMENT.md`](docs/DEPLOYMENT.md)

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## 📋 Configurazione

Crea un file `.env`:

```env
GOOGLE_API_KEY=la-tua-api-key
SECRET_KEY=una-chiave-segreta-lunga-e-casuale
SIBILLA_HOST=127.0.0.1
SIBILLA_PORT=5000
SIBILLA_DEBUG=1
DEGOOG_URL=http://localhost:4444
SEARXNG_URL=http://localhost:8080
SIBILLA_DDG_FALLBACK=1
```

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## 🤝 Contribuire

Contributi benvenuti! Vedi [`docs/CONTRIBUTING.md`](docs/CONTRIBUTING.md) per:

- Setup dell'ambiente di sviluppo
- Convenzioni di codice e commit
- Come aggiungere search engine, endpoint, o tool MCP
- Struttura dei test

---

## 📄 Licenza

MIT — vedi il file [LICENSE](LICENSE) per i dettagli.

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  <sub>Fatto con 🔮 da Sibilla Team · <a href="docs/ARCHITECTURE.md">Architettura</a> · <a href="docs/API.md">API</a> · <a href="docs/DEPLOYMENT.md">Deployment</a></sub>
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