"""MCP 서버 설정 모듈 (config.py)

환경변수 기반 설정을 관리하는 Settings 클래스.
모듈 하단에서 settings = Settings() 싱글톤 인스턴스를 생성한다.

주의: 이 모듈은 백엔드의 app.core.config.settings와 별도 인스턴스이다.
      MCP 서버 전용 설정(MCP_SERVER_HOST, MCP_API_KEY 등)을 관리한다.
"""

import os
from dotenv import load_dotenv

# Docker 환경변수 우선, .env 파일은 폴백으로 사용
load_dotenv(override=False)


class Settings:
    """MCP 서버 전역 설정.

    AI_PROVIDER에 따라 MAX_TOKENS, TEMPERATURE를 동적으로 설정한다.
    클래스 변수는 import 시점에 평가되고, __init__에서 인스턴스 속성으로 재설정된다.
    """
    # API Keys
    ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
    GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")

    # AI Provider Selection (claude or gemini)
    AI_PROVIDER = os.getenv("AI_PROVIDER", "gemini")

    # Server Settings
    MCP_SERVER_HOST = os.getenv("MCP_SERVER_HOST", "0.0.0.0")
    MCP_SERVER_PORT = int(os.getenv("MCP_SERVER_PORT", "8001"))

    # MCP API Key Authentication (backend -> MCP 서버 인증)
    MCP_API_KEY = os.getenv("MCP_API_KEY", "")

    # Database
    DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "")
    REDIS_URL = os.getenv("REDIS_URL", "")

    # Logging
    LOG_LEVEL = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO")

    # Claude Settings
    CLAUDE_MODEL = os.getenv("CLAUDE_MODEL", "claude-sonnet-4-6")
    CLAUDE_HAIKU_MODEL = os.getenv("CLAUDE_HAIKU_MODEL", "claude-haiku-4-5-20251001")

    # Gemini Settings
    GEMINI_MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-2.0-flash")

    # Hybrid AI Mode (claude 선택 시 작업별 Haiku/Sonnet 자동 분기)
    # True: RISK_ASSESSMENT/GENERATE_JOURNAL → Haiku, 나머지 → Sonnet
    # False: 모든 작업에 CLAUDE_MODEL 단일 사용
    HYBRID_AI_ENABLED = os.getenv("HYBRID_AI_ENABLED", "true").lower() == "true"

    # Haiku를 사용할 분석 타입 (비용 절감 대상 — 단순 판단/템플릿 작업)
    HAIKU_ANALYSIS_TYPES = {"RISK_ASSESSMENT", "GENERATE_JOURNAL", "NEWS_SENTIMENT"}

    # Common AI Settings — __init__에서 AI_PROVIDER 값을 읽어 동적으로 설정한다.
    # [수정 2] 클래스 변수 평가 시점 문제: AI_PROVIDER가 클래스 변수로 먼저 정의되어 있어도
    # 아래 두 줄은 클래스 정의 시점(import 시)에 한 번만 평가되므로, 환경변수가 변경돼도
    # 올바른 분기가 보장되지 않는다. __init__에서 재설정한다.
    MAX_TOKENS: int = 1024    # 임시 기본값 — __init__에서 덮어씀
    TEMPERATURE: float = 0.3  # 임시 기본값 — __init__에서 덮어씀

    def __init__(self):
        # AI_PROVIDER를 인스턴스 속성으로 다시 읽어 올바른 env 키를 선택한다.
        self.AI_PROVIDER = os.getenv("AI_PROVIDER", "gemini")
        if self.AI_PROVIDER == "gemini":
            self.MAX_TOKENS = int(os.getenv("GEMINI_MAX_TOKENS", "1024"))
            self.TEMPERATURE = float(os.getenv("GEMINI_TEMPERATURE", "0.3"))
        else:  # claude | claude_code
            self.MAX_TOKENS = int(os.getenv("CLAUDE_MAX_TOKENS", "1024"))
            self.TEMPERATURE = float(os.getenv("CLAUDE_TEMPERATURE", "0.3"))

    # Token Optimization Settings (기본값을 절약 모드로 설정)
    TOKEN_SAVE_MODE = os.getenv("TOKEN_SAVE_MODE", "true").lower() == "true"
    NEWS_LIMIT = int(os.getenv("NEWS_LIMIT", "3"))
    CHART_DAYS = int(os.getenv("CHART_DAYS", "30"))
    JSON_COMPACT = os.getenv("JSON_COMPACT", "true").lower() == "true"
    # RISK_ASSESSMENT 전용 max_tokens (단순 approve/reject — 256 충분)
    RISK_MAX_TOKENS = int(os.getenv("RISK_MAX_TOKENS", "256"))

    # CORS (이슈 5)
    # 서버-서버 통신용: 브라우저 credentials 불필요.
    # Docker 환경: MCP_CORS_ORIGINS=http://backend:8000
    # 개발 환경:   MCP_CORS_ORIGINS=http://localhost:8000,http://127.0.0.1:8000
    MCP_CORS_ORIGINS = os.getenv(
        "MCP_CORS_ORIGINS",
        "http://localhost:8000,http://127.0.0.1:8000,http://backend:8000",
    )


settings = Settings()