timecraft-ai 1.1.1

Time series analysis and AI-powered forecasting with voice interactions

⏳ TimeCraft

Welcome to TimeCraft! This project was created to simplify time series analysis, database integration, and task automation.

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🚀 Key Features

• 📈 Time Series Analysis Robust scripts for modeling, forecasting, and evaluating temporal data.

• 🛢️ Database Integration Tools to efficiently connect to and query various database systems.

• ⚙️ Automation & Notifications Modules to automate data workflows and send notifications or alerts.

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📁 Project Structure

timecraft/
├── /src/                # Core logic and modules
├── /docs/               # Documentation files (README, INSTALL, CONTRIBUTING)
├── /tutorials/          # Step-by-step guides and advanced use cases
├── /data/               # Sample datasets and generated results
├── /assets/             # Visual content for outreach and publications
├── /venv/               # Virtual environment and dependency management
└── requirements.txt     # Python dependencies

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🧭 Getting Started

1. Clone the repository:

   git clone https://github.com/rafa-mori/timecraft.git
   cd timecraft
   

2. Create and activate a virtual environment (optional but recommended):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
   

3. Install the dependencies:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Explore the tutorials: Navigate to the /tutorials folder for usage examples and best practices.

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📚 Tutorials & Examples

Topic	Description
Time Series Forecasting	Learn how to model and predict future data points.
Database Connection	Connect to and retrieve data from supported databases.
Automation Pipeline	Build and schedule tasks using TimeCraft’s automation tools.

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🗣️ MCP Voice & Chatbot Server (Nova Feature)

O TimeCraft agora conta com um servidor MCP (Multi-Command Processor) com chatbot embutido, pronto para comandos por voz e texto, análise de dados, insights e integração opcional com LLMs/plugins externos!

Principais Endpoints (FastAPI)

• /health — Health check do servidor
• /mcp/command — Envie comandos de texto para o MCP (chatbot)
• /mcp/plugins — Liste, ative/desative e configure plugins/LLMs (ex: OpenAI)

Exemplos de uso

# Health check
curl http://localhost:8000/health

# Enviar comando para o chatbot
curl -X POST http://localhost:8000/mcp/command -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "me mostre o histórico"}'

# Listar plugins/LLMs
curl http://localhost:8000/mcp/plugins

# Ativar plugin OpenAI
curl -X POST http://localhost:8000/mcp/plugins/openai/enable

# Configurar chave de API do OpenAI
curl -X POST http://localhost:8000/mcp/plugins/openai/config -H "Content-Type: application/json" -d '{"api_key": "SUA_CHAVE_AQUI"}'

Como rodar o servidor

uvicorn src.timecraft_ai.mcp_server:app --reload

Recursos do MCP

• Processamento de comandos por voz (Vosk + Porcupine)
• Síntese de voz (pyttsx3)
• Chatbot integrado com análise de dados, previsão e insights
• Modular: plugins/LLMs ativados só se configurados
• Baixo custo computacional e monetário por padrão

Veja o código-fonte em src/timecraft_ai/ para detalhes e exemplos de integração.

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🗣️ Como usar o MCP por voz

O TimeCraft permite interação totalmente hands free via comandos de voz, com ativação por hotword e resposta falada!

Pré-requisitos

• Microfone conectado ao computador
• Dependências instaladas: vosk, pyaudio, pyttsx3, pvporcupine
• (Opcional) Configurar o modelo Vosk para o idioma desejado (exemplo: models/vosk-model-small-pt)

Como rodar o processador de áudio

python -m timecraft_ai.audio_processor

Ou diretamente pelo arquivo:

python src/timecraft_ai/audio_processor.py

Funcionamento

• O sistema aguarda a palavra-chave (hotword), por padrão: mcp
• Após detectar a hotword, grava e transcreve seu comando
• O comando é processado pelo MCP e a resposta é falada de volta

Exemplo de fluxo

1. Diga: "MCP" (aguarde a confirmação)
2. Fale: "Me mostre o histórico"
3. O MCP responde em voz: "Esses são os dados históricos: ..."

Você pode customizar a hotword, voz e outros parâmetros editando o arquivo audio_processor.py.

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🤝 Contributing

Contributions of all kinds are welcome! Please read our CONTRIBUTING.md for detailed guidelines on how to help improve TimeCraft.

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🛣️ Planned Features (Roadmap)

• ✅ Plug-and-play models for ARIMA, Prophet, and LSTM
• 🚧 Support for cloud-based data sources (e.g., BigQuery, Snowflake)
• 🔔 Email and webhook notification system
• 📊 Dashboard interface for visual result presentation (optional module)

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📄 License

This project is licensed under the MIT License.

📧 Contact

If you have any questions or feedback, please feel free to reach out:

• Email: [e-mail]
• GitHub: faelmori/timecraft
• LinkedIn: Rafa Mori