Descrição

O projeto visa a criação de questões de medicina modelo ENADE mediante solicitação do usuário, uso de agentes e interação com o LM Studio.

Execução do Projeto

Inicialização do servidor do front-end

Tip

Use a extensão live server do VSCode.

Instalação das bibliotecas

pip install -r requirements.txt

Variáveis de ambiente

Defina uma chave para assinar os tokens JWT antes de subir o Flask (Ex.: PowerShell):

$Env:JWT_SECRET="uma-chave-secreta-bem-grande"

Use o mesmo terminal para iniciar o servidor ou exporte a variável de acordo com seu SO.

Inicialização do servidor do back-end (Flask)

python server.py

Warning

O comando deve ser realizado dentro do diretório \projetoIntegrador\server.

Instalação do LM Studio

Clique aqui

Inicialização do servidor do LM Studio

Warning

A opção fica no menu lateral, na aba Developer.

Autenticação e usuários

• Cadastro: o formulário "Cadastro de Médico" agora envia nome, email e senha para POST /register. A senha é armazenada com hash dentro de usuarios.db.
• Login: o formulário de login chama POST /login, que devolve um JWT (Authorization: Bearer ...). O token é guardado no localStorage do navegador e enviado automaticamente para rotas protegidas.
• Sessão: ao recarregar a página usamos GET /me para validar o token antes de mostrar o dashboard.
• Proteção: o endpoint POST /gerar_questao exige JWT válido, garantindo que apenas usuários autenticados consigam gerar questões com a IA.

Endpoints principais

Método	Rota	Corpo	Descrição
POST	/register	{ "name": "Dr. Ana", "email": "ana@exemplo.com", "password": "senha123" }	Cria usuário em usuarios.db e retorna { user, token }.
POST	/login	{ "email": "ana@exemplo.com", "password": "senha123" }	Valida credenciais e retorna { user, token }.
GET	/me	—	Retorna o usuário associado ao token enviado em Authorization: Bearer ....
POST	/gerar_questao	{ "especialidade": "Cardiologia", "dificuldade": "medium", "prompt": "..." }	Gera nova questão (requer token).

Páginas

Home

Gerador de Questões