FitFlex

🏆 Reconhecimento Acadêmico

O FitFlex foi eleito o melhor trabalho da disciplina Trabalho Interdisciplinar II: Backend do semestre 2025/01, no curso de Ciência da Computação da PUC Minas, destacando-se pela inovação tecnológica, integração entre front-end e back-end, e aplicação prática de inteligência artificial.

🧠 Sobre o Projeto

O FitFlex é uma plataforma web inovadora desenvolvida no curso de Ciência da Computação da PUC Minas, com fins acadêmicos e foco em aprendizado prático. Seu objetivo é apoiar pessoas diabéticas e demais interessados na adoção de uma alimentação mais saudável e personalizada. O sistema oferece uma experiência completa, permitindo que os usuários:

• Busquem e filtrem receitas adequadas ao seu perfil nutricional
• Analisem rótulos de produtos alimentícios utilizando inteligência artificial, facilitando a identificação de ingredientes e a compatibilidade com restrições alimentares
• Criem e gerenciem perfis
• Favoritem receitas

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👥 Alunos integrantes da equipe

• Alice Salim Khouri Antunes
• Felipe Henrique Oliveira Diniz
• Matheus de Almeida Moreira

👨‍🏫 Professores responsáveis

• Daniel de Oliveira Capanema
• Luciana Mara Freitas Diniz

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⚙️ Como Rodar o Front-End (React)

Siga os passos abaixo para rodar o front-end do projeto localmente:

1. Clone o repositório

   git clone [email protected]:ICEI-PUC-Minas-CC-TI/plmg-cc-ti2-2025-1-g06-fitflex.git
   cd codigo/frontend

2. Instale as dependências

   npm install

3. Inicie o servidor de desenvolvimento

   npm start

4. Abra o navegador e acesse:

   http://localhost:3000
   

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⚙️ Como Rodar o Back-End (Java Spring Boot)

Siga os passos abaixo para rodar o back-end do projeto localmente:

1. Pré-requisitos

   • Java 17 ou superior instalado
   • Maven instalado

2. Acesse a pasta do back-end

   cd Codigo

3. Configure variáveis de ambiente

   • Crie um arquivo .env na raiz do projeto (não suba esse arquivo para o repositório!) com o seguinte conteúdo, substituindo pelos seus dados:
     • API_KEY: chave de acesso ao serviço Azure OCR Vision (portal Azure > Computer Vision > Keys and Endpoint)
     • EMAIL_USERNAME: seu e-mail do Gmail usado para envio
     • EMAIL_PASSWORD: App Password gerada no Google (não é sua senha normal, veja como gerar)

   API_KEY=SuaApiKeyDoAzureOCRVision
   EMAIL_USERNAME=[email protected]
   EMAIL_PASSWORD=suaAppPasswordDoGoogle

   Atenção: Nunca compartilhe suas credenciais reais publicamente. O arquivo .env deve ser criado localmente e não deve ser versionado no Git.

4. Configuração do banco de dados

Antes de rodar o back-end, é necessário configurar a conexão com o banco de dados PostgreSQL.

Abra o arquivo:

Codigo/src/main/java/dao/DAO.java

E altere as seguintes linhas conforme o seu ambiente (local ou Azure):

String driverName = "org.postgresql.Driver";  
String serverName = "SEU_SERVIDOR"; // Ex: localhost ou seu servidor na Azure
int porta = 5432;  
String mydatabase = "NOME_DO_SEU_BANCO"; 
String url = "jdbc:postgresql://" + serverName + ":" + porta + "/" + mydatabase;
String username = "SEU_USUARIO";  
String password = "SUA_SENHA";

• Para uso local, use localhost no serverName e os dados do seu banco local.
• Para uso na Azure, use o endereço do seu servidor, usuário e senha fornecidos pela Azure.

Importante: Nunca compartilhe suas credenciais reais publicamente.

5. Instale as dependências e rode o servidor

   mvn clean install
   mvn exec:java --% -Dexec.mainClass=app.Aplicacao

6. O back-end estará disponível em:

   http://localhost:4567
   

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