docs(README): añadida documentación del microservicio

README.md

+# Microservicio para la conexión con la API de Gemini
+
+## Descripción
+
+Este microservicio en **Python + Flask** se encarga de realizar la conexión con la API de la IA Gemini para solicitar recetas de cocina.  
+Forma parte de un sistema donde el **backend en Spring Boot** consume este servicio y el **frontend web en Vue** expone los resultados al usuario.
+
+## Archivos
+
+- **app.py** : Clase principal de ejecución con la lógica de los endpoints y arranque del servidor.
+- **asgi.py** : Archivo que expone la aplicación en formato ASGI para ejecución en producción con Uvicorn.
+- **requirements.txt** : Dependencias necesarias para ejecutar el microservicio.
+- **.env.example** : Archivo de configuración de ejemplo que muestra cómo debe definirse la variable de entorno con la API Key.
+
+## Endpoints
+
+- **POST `/recipe/search`** -> Devuelve 4 recetas iniciales según ingredientes indicados.
+- **POST `/recipe/search/more`** -> Devuelve 4 recetas adicionales distintas a las anteriores.
+- **POST `/recipe/detail/{index}`** -> Devuelve los detalles completos de una receta seleccionada.
+
+## Requisitos previos
+
+- **Python 3.10 o superior** instalado en el sistema.
+- **pip** (incluido con Python a partir de la versión 3.4).
+- Conexión a internet para acceder a la API de Gemini.
+- Una **API Key de Gemini** válida (ver paso 4).
+
+## Configuración y ejecución
+
+### Paso 1 - Descargar el proyecto
+
+Clonar el repositorio desde GitLab (acceso privado para tutor/examinadores):
+```bash
+git clone https://gitlab.ujaen.es/amaf0001/gemini-recipe-api.git
+```
+
+---
+
+### Paso 2 - Crear el entorno virtual
+
+- En **Windows**:
+    ```bash
+    python -m venv venv
+    venv\Scripts\activate
+    ```
+
+- En **Linux/Mac**:
+    ```bash
+    python3 -m venv venv
+    source venv/bin/activate
+    ```
+
+---
+
+### Paso 3 - Instalar dependencias
+
+Con el entorno virtual activado:
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+---
+
+### Paso 4 - Obtener la clave de la API de Gemini
+
+1. Acceder a [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/).
+2. Iniciar sesión con su cuenta de Google.
+3. Crear una nueva API Key.
+4. Crear un archivo **.env** (con este nombre exacto) en la raíz del proyecto, copiar el contenido de **.env.example** y reemplazar el valor.
+
+---
+
+### Paso 5 - Ejecutar el microservicio
+
+- **Desarrollo**: 
+    ```bash
+    python app.py
+    ```
+    Acceso en: http://localhost:5000
+
+- **Producción** (recomendado):
+    ```bash
+    uvicorn asgi:asgi_app --host 0.0.0.0 --port 5000
+    ```