MCP 1C RAG Server

17.02.26

Интеграция - Нейросети

MCP 1C RAG Server — это комплексное решение для интеграции AI-ассистентов с конфигурациями 1С. Система обеспечивает семантический поиск по всей конфигурации, включая метаданные, код и документацию, что позволяет AI-ассистентам работать с реальной конфигурацией как с полноценным контекстом.

Файлы

ВНИМАНИЕ: Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки. Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы. Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных. Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.

Наименование Скачано Купить файл
MCP 1C RAG Server
.zip 2,51Mb
20 6 200 руб. Купить

Подписка PRO — скачивайте любые файлы со скидкой до 85% из Базы знаний

Оформите подписку на компанию для решения рабочих задач

Оформить подписку и скачать решение со скидкой

MCP-сервер для 1С: семантический поиск и AI-ассистирование в конфигурациях

Представляю комплексное решение для интеграции AI-ассистентов (Cursor, Claude Code, Windsurf и др.) с конфигурациями 1С:Предприятие через MCP (Model Context Protocol). Система обеспечивает семантический поиск по коду, метаданным и документации платформы 1С, позволяя AI-ассистентам работать с реальной конфигурацией как с полноценным контекстом.

В отличие от других решений, которые работают только с файлами, это решение использует векторную базу данных Qdrant для семантического поиска по всей конфигурации, включая обработку расширений, анализ зависимостей и поиск по синтаксису платформы.

Проблема

Если вы используете AI-ассистенты (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) для разработки на 1С, вы сталкиваетесь с проблемой: они не знают вашу конфигурацию.

Разработка на 1С — это не просто написание кода. Это:

  • Работа с метаданными конфигурации (справочники, документы, регистры)
  • Понимание BSL-кода (процедуры, функции, модули, расширения)
  • Работа с 5 000–60 000 строк в типичной конфигурации (УТ, ERP, БП)
  • Понимание связей между объектами конфигурации

Без этого контекста AI-ассистенты предлагают «универсальные» решения — общие шаблоны, не учитывающие специфику вашей конфигурации.

Решение

MCP 1C RAG Server — комплексная система для индексации и семантического поиска по конфигурации 1С с интеграцией в AI-ассистенты через MCP (Model Context Protocol).

MCP — это открытый протокол от Anthropic, который поддерживают Cursor, Claude Code, Windsurf, Continue и другие AI-редакторы. Сервер предоставляет HTTP-интерфейс для доступа к конфигурации, а AI-ассистент использует его как источник контекста.

Архитектура системы

AI-ассистент (Cursor / Claude Code / Windsurf)
        |
        | MCP (HTTP JSON-RPC 2.0, порт 9000)
        v
  MCP 1C RAG Server
        |
        v
  Qdrant (векторная БД, 5 коллекций)
        |
        v
  Embedding Service (GPU ускорение)
        |
        v
  Конфигурация 1С (метаданные + BSL-код)

Что умеет система: 20 инструментов

Основные инструменты для работы с конфигурацией (14 шт.)

Инструмент Описание
search_1c_objects Семантический поиск объектов по описанию или назначению (мультивекторный поиск по 5 векторам)
search_1c_code Семантический поиск по коду модулей и чанкам с фильтрацией по типу объекта/модуля
search_procedures_direct Прямой поиск процедур в коллекции (5-10 раз быстрее поиска в чанках)
find_procedure_code Получение кода конкретной процедуры по имени объекта и процедуры
get_module_full_code Получение полного кода модуля (восстанавливается из коллекции процедур)
list_object_modules Список всех модулей объекта с деталями (количество процедур, функций, экспортных методов)
analyze_procedure_calls Анализ зависимостей процедуры (что вызывает эта процедура, кто её вызывает)
find_similar_procedures Поиск похожих процедур через эмбеддинги (поиск дублирующегося кода)
search_by_structure Поиск объектов по структуре (реквизит/таблица/тип)
search_by_relationship Поиск объектов по связям (владельцы/основания/движения)
diagnose_database Проверка состояния коллекций, статистика по объектам и модулям
get_object_metadata Полная структура объекта (реквизиты, ТЧ, связи, модули)
list_metadata_objects Список всех объектов конфигурации (справочники, документы, регистры…)
find_object_references Где используется объект (для рефакторинга)

Синтакс-помощник для документации 1С (4 шт.)

Инструмент Описание
search_1c_global_function Поиск встроенных функций платформы (СтрДлина, Окр, ТекущаяДата и т.д.)
search_1c_object_method Поиск методов объектов (ТаблицаЗначений, Запрос, СписокЗначений и т.д.)
search_1c_property Поиск свойств объектов (описания и типы свойств)
get_1c_syntax_details Детальная информация о синтаксисе (параметры, возвращаемые значения, примеры)

Архитектура данных: 5 коллекций в Qdrant

1 1c_objects_meta — Метаданные объектов

Мультивекторный поиск по 5 векторам:

  • object_name — имя объекта
  • friendly_name — синоним
  • description — описание
  • structure — структура объекта (реквизиты, ТЧ)
  • relationships — связи с другими объектами

2 1c_modules_full — Метаданные модулей

Хранит информацию о модулях объектов:

  • Тип модуля (МодульОбъекта, МодульФормы и т.д.)
  • Список процедур и функций
  • Количество строк кода
  • Экспортные методы

Важно: Полный код модуля восстанавливается из коллекции 1c_procedures.

3 1c_code_chunks — Чанки кода

Фрагменты кода для детального поиска:

  • Код чанка
  • Номера строк (start_line, end_line)
  • Список процедур/функций в чанке
  • Индекс чанка в модуле

4 1c_procedures — Процедуры и функции

Ключевая коллекция для быстрого поиска:

  • Полный код процедуры/функции
  • Сигнатура и параметры
  • Метаданные (экспорт, модуль, строки)
  • Список вызовов (calls_to)

Преимущества: Прямой доступ к коду процедуры, быстрый поиск (5-10 раз быстрее чанков), экономия места (50-60%).

5 1c_syntax_help — Синтакс-помощник

Документация по синтаксису платформы 1С:

  • Глобальные функции (~350)
  • Методы объектов (~1 000–7 000)
  • Свойства объектов (~1 000–10 000)

Компоненты системы

🔧 Парсер конфигураций

Парсинг метаданных и кода, интеллектуальное объединение с расширениями, обработка аннотаций (&Перед, &После, &Вместо, &ИзменениеИКонтроль), веб-интерфейс для работы. Важно: не все метаданные подлежат парсингу, парсятся только ключевые объекты, но можно расширить.

🚀 Загрузчик в Qdrant

Streaming обработка для минимизации ОЗУ, инкрементальное обновление (ускорение в 10-20 раз), checkpoint система для возобновления загрузки, автоматическая оптимизация.

🧠 Сервис эмбеддингов

FastAPI сервис для векторизации текста, GPU ускорение с оптимизациями (FP16, torch.compile), LRU кэш для повторяющихся текстов, поддержка различных моделей Sentence Transformers.

🔍 MCP сервер

Model Context Protocol сервер для AI агентов, семантический поиск по конфигурации, анализ зависимостей процедур, синтакс-помощник для документации 1С.

📖 Syntax Loader

Загрузчик синтаксиса 1С из .hbk файлов, парсинг документации платформы, индексация глобальных функций, методов и свойств объектов. Важно: возможно проблемы с парсером, лучше использовать готовый файл.

Быстрый старт

1 Настройка и запуск сервисов
cd MCP 1C Server
docker-compose up -d

Доступные сервисы:

  • Qdrant: http://localhost:6333/dashboard
  • Embedding Service: http://localhost:5000
  • Loader: http://localhost:8501
  • MCP Server: http://localhost:9000
  • Syntax Loader: http://localhost:8502
2 Выгрузка конфигурации 1С

Выгрузите конфигурацию и расширения из 1С:Предприятие в архив или файлы.

3 Парсинг конфигурации
# Windows
parser\start_parser.bat

# Linux/Mac
./parser/start_parser.sh

Откроется браузер на http://localhost:8504. Поместите конфигурацию в parser/in_conf/ и запустите парсинг.

4 Загрузка в Qdrant

Откройте Loader: http://localhost:8501. Загрузите ZIP архив из parser/out_conf/parsed_<имя_конфигурации>/ (рекомендуется merged.zip для конфигураций с расширениями).

5 Загрузка синтаксис-помощника

Откройте Syntax Loader: http://localhost:8502. Загрузите готовый structure.json (или создайте его через CLI из .hbk файла).

6 Интеграция с Cursor

Создайте файл .cursor/mcp.json:

{
  "servers": {
    "1c-rag": {
      "url": "http://localhost:9000/mcp",
      "headers": {}
    }
  }
}

Примеры использования

Пример 1: Поиск объекта

Пользователь: "Найди справочник номенклатуры"

 
 Результат выполнения

Пример 2: Поиск процедуры

Пользователь: "Найди процедуру печати документа заказ клиента"

 
 Результат выполнения

Пример 3: Анализ зависимостей

Пользователь: "Покажи что вызывает процедура ПриЗаписи в справочнике Номенклатура"

 
 Результат выполнения

Пример 4: Поиск синтаксиса

Пользователь: "Как получить длину строки в 1С?"

 
 Результат выполнения

Пример 5: Работа с документом

Пользователь: "Добавь в документ заказ клиента проверку на заполнение номенклатуры. Создавать заказ можно только с видом номенклатуры Товар"

 
 Результат выполнения

Ключевые особенности

🎯 Семантический поиск

Поиск по смыслу, а не только по ключевым словам. AI понимает контекст запроса и находит релевантные результаты даже при неточных формулировках.

b89; Оптимизация производительности

  • GPU ускорение для генерации эмбеддингов
  • LRU кэш для повторяющихся текстов
  • Мультивекторный поиск для улучшенной точности
  • Оптимизация памяти (экономия 50-60%)
  • Прямой поиск процедур (5-10 раз быстрее)

🔄 Инкрементальное обновление

При повторной загрузке обновляются только изменённые объекты, что ускоряет процесс в 10-20 раз для небольших изменений.

📦 Обработка расширений

Интеллектуальное объединение основной конфигурации с расширениями, включая обработку аннотаций:

  • &Перед — код вставляется в начало процедуры
  • &После — код вставляется в конец процедуры
  • &Вместо — тело процедуры полностью заменяется
  • &ИзменениеИКонтроль — замена с обработкой #Вставка/#Удаление

Технические детали

Стек технологий

  • Qdrant — векторная база данных для хранения эмбеддингов
  • Sentence Transformers — модели для генерации эмбеддингов
  • FastAPI — сервис генерации эмбеддингов
  • Streamlit — веб-интерфейсы для парсера и загрузчика
  • Docker — контейнеризация всех сервисов
  • MCP — Model Context Protocol для интеграции с AI

Требования

  • 1С:Предприятие 8.3 (любая версия)
  • Docker Desktop (Windows) или Docker Engine (Linux)
  • Python 3.11 и выше (для парсера, либо переносить в контейнер)
  • 8 GB RAM минимум (16 GB рекомендуется)
  • NVIDIA GPU с поддержкой CUDA (опционально, для ускорения)

Производительность

Размер конфигурации Время загрузки
< 500 объектов 5-10 минут
500-2000 объектов 20-40 минут
> 2000 объектов 1-2 часа
Примечание: Время загрузки зависит от размера конфигурации, наличия GPU и настроек батчей. Использование GPU ускоряет процесс в 10-20 раз.
При тесте загрузка конфигурации ERP + 2 расширения заняло примерно 4 часа. Инкрементальное обновление занимало около 10 минут.

Заключение

MCP 1C RAG Server — это комплексное решение для интеграции AI-ассистентов с конфигурациями 1С. Система обеспечивает семантический поиск по всей конфигурации, включая метаданные, код и документацию, что позволяет AI-ассистентам работать с реальной конфигурацией как с полноценным контекстом.

Исходный код открыт для использования и развития. Все компоненты работают через Docker, что упрощает развёртывание и использование.

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

См. также

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

Первые попытки разработки на 1С с использованием больших языковых моделей (LLM) могут разочаровать. LLMки сильно галлюцинируют, потому что не знают устройства конфигураций 1С, не знают нюансов синтаксиса. Но если дать им подсказки с помощью MCP, то результат получается кардинально лучше. Далее в публикации: MCP для поиска по метаданым 1С, справке синтакс-помошника и проверки синтаксиса.

15250 руб.

25.08.2025    46462    98    27    

110

Разработка Инструментарий разработчика Работа с интерфейсом Адаптация типовых решений Нейросети 1C:Бухгалтерия 1C:ERP 1С:ЗУП 1С:КА 1С:УНФ 1С:УТ 1С:Розница 1С:ДО 1С:ERP Управление предприятием 2 Платные (руб)

Разработка "Дизайнер форм 1С" реализована в виде расширения 1С и является универсальным инструментом для разработки прототипа форм с целью демонстраций, технических заданий и т.д. Без участия разработчика с возможностью экспорта в файл внешней обработки и генерации формы используя искусственный интеллект.

36600 руб.

28.08.2025    7102    2    2    

6

Нейросети 1С 8.3 1С:Управление торговлей 11 Управленческий учет Платные (руб)

Обработка подключения фотокамер Canon и Nikon к Управление торговлей 11.4 для потоковой загрузки фотографий в карточки товаров с автоматическим удалением фона

23180 руб.

24.06.2021    11851    5    7    

16

Нейросети 1С:Предприятие 8 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Платные (руб)

Умный Excel" - ИИ-супердвигатель, который превращает часы работы в минуты! Технологии будущего уже здесь: загрузил Excel "магия ИИ" готовый результат

8540 руб.

02.07.2025    3443    2    0    

6

Нейросети Пользователь 1С:Предприятие 8 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Управленческий учет Платные (руб)

Расширение "Искусственный интеллект и нейросети в 1С: Работа с отзывами маркетплейсов" предназначено для применения искусственного интеллекта в повседневной деятельности селлеров на маркетплейсах. Среди функций - работа с отзывами, вопросами и чатами покупателей, диалог с нейросетями, генерация картинок, заполнение описаний номенклатуры и другое.

6100 руб.

03.04.2024    14210    7    0    

12

Мастера заполнения Нейросети 1С:Предприятие 8 1C:Бухгалтерия 1С:Управление торговлей 11 Платные (руб)

Расширение для заполнения описания товара (номенклатуры) с помощью модели ИИ ChatGPT с ключевыми словами. Расширение формирует продающее описание товара по его наименованию с помощью модели искусственного интеллекта. Будет полезно для владельцев интернет магазинов, каталогов товаров и продающих через маркетплейсы. Адаптировано для основных конфигураций: УТ, ЕРП, КА, УНФ. Прошло аудит на 1cfresh.com. Версия для автоматического заполнения

5084 руб.

13.03.2023    22579    52    50    

80

Нейросети Программист 1С:Предприятие 8 Россия Бесплатно (free)

11 лет в 1С. Попробовал вайб-кодинг на Python — ускоряешься в разы. Решил попробовать с 1С. Написал MCP-инструмент, который читает XML-выгрузку конфигурации, научил агента генерировать новые объекты и загружать обратно через конфигуратор в пакетном режиме. Полный цикл: описание задачи U94; XML U94; загрузка U94; объект в Enterprise. Без моего участия.

вчера в 08:50    449    Ivan_Denisenko_1C    6    

7

Нейросети Программист 1С 8.3 1С 8.5 Бесплатно (free)

ИИ помощник со встроенным MCP сервером, который работает прямо внутри Конфигуратора. Автодополнение кода, ревью, исправление ошибок, доработка методов, документирующие комментарии — всё без переключения из Конфигуратора.

20.03.2026    2071    Sergey_Borisovi4    37    

55
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. ondysss 128 17.02.26 16:38 Сейчас в теме
А вы пробовали запускать индексацию на чём-то крупном? ERP, УТ? Сколько по времени полный цикл - парсинг, загрузка в Qdrant, эмбеддинги?
Sergik_D; +1 Ответить
3. vanya_gonchar 52 17.02.26 17:30 Сейчас в теме
(1) RTX 3060 ti - базу УТ очень часто крутил - выходило по 2-3 часа, не помню уже точные цифры. ЕРП получалось загрузить за 4 с копейками.
Еще скорость зависит от скорости интернета, т.к. эмбединги хотят между серверов (embedding и loader)
5. vanya_gonchar 52 17.02.26 17:38 Сейчас в теме
(1) Можно конечно убрать передачу меж серверов, и все объединить в один сервер, но т.к. разрабатывал по отдельности модули, решил оставить как есть.
2. ondysss 128 17.02.26 17:23 Сейчас в теме
вижу добавилось примечание )
Тогда вопросы - А как реализовано инкрементальное обновление за 10 минут? Вы отслеживаете изменённые модули по дате/хешу и переиндексируете только их, или пересчитываете эмбеддинги для всей конфигурации заново? И что происходит при переименовании объекта или изменении связей между объектами - индекс ссылок тоже обновляется инкрементально?
4. vanya_gonchar 52 17.02.26 17:36 Сейчас в теме
(2)
вижу добавилось примечание )
Тогда вопросы - А как реализовано инкрементальное обновление за 10 минут? Вы отслеживаете изменённые модули по дате/хешу и переиндексируете только их, или пересчитываете эмбеддинги для всей конфигурации заново? И что происходит при переименовании объекта или изменении связей между объектами - индекс ссылок тоже обновляется инкрементально?


Использую хеши SHA256 содержимого:
- Для объектов: хеш вычисляется из метаданных (реквизиты, табличные части, связи, комментарий).
- Для модулей: хеш вычисляется из полного кода модуля.

При загрузке: система загружает существующие хеши из Qdrant и сравнивает с новыми.

Обновляются только изменённые объекты/модули:
- Если изменились метаданные объекта, то пересоздаётся объект и все его модули.
- Если изменились только модули, обновляются только модули, чанки и процедуры (объект не трогается).
- Если модуль не изменился, пропускается полностью.

Удаление устаревших данных:
- Удаляются объекты, которых нет в новой версии.
- Удаляются модули, которых нет в новой версии.

Генерация эмбеддингов:
Эмбеддинги пересчитываются только для изменённых объектов/модулей.

Примерно так реализовано, может не идеально, но работает и достаточно адекватно. Единственное UI дизайн не адаптирован на большое количество изменений, не отображается подробное описание
6. ondysss 128 17.02.26 17:41 Сейчас в теме
(4) По хешам - логично, стандартный подход. Но вот какой момент: если я переименовал справочник или изменил тип реквизита, по хешу обновится только этот объект. А все модули которые на него ссылаются - останутся со старыми эмбеддингами, потому что их код-то не изменился. AI будет находить процедуры которые работают с объектом по старому имени и предлагать код с несуществующими ссылками.
То есть инкрементальное обновление корректно работает только при изменениях внутри объекта. При изменениях связей между объектами - индекс рассинхронизируется, и вы об этом не узнаете пока AI не подсунет что-то невалидное.
В EDT эта проблема не существует - он держит граф зависимостей в памяти и при переименовании обновляет все ссылки автоматически.
kpotoyalo; +1 Ответить
7. vanya_gonchar 52 17.02.26 17:46 Сейчас в теме
(6)
По хешам - логично, стандартный подход. Но вот какой момент: если я переименовал справочник или изменил тип реквизита, по хешу обновится только этот объект. А все модули которые на него ссылаются - останутся со старыми эмбеддингами, потому что их код-то не изменился. AI будет находить процедуры которые работают с объектом по старому имени и предлагать код с несуществующими ссылками.
То есть инкрементальное обновление корректно работает только при изменениях внутри объекта. При изменениях связей между объектами - индекс рассинхронизируется, и вы об этом не узнаете пока AI не подсунет что-то невалидное.
В EDT эта проблема не существует - он держит граф зависимостей в памяти и при переименовании обновляет все ссылки автоматически.

если вы переименовали объект или реквизит, то необходимо изменить все места его использования. А это редактирование модуля - получается что текст модуля будет изменен и хэш не будет соответствовать, тому что есть в базе и потребуется его обновление. Проблема только в том, если переименовали реквизит и не поменяли везде наименование
8. vanya_gonchar 52 17.02.26 17:49 Сейчас в теме
(6)
изменил тип реквизита

тоже самое и с типом реквизита, хэш объекта будет отличаться и в коллекцию будет загружен новый объект. Дальше по цепочке, где изменена логика также будет загружены изменения.
9. ondysss 128 17.02.26 17:56 Сейчас в теме
(8) Ок, с инкрементальным обновлением разобрались - по хешам работает, принимаю.
Но у меня остаётся главный вопрос: зачем всё это? Docker, Qdrant, GPU, эмбеддинги, часы на первичную загрузку - и на выходе read-only поиск по конфигурации. EDT при открытии проекта строит полный индекс метаданных, ссылок, типов, модулей. Он уже всё знает. Всегда актуально, без переиндексации, без отдельной инфраструктуры.
Я у себя в codepilot изначально тоже делал RAG - и отказался именно по этой причине. Зачем дублировать то что платформа уже умеет? Вместо этого агент дёргает API EDT напрямую и может не только искать, но и создавать метаданные, писать модули, запускать диагностику, работать с формами. Полный цикл, с валидацией.
Ну и по деньгам: плагин в открытом доступе, ставится за 5 минут, никаких 10 стартмани )
10. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:02 Сейчас в теме
(9) я очень рад за ваше решение, потестил прикольное. То что мое стоит 10 см, это сугубо личное моё предпочтение, это не такие большие затраты.
Но не каждый может себе позволить поставить едт на устройство.
А развернуть где-то в одном месте сервак с хранилищем квадранта можно в любом месте.
Хранилище квадранта это тупо файлы базы, которые можно передавать между устройствами, а запуск докера с сервером ембединга и мсп не такой затратный, как запуск едт с ерп.
Думаю тут все очевидно, мне проще 1 раз в ночь поставить загрузку ерп на устройстве без видеокарты и дальше работать с готовым сервером мсп, чем плеваться и думать, а когда едт мне соберёт ерп проект при мелком изменении конфигурации.
11. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:06 Сейчас в теме
(9) и не забывайте что для едт для работы с ерп, нужно минимум 16 Гб оперативки, а если ещё курсор в параллель ещё 8 желательно. А в наше время оперативка не мало стоит + процессор не хилый. И устройство выйдет дороже 10 см и 5 минут на установку.
У каждого своя потребность и варианты реализации
16. ondysss 128 17.02.26 18:16 Сейчас в теме
(11) Аргумент "не каждый может поставить EDT" - а давайте сравним по-честному что нужно для каждого решения.
Для вашего: Docker, Qdrant, NVIDIA GPU с CUDA (вы сами пишете ускорение в 10-20 раз, без GPU ERP будет индексироваться не 4 часа, а пару суток), 16GB RAM рекомендуемые, Sentence Transformers, FastAPI, Streamlit. Итого: видеокарта RTX за 30-40 тысяч + сервер.
Для EDT 2025.1: Core i5, 16GB RAM, SSD. Видеокарта не нужна вообще. С автономным сервером (с версии 2023.2) полный импорт идёт многопоточно. В 2025.1 ещё ускорили открытие проектов - не нужно ждать соединения с ИБ, сразу работаешь. В 2025.2 ещё подтянули синхронизацию. А инкрементальные обновления в EDT - это минуты, не часы.
Так где "проще развернуть"? Docker + GPU + Qdrant + часы парсинга - или EDT на обычной рабочей станции без видеокарты?
Но в целом - удачи с продажами, рынок AI для 1С только формируется . Подход с RAG для анализа больших типовых имеет право на жизнь, особенно для тех кто сидит в конфигураторе и не планирует переезжать на EDT. Разные инструменты для разных задач. Но кстати я сегодня зарезилиз MCP сервер в плагине, можно поставить на сервере и использовать по сети нескольким разработчикам используя cc или cursor тот же, правда я сам попробовал сегодня в cc пописать - надо очень жесткие промты прописывать, сс кидается редактировать файлы и ломает конфу, в плаге у меня жестко прописано - не лезь в mdo или form и плаг модель по рукам бьет за такие попытки
17. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:19 Сейчас в теме
(16) я не хочу мериться чем-то. Каждому решению есть место быть)
18. ondysss 128 17.02.26 18:25 Сейчас в теме
(17) Да я не собирался "меряться" ни в коем случае. Просто хотел пару моментов прояснить.
19. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:33 Сейчас в теме
(18) просто мои попытки перейти на ЕДТ были чатны. Не взлетает у меня оно для адекватной работы. Уходит в часовые сборки. Также и переводить команду разработки на ЕДТ не планируется, а очень бы хотелось)
Поэтому мой выход это мсп сервер. А то что пишете про GPU - это для ускорения, я тестил без ГПУ - результат был долгий, но за ночь я получал необходимый результат. Дальше для тестов я разворачивал на ноуте докер с квадрантом, ембедингами и мсп - по ресурсам копейки выходит (меньше чем запуск едт с ерп). Выгружал конфу в файлы и работал через курсор.
Изменения переносил ручками в конфигуратор.
Не удобно, может быть. Но других вариантов использовать ИИ в связке с мсп при работе с конфигуратором я не вижу.
Но не в коем случае это не долго. Имхо
12. gybson 6 17.02.26 18:09 Сейчас в теме
Вроде все хорошо и правильно, но "ПолучитьОбъект".
13. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:11 Сейчас в теме
(12) да, есть момент. Но это больше к модели которая отвечает, а не мсп. В чатике можно натолкнуть его на правильное решение)
14. gybson 6 17.02.26 18:12 Сейчас в теме
(13) тут вопрос более широкий
модели необходимо предоставлять еще и примеры кода
например для тех же юнит-тестов, сама она вряд ли прям хорошо догадается

и вот как эти примеры получить
15. vanya_gonchar 52 17.02.26 18:16 Сейчас в теме
(14) на моей практике работы ИИ в связке с мсп, это мелкие правки синтаксиса. Что лучше чем написания с нуля, к сожалению модели пока не научились писать код без ошибок. Потому что итс под паролем(
20. rozer 315 18.02.26 10:38 Сейчас в теме
уважаемые гуру ИИ, не подскажите где можно взять/скачать описание синтаксиса встроенного языка 1С:Предприятие в формате Markdown ?
21. vanya_gonchar 52 18.02.26 10:40 Сейчас в теме
(20) не разу не видел его на просторах интернета, в моем решении есть в формате json, в md не делал
22. starik-2005 3214 18.02.26 12:33 Сейчас в теме
(20)
описание синтаксиса встроенного языка 1С:Предприятие в формате Markdown
Ну сконвертите зип от 1С, который hbk или как там его... Попросите ИИ написать вам на питоне это.
23. Ibrogim 1554 20.02.26 01:24 Сейчас в теме
(20)
ать описание синтаксиса встроенного языка 1С:Предприятие в формате Markdown ?

есть в формате hbk в папке с платформой
с синтаксисом языка и метаданными конфигурации неплохо справляются два бесплатных MCP о которых я писал тут

Однако если у вас есть выгруженная конфа в файлы то топовые модели ещё и быстрее и дешевле по токенам разбираются с метаданными без mcp.
24. rozer 315 20.02.26 16:44 Сейчас в теме
(23) да, я пробовал ваш форк - не взлетает с kilocode (в вашей публикации описал проблему) а оригинальная репа Антонио1С работает но не с kilocode...
25. Ks_83 266 24.02.26 09:16 Сейчас в теме
Никак не могу заставить себя подключить mcp сервера, т.к. не вижу в них надобности. Сursor вполне справляется и без них. Он и конфигурацию индексирует и разного рода документацию ему можно скармливать, и замечания линтера (bsl) он тоже учитывает. Специфику конкретного решения он очень даже неплохо понимает + под каждый проект ему можно сделать файл правил где расписать какие-то нюансы (точнее он сделает его сам, надо только попросить). Т.е. в описании проблематики, где сказано что " AI-ассистенты предлагают «универсальные» решения — общие шаблоны, не учитывающие специфику вашей конфигурации" - это уже устаревшее понимание о работе ии. Все оно учитывает и даже бизнес-процесс по коду может описать. Другое дело что, с mcp оно возможно все будет делать быстрее и дешевле, но мне для личного пользования и так норм.
vanya_gonchar; +1 Ответить
26. Sardukar 66 24.02.26 13:17 Сейчас в теме
А если он понимает контекст всей конфигурации, то можно задавать задачи по построению функциональных моделей по коду и структуре метаданных? А то "найти то се" это довольно скучно и трудоемко.
27. vanya_gonchar 52 24.02.26 13:23 Сейчас в теме
(26) можно, но в любом случае нужен контроль, т.к. логически он может архитектуру составить верно, а реализовать из-за особенностей 1С кривовато. Давно случай был, что модель не знала что есть регистры переодически и решила сама сделать переодичность. Сейчас все реже и реже таких грубых ошибок встречаю
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация