MCP-сервера для программирования на 1С с LLM

Представляем развитие проекта MCP-сервера для поиска метаданных 1С для программирования с LLM.

• Ускорение разработки
• Быстрое и простое развертывание в контейнерах
• Уменьшение затрат на LLM

Если детализировать схему до конкретных контейнеров, то получается такая схема:

Именно mcp тут три контейнера, остальные вспомогательные.
Может возникнуть резонный вопрос: зачем такая фрагментация?
Потому что микросервисную архитектуру проще разрабатывать, тестировать и, самое главное, эти сервисы можно переиспользовать.

Переработанный с нуля MCP для проверки синтаксиса

LLM-агенты IDE общаются с MCP только текстом. Из-за этого наивный подход к проверке синтаксиса работает плохо, потому что LLM'ке нужно сформировать для MCP запрос с текстом модуля, а модули в 1С бывают гигантские. Да, LLM-агенты умеют сами понять, что можно проверять только одну процедуру/функцию, но это все равно дорогие выходные (output) токены.

Намного экономнее, быстрее и правильнее передавать для проверки в MCP имя файла. Это потребует сделать для MCP-сервера "видимой" папку с исходниками 1С, но при работе с docker это не проблема. При таком подходе практически не тратятся output токены.

Кроме этого получились дополнительные преимущества:

• Для bsl language server можно указать configurationRoot и инициализировать рабочее пространство. Да, первый запуск будет долгим, но последующие проверки быстрыми с более глубокими с анализом (с учетом общих модулей).
• Включена по умолчанию опция выводить результаты проверки только с ошибками, скрывая предупреждения и рекомендации. Это сильно уменьшает засорение контекста (услышал недавно красивый термин "context poisoning" или отравление контекста).
• Сокращен формат ответа, сохраняя структурность. Опять же - ради экономии окна контекста.
• Разные LLM-агенты по разному передают имя файла, некоторые полный путь, некоторые относительный. MCP автоматически понимает оба варианта.
• MCP можно запустить с выбором транспортного протокола: Streamable HTTP или SSE. Ранее казалось, что уже все поддерживают Streamable HTTP, но нет, тот же Gemini CLI работает только по SSE, хотя бы ради него добавлена совместимость с SSE.
• Для больших кодовых баз, типа ERP можно опционально указать параметры памяти Java (Xms/Xmx) для bsl language server.

Остался для меня открытым вопрос, а кто экранирует текст модулей для JSON-RPC вызова? Не смог найти убедительной информации о логике работы агентов типа Cline, RooCode или Copilot, скорее всего экранирование делает фреймворк агента (не тратя токены).

Пример работы:

Схема работы:

Пример результатов проверки:

{
  "ok": true,
  "file": "/src/DataProcessors/СинхронизацияЭДО/Ext/ManagerModule.bsl",
  "count": 1,
  "summary": {"errors": 1, "warnings": 0, "information": 0, "hints": 0 },
  "diagnostics": [
    {
      "range": [[34,7], [34,43]],
      "severity": "error",
      "code": "IdenticalExpressions",
      "msg": "Слева и справа от оператора \"<>\" находятся одинаковые подвыражения: \"ИдентификаторЭДО\""
    }
  ],
  "elapsed_ms": 61,
  "source": "mcp"
}

Комплект поставки

Решение поставляется в виде нескольких файлов:

1. Docker-compose файл описывающего запуск всех контейнеров
   • Большинство настроек задаются в нем же. Пояснения к настройкам будут в текстовой версии публикации.
   • В отдельный файлик вынесены настройки сервера, чтобы можно было выключать/выключать опции проверок, например оставить только критичные тем самым сэкономив еще немного контекста.
2. Обработка выгрузки описания метаданных
3. Примеров файлов конфигурации mcp для cursor и vs code (для других IDE конфигурации аналогичны)

Под вопросом доступ к исходникам. Мне кажется, их глупо скрывать - они доступны внутри контенейров. Но и просто публично размещать их на гитхабе не хочется - тогда теряется мотивация к покупке.

Запуск

Копируете файлы поставки в любую удобную папку, например: C:\mcp\
В консоли выполняете:

cd C:\mcp
docker compose up -d

Дольше всего будет запускаться контейнер embedding-service, он объемные (4+Гб) и при первом запуске будет скачивать модель векторизации.
Проверить запуск можно в логах контейнера:

docker compose logs embedding-service -f

После запуска можно переходить к выгрузке / загрузке метаданных:

1. Внешней обработкой выгружаем описания из 1С.
2. Открываем веб-страничку сервиса загрузки описаний в векторную БД http://localhost:8501. При загрузке указываем название коллекции в БД. Это позволяет одним mcp одновременно работать с описаниями метаданных нескольких разных конфигураций 1С.

Все. Можем открывать IDE и прописывать параметры подключения mcp.

Пример для Cursor:

"mcpServers": {
    "1c-metadata": {
      "timeout": 60,
      "headers": {
        "x-collection-name": "1c_ut"
      },
      "url": "http://172.25.48.1:9001/mcp",
      "disabled": false
    },
    "1c-check": {
      "timeout": 60,
      "url": "http://172.25.48.1:9002/mcp",
      "disabled": false
    },
    "bsl-context": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "mcp-bsl-context-stdio",
        "java",
        "-jar",
        "/app/mcp-bsl-context.jar",
        "--mode",
        "stdio",
        "--platform-path",
        "/app/1c-platform"
      ]
    }
  }

x-collection-name меняете на название коллекции, которое указали при первичной загрузки в векторную БД.

Остались вопросы?

Для получения дополнительной информации и помощи в настройке модуля под нужды вашего бизнеса — оставьте заявку

Подробнее