Легкое управление множественным контекстом CF и CFE на одном MCP-сервере

19.08.26

Интеграция - Нейросети

Индекс по выгрузке в xml или текстового отчёта по конфигурации для ИИ-агентов (Cursor, Claude Code, VS Code и прочие). MCP прописывается один раз; новые CF и CFE добавляются в веб-UI. Исходники на GitHub по AGPL-3.0 https://github.com/folonsd-ai/cfsmcp2. Под капотом SQLite и zvec. По умолчанию в Docker, векторы считает LM Studio. 26 tools.

Боль

Обычный MCP-сервер выгрузки конфигурации 1С устроен вроде просто: подняли процесс, прописали URL MCP-сервера, работаете с одной конфигурацией. Вторая конфигурация это второй сервер или правка `mcp.json`. Расширение - это ещё один процесс. На машине, где в работе ERP, УТ, несколько CFE и чужие дампы "на посмотреть", это быстро надоедает. Мне - надоело. 

И к чему это привело.

 

 

Установка

Публикация на GIT https://github.com/folonsd-ai/cfsmcp2 под AGPL-3.0.

В своём любимом ИИ-агенте пишем в чате

Установи cfsmcp2 из https://github.com/folonsd-ai/cfsmcp2 по AGENT-INSTALL.md

По умолчанию ставит в докер на http://127.0.0.1:8559/, но можно попросить установить и локально, и на другой порт. В процессе установки предложит установить Docker Desktop и LM Studio, указать место расположения файлов выгрузки.

Возможно, потом захотите изменить в docker-compose.yml пути. Но опять же об этом всегда можно попросить агента.

Совет. Сделайте отдельный каталог под выгрузки. Не надо раскладывать их по папкам проектов: так будет проще и новые добавлять, и управлять. В докере в точке подключения указываем не каждый каталог с выгрузкой, а этот общий каталог.

 

После установки

Подключаем MCP в клиенте один раз. Дальше - всё в веб-UI.

Настройка LM Studio в докере - http://host.docker.internal:1234
Количество потоков - от 1 до 16.

Далее то, ради чего всё собственно и затевалось

Каждая конфигурация и каждое расширение это отдельная строка (контекст) со своим индексом и набором признаков:

 

 

При обращении из ИИ необходимо указать контекст - сервер ищет как по наименованию конфигурации, так и по признаку. В случае поиска по признаку (тегу) в поиск включаются все контексты с данным признаком. Скажи, "Контекст УправлениеПредприятием" - будет искать только по конфигурации с именем "УправлениеПредприятием", скажи, "ERP" (это имя тега) - ищем по УправлениеПредприятием и по расширениям, по всем строкам с этим тегом. Возможно держать несколько версий одной конфигурации, присвоив им разные имена: "УП_2.5.27.68", "УП_2.5.27.70".

В любой момент можно выключить и включить контекст.

 

 

Строку можно скопировать под другим именем: тот же дамп, но другое имя в чате с агентом.

 

 

Клиент по-прежнему ходит на http://127.0.0.1:8559/mcp/. Добавили третью (десятую, тридцатую) выгрузку, MCP переподключать не нужно. Агенту достаточно имени контекста (как в UI) или тега.

 

Загрузка новой конфигурации

Если устанавливали локально, то указываем каталог выгрузки, если в докере, то точку подключения (обычно подчинённый каталог точки подключения).

Можно делать загрузку из файла отчёта по конфигурации, но в общем случае это уже не имеет смысла: в полной выгрузке есть все те же данные и даже больше. Поэтому делаем только выгрузку в файлы xml. В отчёт - если надо очень быстро и только метаданные.

В комментарий пишется имя конфигурации, версия и время. Выбираем, что будем индексировать. Метаданные - всегда (без выбора), остальное (модули, справка, макеты, формы) - на выбор.

Модули обычных форм также распаковываются из Form.bin и индексируются.

Также можно исключить некоторые объекты из загрузки. Я обычно убираю РегламентированныйОтчет, АрхивныеАлгоритмы- всё исключается по подстроке.

 

 

Сначала происходит разбор - загрузка структуры данных, потом индексация - всё с нормальной информацией по прогрессу. С этим в других MCP были страдания: закончило-не закончило, сколько ещё ждать - никакой информации.

 

 

Важный момент по скорости индексации. Я использую очень простую и очень быструю модель text-embedding-multilingual-e5-small, всего 132 Mb. Но качество от этого никак не страдает. Для владельцев мощных GPU есть возможность грузить в несколько потоков. У меня оптимально было в 8 (4060Ti 8Гб). УПП индексирует за 45 минут, ERP - за 1,5-2 часа. Разница в 2 и в 8 потоков примерно 30%. Тестировали загрузку на Маке, УПП 25-30 минут, это и метаданные, и индексация.

Для сравнения. На первом mcp (купленном, кстати), который я использовал для конфигураций, индексация ERP шла на той же модели около суток.

 

Повторная загрузка

Вышло обновление. Выгружаем конфигурацию в тот же каталог. Настройка (шестерёнка в строке конфигурации) --> Загрузить. Происходит загрузка и индексация (конечно, инкрементные).

 

 

Сервис

В строке конфигурации - счётчик недавних обращений. В закладках графики использования MCP в разрезе конфигураций

 

 

логи обращений (в памяти)

 

 

и логи ошибок, длительных запросов и индексаций (сохраняются в базе)

 

 

И для граждан с особыми запросами: RU/EN, светлая тема и анимированная иконка логотипа.

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

MCP конфигурация расширение контексты метаданные BSL выгрузка Cursor Claude Code LM Studio Docker

Вы можете заказать платную адаптацию этой статьи под ваши задачи на «Бирже заказов».

  • 0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
  • Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
  • Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
  • Безопасная сделка — при необходимости;
  • Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.

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 метаданным 1С, справке синтакс-помощника и проверки синтаксиса.

15250 руб.

25.08.2025    67435    136    38    

143

SALE! %

Банковские операции Обмен с интернет-банком Мастера заполнения Нейросети Программист Бухгалтер Пользователь 1С:Предприятие 8 1C:ERP 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление холдингом 1С:ERP. Управление холдингом 1С:Комплексная автоматизация 2.х 1С:Управление нашей фирмой 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Розница 3.0 Платные (руб)

Корректируйте банковские документы быстро и легко! Создайте правило обработки — и оно автоматически применится при загрузке выписки (отбор по любому реквизиту или регулярному выражению). Решение заполняет расшифровку платежа, комиссию эквайринга, подбирает ведомости на выплату зарплаты, помечает дубли из банка на удаление и многое другое. Доплачивать за алгоритмы не нужно — они включены в решение. Обработка работает при загрузке из файлов клиент-банка и через DirectBank. Новое — искусственный интеллект: модель приводит нестандартные назначения платежа к виду, понятному алгоритмам, а ИИ-ассистент прямо в 1С консультирует по решению и разбирает код правил и алгоритмов. Поддерживаются локальные и облачные OpenAI-совместимые модели — данные могут не покидать ваш контур.

15250 руб.

20.12.2024    18088    91    29    

80

Нейросети Программист 1С:Предприятие 8 Бесплатно (free)

В этой статье расскажу, как реализовал с помощью LLM полноценную генерацию кода для 1С (BSL) в популярном Open Source API-клиенте Bruno.

21.08.2026    849    malikov_pro    9    

9

Нейросети Программист 1С 8.3 Бесплатно (free)

Один проход модели по вопросу из 28 знаков стоит 631 296 умножений и 4,8 секунды. Столько берёт языковая модель на 21 920 параметров, посчитанная прямо в 1С средствами самой платформы. На ней разбираю по шагам, что стоит за каждым словом из модного словаря: токен, словарь, вектор символа, вес, слой, голова внимания, контекст, softmax, температура, KV-кэш. Отдельно про температуру - она вообще не про креативность и управляет выбором буквы уже после того, как модель закончила работу. Отдельно про галлюцинацию - показываю в цикле генерации место, куда физически невозможно вставить "не знаю". Плюс расчёт потолка для встроенного языка, замер цены размера модели и история про метод платформы, которого не существует.

20.08.2026    4488    nedomolkov.ivan    11    

20

Инструментарий разработчика Нейросети Программист 1С 8.3 Бесплатно (free)

Стенд, на котором языковую модель видно изнутри: настоящий трансформер посчитан с нуля на встроенном языке, без внешних компонент, ONNX, Native API и обращений наружу. Три кнопки: полный ответ с отчётом о числе умножений и секундах, один проход модели с вероятностями всех 36 символов алфавита столбиком, и разбор устройства - алфавит, номера токенов, размерности. Поле температуры показывает, что выбор буквы делает не сама модель, а код снаружи: при нуле ответ повторяется слово в слово, при пятёрке текст рассыпается на слоги. В комплекте два файла: модель на 21 920 параметров отвечает за 7-13 секунд, вчетверо более крупная примерно за 28. Веса лежат макетом внутри, скачивать и настраивать нечего. Знаний о мире у модели нет: она помнит сорок фраз про объекты 1С, и на вопрос вне этого набора отвечает бессмыслицей с той же уверенностью.

20.08.2026    3448    79    nedomolkov.ivan    0    

15

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Код от агента выглядит хорошо, но между «агент выдал код» и «код работает в боевой базе» лежит дистанция, которую никто не проходит за вас. Как я обвесил её конвейером из семи ролей на боевой 1С:БП КОРП с БИТ.ФИНАНС: устройство конвейера, почему «критично» у агента не значит «дефект», шесть промахов, прошедших конвейер насквозь, один дефект, доехавший до боевой базы, и честный список того, чего я не измерял.

19.08.2026    1726    VlaMax    34    

12

Нейросети Бесплатно (free)

Разбираем новые, более дешевые и эффективные паттерны работы внешнего 1С:Эксперта, а именно – прямое использование LLM-ассистентов и создание с их помощью инструментов для аудита производительности и нагрузочного тестирования. Показываем, как модели помогают анализировать таймауты и взаимные блокировки по технологическому журналу, проверять сложные запросы, а также находить неочевидные взаимосвязи между показателями загрузки оборудования. Рассказываем о создании скриптов для построения графиков по данным atopsar и для поиска и визуализации стеков горячих запросов, а также о создании неинвазивной оснастки для реалистичных нагрузочных и сценарных тестов без программирования на 1С. Отдельно разбираем антипаттерны и ограничения такого подхода. Делаем вывод, что LLM остается лишь помощником, не превращает джуна в сеньора, а ответственность за итоговый результат по-прежнему несет 1С:Эксперт.

10.08.2026    3456    jf2000    15    

17

Нейросети Программист Бесплатно (free)

Практический кейс автономной разработки для бизнес-платформы OneBase: ИИ-агент под управлением Claude Code и недорогой модели GLM за 37 минут с нуля создаёт полную конфигурацию с метаданными, формами, отчётами и дашбордами. Процесс проходит полностью без участия человека — агент сам нарезает задачи, генерирует демо-данные и исправляет ошибки до успешного прогона всех проверок.

07.08.2026    5624    Ibrogim    13    

11
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация