Синтакс-помощник 1С для нейросетей

Зачем это нужно: боль разработки 1С с нейросетями

AI-ассистенты вроде Claude, GPT-4o и DeepSeek уже неплохо помогают писать код. Но в мире 1С они регулярно спотыкаются:

• уверенно выдумывают несуществующие методы (например, Массив.ДобавитьВКонец() или ТаблицаЗначений.Find());
• путают порядок и типы параметров;
• предлагают методы из 8.3.27 для конфигураций на режиме совместимости 8.3.14;
• пытаются вызвать клиентские методы (вроде Предупреждение) в фоновом задании на сервере.

Причина проста: у LLM нет доступа к актуальному Синтакс-помощнику. Документация 1С живёт внутри Конфигуратора и 1C:EDT в закрытых форматах. Модель не может просто «погуглить» метод или скачать свежий справочник одним файлом.

Без точного контекста разница между ответом модели - это разница между «угадала» и «знает наверняка».

Почему не подошли существующие решения

1. EDT-MCP (get_platform_documentation):
   Возвращает сжатую машинную выжимку на английском языке - заголовок, сигнатуру и одну строчку описания. В ней нет примеров кода, нет разделов «См. также», нет тонкостей применения.
2. mcp-bsl-platform-context (на базе bsl-context):
   Использует статический сторонний слепок справки. Это рабочий вариант, но он оторван от вашей рабочей среды и конкретных версий платформы, установленных у вас.

Идея проекта: не нужно ничего собирать по крупицам из сторонних источников - актуальный, официальный и версионированный Синтакс-помощник уже есть внутри вашей 1C:EDT. Осталось только аккуратно достать его и отдать модели через протокол MCP.

Как это устроено

Архитектура состоит из трёх простых компонентов:

1. Плагин для 1C:EDT (Java/Tycho): обращается к внутреннему сервису PlatformDocProvider, обходит дерево справки для выбранных версий платформы и отправляет структурированные карточки по HTTP.
2. MCP-сервер (Python, FastAPI, FastMCP): сохраняет карточки в SQLite, индексирует их через полнотекстовый поиск FTS5 и векторный индекс sqlite-vec.
3. Сервис эмбеддингов (OpenAI-compatible): строит векторные представления (Giga-Embeddings или BGE-M3).

Важно: GPU не обязателен!
Если у вас нет видеокарты или запущен только базовый контейнер, поиск автоматически работает в режиме FTS-only (полнотекстовый поиск). Он стартует за секунды, потребляет минимум памяти и отлично находит методы по точным и префиксным совпадениям на русском и английском языках.

Что внутри карточки: киллер-фичи для LLM

Плагин выгружает не просто «голый текст», а богатую структуру:

• Имена на двух языках: Массив.Найти и Array.Find, раздельно объект и метод;
• Варианты синтаксиса: до 8 вариантов вызова с описанием каждого параметра;
• introduced_in (Версия появления): парсится из раздела «Доступен, начиная с версии...»;
• availability (Контекст исполнения): Сервер, Тонкий клиент, Толстый клиент, Мобильное приложение и т.д.;
• Полное тело: Описание, Параметры, Возвращаемое значение, Примеры использования.

Слои версий (8.3.24, 8.3.25, 8.3.26, 8.3.27, 8.5.1)

Справка выгружается независимыми срезами:

• base - срез 8.3.24 (покрывает запросы по 8.3.8–8.3.24);
• 8.3.25, 8.3.26, 8.3.27, 8.5.1 - полные срезы соответствующих версий.

При поиске с параметром platform_version = "8.3.24" модель гарантированно не увидит методы и свойства, появившиеся только в 8.3.25+.

Два инструмента для нейросети

Сервер предоставляет два простых MCP-инструмента:

1. docinfo(name, platform_version) - мгновенное получение полной статьи по точному имени (Массив.Найти, HTTPЗапрос, WSСсылки):

   markdown

   # Массив.Найти
   kind: method | layer: base | en: Array.Find
   syntax: Массив.Найти(<Значение>)
   introduced_in: 8.0 | availability: Тонкий клиент, Сервер, Мобильный клиент...
   
   [Полное описание, параметры, примеры кода]
   

2. docsearch(query, platform_version) - умный гибридный поиск по смыслу и ключевым словам.
   Объединяет результаты FTS5 (BM25) и векторного поиска через Reciprocal Rank Fusion (RRF).

Быстрый старт

Шаг 1. Запуск Docker-сервисов

Клонируем репозиторий и запускаем контейнеры:

bash

git clone https://github.com/malikov-pro/bsl-syntax-help-mcp.git
cd bsl-syntax-help-mcp

docker network create syntax-help

cp docker/mcp/.env.example docker/mcp/.env
# При необходимости настройте токены в docker/mcp/.env

# Запуск MCP-сервера (CPU)
docker compose -f docker/mcp/docker-compose.yml up -d --build

# Опционально: запуск GPU-эмбеддингов (Giga-Embeddings)
# docker compose -f docker/giga/docker-compose.yml up -d --build

Шаг 2. Установка плагина в 1C:EDT

Поддерживаются EDT 2025.2 и 2026.1.

1. В EDT откройте: Справка → Установить новое ПО...
2. Вставьте ссылку на Update Site:

   text

   https://malikov-pro.github.io/bsl-syntax-help-mcp/

   (Либо скачайте zip-архив со страницы Releases).
   Совет: при установке из архива снимите флажок «Обращаться во время инсталляции ко всем сайтам обновления…».
3. В EDT перейдите: Окно → Параметры → Синтакс-помощник MCP.
4. Укажите адрес сервера (http://127.0.0.1:8004), токен выгрузки и выберите нужные версии платформы.
5. Нажмите «Выгрузить». Выгрузка идёт в фоне и не блокирует работу в EDT.

Шаг 3. Подключение к AI-ассистентам

В настройках MCP вашего клиента (Cursor, VS Code / Cline, Claude Code, Windsurf) добавьте сервер:

json

{
  "mcpServers": {
    "bsl-syntax-help": {
      "url": "http://127.0.0.1:8004/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ВАШ_MCP_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Пример работы в диалоге с LLM

Запрос к ассистенту:
«Напиши функцию для копирования файла на сервере с проверкой существования, версия платформы 8.3.20».

Действие модели:
Модель вызывает docsearch("КопироватьФайл", platform_version="8.3.20"), получает точный синтаксис и доступность, после чего выдаёт корректный код без галлюцинаций и с правильной обработкой исключений.

Переносимость: один раз выгрузил - раздал всей команде

После выгрузки вся база со всеми индексами сохраняется в одном файле help.sqlite. Вам не обязательно запускать выгрузку на каждой машине: достаточно передать готовый файл help.sqlite коллегам по команде, и их локальный MCP-сервер подхватит его мгновенно.

Планы по развитию проекта

• добавить аналог навигации по Синтакс-помощнику: вы открываете ветку типа (например «Массив») и видите список всех его методов и свойств.

Ссылки и участие в проекте

• Исходный код и документация: GitHub: malikov-pro/bsl-syntax-help-mcp (Лицензия AGPL-3.0)
• Если проект вам полезен - поддержите его звёздочкой на GitHub!
• Вопросы, баг-репорты и идеи приветствуются в Issues репозитория и в комментариях к этой статье.