Семантический поиск по коду 1С
1C Code Search MCP
Локальный MCP-сервер для семантического поиска по выгруженной конфигурации 1С с выбором модели эмбеддингов и векторной БД
Низкий риск
Низкий уровень ставим, когда запись в основном дает агенту инструкции и справочные материалы.
Почему такой уровень
- Только читает и индексирует локальную выгрузку конфигурации, ничего не меняет в базе
- SSE-эндпоинт можно открыть по сети без встроенной авторизации
Установка
Ручная установка
python install.pyУстановка зависимостей после клонирования репозитория.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер индексирует XML-выгрузку конфигурации 1С и позволяет искать по коду смыслом запроса, а не точным текстом. Поддерживает несколько информационных баз одновременно, каждая со своей моделью эмбеддингов и векторным индексом. Модель по умолчанию rubert-tiny2, можно указать любую совместимую с HuggingFace или ONNX, для поиска доступны Qdrant, LanceDB или ChromaDB. Есть веб-интерфейс для настройки баз и параметров индексации, а сам MCP отдается по SSE, поэтому его можно подключать не только локально, но и по сети.
Для кого. Для 1С-разработчиков с большими конфигурациями, которым агенту нужно быстро находить нужный код по смыслу, а не только по точному совпадению.
Подходит, если
- Конфигурация большая и агенту тяжело искать нужный код обычным grep
- Нужно держать несколько информационных баз с раздельными индексами
- Нужен выбор между локальными векторными БД без внешнего облачного сервиса
Не подходит, если
- Конфигурация небольшая и обычного поиска по файлам достаточно
- Нет выгрузки конфигурации в файлы, а есть только файловая ИБ
- Нужен готовый облачный сервис без локальной установки и индексации
Пример запроса к агенту
Найди в базе Управление Торговлей код, который отвечает за резервирование товара на складеОграничения
Первый запуск скачивает и конвертирует модель эмбеддингов в ONNX, для этого нужен доступ к HuggingFace. Индексация настраивается константами в коде (BATCH_SIZE, EMBED_BATCH_SIZE, CHUNK_SIZE), смена размера чанка требует полной переиндексации. Проект небольшой, README не описывает поведение при больших объемах кода и нагрузочные ограничения. Лицензия MIT.
Как отключить. Остановите процесс code-search.py и удалите сервер из конфигурации MCP-клиента.
MCP
- Транспорт
- sse
- Авторизация
- не нужна
Проверка безопасности
- Только читает и индексирует локальную выгрузку конфигурации, ничего не меняет в базе
- SSE-эндпоинт можно открыть по сети без встроенной авторизации
Коротко о README
README описывает локальный MCP-сервер на Python для семантического поиска по коду 1С с веб-интерфейсом на порту 8000. Перечислены поддерживаемые модели эмбеддингов и векторные движки, приведен пример config.yaml с несколькими базами, объяснены внутренние параметры производительности индексации и даны готовые фрагменты подключения для Claude Desktop, Cursor и Kiro через SSE. Лицензия MIT.
Частые вопросы
Можно подключить несколько конфигураций сразу?
Да, config.yaml поддерживает список информационных баз, у каждой свой каталог исходников, индекс и модель эмбеддингов.
Обязательно использовать Qdrant?
Нет, можно выбрать lancedb или chromadb в поле vector_db.
Похожие
Набор скиллов, который задает агенту процесс разработки: уточнение задачи, план, TDD, субагенты и ревью кода
Скиллы Мэтта Покока для инженеров
Skills For Real Engineers
Небольшие компонуемые скиллы для инженерной работы с агентом: интервью по плану, TDD, диагностика багов, ревью и архитектура
Набор GitHub для разработки от спецификации: CLI specify ставит в проект команды и скиллы для агента, от принципов до реализации
Референсные MCP-серверы
Model Context Protocol servers
Официальные референсные MCP-серверы: Filesystem, Fetch, Git, Memory, Sequential Thinking, Time и Everything