1C Litecode MCP
Локальный граф знаний конфигурации 1С для агента: Memgraph и ONNX-эмбеддинги без облака, для баз с сотнями тысяч процедур
- 12 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает в Docker граф Memgraph и сервер индексации кода и метаданных 1С
- Семантический поиск идет локальными ONNX-моделями, внешние API не нужны
Установка
- Работает в
- Сервисы
Ручная установка
docker compose build && docker compose up -d memgraph && docker compose up -d litecode-my_projectВыполняется в lite/ после подготовки docker-compose.yml из примера с путями к своим данным.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запускает в Docker граф Memgraph и сервер индексации кода и метаданных 1С
- Семантический поиск идет локальными ONNX-моделями, внешние API не нужны
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер парсит отчет по конфигурации 1С, BSL-исходники, формы, роли и GUID-маппинг, складывает все в граф Memgraph (объекты метаданных, реквизиты, вызовы процедур, связи USED_IN и MOVEMENTS_IN) и индексирует семантически локальными ONNX-моделями E5-base и cross-encoder без обращения к внешним API. Агент получает два инструмента: search_metadata для структурного поиска по графу (14 операций: обзор, карточка объекта, дерево вызовов, права ролей, HTTP-сервисы и другое) и search_by_embedding для поиска по смыслу, когда точное имя объекта неизвестно. Работает в одном Docker-контейнере на связке Memgraph плюс sqlite-vec, экономнее по памяти, чем Neo4j с PyTorch, и способен проиндексировать конфигурацию с 638 тысячами BSL-процедур в потоковом режиме без переполнения памяти.
Для кого. Для 1С-разработчиков с большими конфигурациями, которым нужно, чтобы агент быстро находил нужный объект, процедуру или связь без ручного разбора отчета по конфигурации.
Подходит, если
- Конфигурация большая (тысячи объектов, десятки тысяч процедур) и агент теряется в ней без структуры
- Важно, чтобы код и метаданные не покидали локальную машину или сеть
- Нужен и точный структурный поиск (кто вызывает эту процедуру), и поиск по смыслу вопроса
Не подходит, если
- Нет отчета по конфигурации и выгруженных исходников для парсинга: сервер строит граф из них
- Нет возможности выделить 2.5 ГБ RAM на пиковую индексацию больших баз
- Нужна поддержка кириллицы в точном порядке регистра в графовых запросах: у Memgraph есть известное ограничение по toLower()
Пример запроса к агенту
Найди по смыслу, где в конфигурации формируются проводки по зарплате, и покажи тело этой процедурыMCP
- Транспорт
- sse
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
PROJECT_NAMEобязательная- Уникальный идентификатор проекта для изоляции данных в общем Memgraph.
ENABLE_EMBEDDING- Включает семантический поиск, требует заранее скачанных ONNX-моделей.
MEMGRAPH_URI- Bolt URI для подключения к Memgraph, по умолчанию bolt://memgraph:7687.
Ограничения
ONNX-модели для семантического поиска (E5-base, cross-encoder) не входят в образ и скачиваются отдельно, без них ENABLE_EMBEDDING=true упадет при старте. На CPU без GPU индексация 600 тысяч процедур занимает 10-18 часов, хоть и безопасно возобновляется после перезапуска. Memgraph не работает корректно с кириллицей в toLower(), поиск компенсирует это множественными вариантами регистра на стороне Python.
Как отключить. Остановите контейнеры командой docker compose down и удалите сервер проекта из конфигурации MCP клиента.
Частые вопросы
Нужен ли доступ к живой базе 1С?
Нет, сервер работает с отчетом по конфигурации и выгруженными исходниками, к рабочей базе не подключается.
Можно вести несколько проектов одновременно?
Да, все проекты используют один Memgraph и изолируются по PROJECT_NAME, каждый со своим MCP-сервисом и портом.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Граф метаданных и кода конфигурации 1С в Neo4j с MCP-инструментами, веб-консолью и встроенным агентом поиска
MCP-сервер графа конфигурации 1С
1C Configuration MCP Server
MCP-сервер строит граф метаданных и вызовов по XML- и BSL-выгрузке конфигурации 1С, с опциональным семантическим поиском через внешний эмбеддер и Qdrant
Загружает XML-выгрузку конфигурации 1С в Neo4j и дает read-only MCP-доступ к метаданным, процедурам BSL и правам через текстовый и полнотекстовый поиск
Stdio MCP-сервер, который индексирует XML-выгрузку структуры 1С и код в SQLite и отдает агенту поиск по объектам и процедурам
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
MCP-сервер на Go одним бинарником: агент видит метаданные базы 1С, ищет по коду, выполняет запросы на чтение и пишет точный BSL
Коротко о README
README подробно сравнивает Lite с решением на Neo4j и PyTorch по памяти, скорости и стабильности, дает демо запуска за 60 секунд, описывает архитектуру (Memgraph, FastMCP по SSE, E5-base, cross-encoder, sqlite-vec), полный список MCP-операций для структурного и семантического поиска, встроенный бенчмарк-пайплайн с метриками P@1/P@3/P@5/MRR, таблицу переменных окружения, модель графа и известные ограничения по кириллице и скорости индексации на CPU.