BSL Graph MCP
bsl-graph
Черновой сервер на Kotlin, который строит граф знаний конфигурации 1С в NebulaGraph и открывает его агенту через MCP и REST
- 50 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер читает и хранит полную структуру и код конфигурации во внешней графовой БД
- Черновая стадия проекта повышает риск ошибок при интерпретации данных
Установка
- Работает в
- Сервисы
Ручная установка
./gradlew buildСборка сервера через Gradle с Kotlin DSL.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер читает и хранит полную структуру и код конфигурации во внешней графовой БД
- Черновая стадия проекта повышает риск ошибок при интерпретации данных
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер читает выгрузку конфигурации 1С в стандартном формате или в формате EDT через библиотеку bsl-mdclasses и строит граф в графовой СУБД NebulaGraph, где узлы это объекты конфигурации (справочники, документы, константы), а ребра их связи и зависимости. В комплекте веб-интерфейс на Sigma.js для интерактивной визуализации графа, REST API и поддержка протокола MCP для программного доступа агента к данным графа. Автор прямо обозначает проект как черновик: метаданные и экспорт в граф работают, а анализ кода запросов и качества конфигурации только запланированы в дорожной карте.
Для кого. Для 1С-разработчиков и архитекторов, которым нужна визуальная карта связей объектов конфигурации и доступ к ней из ИИ-агента.
Подходит, если
- Нужно визуально исследовать связи между справочниками, документами и другими объектами большой конфигурации
- Нужен граф знаний конфигурации, доступный агенту через MCP или REST
- Есть готовность поднять NebulaGraph для хранения графа
Не подходит, если
- Нужен анализ кода запросов или качества конфигурации: по README это только в планах
- Нужен стабильный production-инструмент, а не активно дорабатываемый черновик
Пример запроса к агенту
Построй граф связей для справочника Контрагенты и покажи, какие документы на него ссылаютсяMCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
Автор прямо предупреждает: проект в стадии черновика и может содержать ошибки или неполный функционал. Нужны Kotlin/JVM 17, Gradle, NebulaGraph как отдельная СУБД и, для визуализации, отдельная сборка фронтенда на Vite. Расширенное тестирование на реальных больших конфигурациях, по словам автора, еще предстоит.
Как отключить. Остановите сервер и контейнер NebulaGraph, удалите сервер из конфигурации MCP клиента.
Частые вопросы
В каком состоянии проект сейчас?
Реализованы чтение метаданных, экспорт в граф, веб-визуализация, REST API и поддержка MCP. Анализ кода, запросов и расширенное тестирование на больших конфигурациях только в дорожной карте.
Какие форматы выгрузки конфигурации поддерживаются?
Стандартный формат конфигуратора (выгрузка в файлы) и формат 1C:EDT.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Загружает XML-выгрузку конфигурации 1С в Neo4j и дает read-only MCP-доступ к метаданным, процедурам BSL и правам через текстовый и полнотекстовый поиск
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
Локальный граф знаний конфигурации 1С для агента: Memgraph и ONNX-эмбеддинги без облака, для баз с сотнями тысяч процедур
Локальный stdio MCP-сервер на Node.js: строит граф вызовов по выгрузке BSL-кода 1С в памяти и находит определения, вызывающих, вызываемых и зону влияния
1C MCP Suite: набор серверов для конфигурации 1С
1C MCP Suite
Пять независимых MCP-серверов на Docker: граф метаданных и вызовов в Neo4j, анализ BSL, справка платформы, конструктор запросов и стандарты
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 открыто помечает проект черновиком в активной разработке. Описан стек: Kotlin, Spring Boot, NebulaGraph, Clean Architecture, библиотеки 1c-syntax для разбора BSL и метаданных, фронтенд на TypeScript и Sigma.js. Отдельно приведен статус реализованного и запланированного, а также подробная дорожная карта из пяти этапов: анализ кода, анализ запросов, интеллектуальный поиск, расширенная аналитика и масштабирование.