1c_mcp

# Разработка MCP-серверов в 1С Инструмент для создания MCP (Model Context Protocol) серверов на платформе 1С:Предприятие. Позволяет разрабатывать расширения 1С, которые предоставляют данные и функциональность базы для AI-ассистентов (чаты с языковыми моделями, Claude Desktop, Cursor и других AI-клиентов). Подробное видео о проекте и его возможностях: [VK Видео](https://vkvideo.ru/video-219359576_456239024) | [Youtube](https://youtu.be/ZEla85JsfCo) | [Rutube](https://rutube.ru/video/ba1c64432d1a5b6cfd2335b83bf47071/) Проект содержит готовое расширение для 1С, которое берет на себя всю техническую рутину протокола MCP. Вам остается только реализовать бизнес-логику ваших инструментов. Инструменты для работы с метаданными конфигурации 1С доступны "из коробки". ## Как это работает: Концепция MCP Качество ответа языковой модели (LLM) напрямую зависит от качества предоставленного ей контекста. Подготовка такого контекста вручную может быть трудоемкой. **Model Context Protocol (MCP)** — это открытый стандарт, который позволяет модели самой запрашивать необходимые данные через специальные "инструменты" (tools), предоставляемые вашим сервером. Таким образом, контекст для решения задачи собирается автоматически. ## Компоненты проекта 1. **`src/1c_ext/`** - **Расширение 1С:** Ядро решения. Реализует MCP-сервер и инструменты. 2. **`src/py_server/`** - **Python-прокси:** Опциональный, но рекомендуемый компонент для решения инфраструктурных задач. ## Быстрый старт ### Шаг 1: Установка расширения 1С Подключите готовое, собранное расширение из каталога `build/MCP_Сервер.cfe` в вашу конфигурацию. ### Шаг 2: Публикация HTTP-сервиса Опубликуйте на веб-сервере HTTP-сервис `mcp_APIBackend`, который находится в расширении. > **Важно:** Для прямого подключения AI-клиента к 1С (без прокси) требуется публиковать базу без необходимости аутентификации ("вшить" реквизиты доступа к базе в default.vrd), что является небезопасным. Решение этой проблемы описано в разделе "Варианты подключения". ### Шаг 3: Подключение AI-клиента Подключите MCP-клиент (например, Cursor) к опубликованному HTTP-сервису (`.../ваша_база/hs/mcp/`). Примеры настроек для разных клиентов находятся в папке [`mcp_client_settings/`](./mcp_client_settings/). ## Варианты подключения ### Вариант 1: Прямое подключение к 1С - **Как работает:** `AI-клиент ←→ HTTP-сервис 1С` - **Ограничения:** - Требует публикации HTTP-сервиса без аутентификации 1С. - Невозможно подключить клиенты, требующие транспорт `stdio`. - Ограниченная совместимость с некоторыми HTTP-клиентами из-за нюансов протокола. ### Вариант 2: Подключение через Python-прокси (Рекомендуется) - **Как работает:** `AI-клиент ←→ MCP-прокси (Python) ←→ HTTP-сервис 1С` - **Зачем он нужен?** Прокси решает ключевые инфраструктурные проблемы: - **Проблема транспорта:** Позволяет подключать клиенты, работающие по `stdio`. - **Проблема аутентификации:** Реализует протокол `OAuth2` (стандартный способ аутентификации в MCP) и передает авторизацию в 1С через `Basic Auth`. Это позволяет **не отключать** аутентификацию 1С на веб-сервере. Прокси поддерживает два режима: работа от имени одного фиксированного пользователя или "проброс" аутентификации каждого пользователя под его собственными учетными данными. - **Настройка и запуск прокси:** - Детальная инструкция по требованиям, установке, настройке и запуску находится в [документации Python-прокси](./src/py_server/README.md). ### Вариант 3: Запуск прокси в Docker Для изолированного запуска прокси-сервера в контейнере: ```bash # Скопируйте пример конфигурации cp .env.docker.example .env # Отредактируйте .env (укажите URL, логин, пароль) # Запустите контейнер docker-compose up -d ``` > **Важно:** Если 1С на том же хосте, используйте `host.docker.internal` вместо `localhost` в `MCP_ONEC_URL`. Подробнее в [документации Python-прокси](./src/py_server/README.md#docker). ## Разработка собственных инструментов Функциональность расширяется добавлением собственных инструментов для взаимодействия с данными 1С. - **Шаг 1:** В расширении создайте новую обработку и включите ее в подсистему `mcp_КонтейнерыИнструментов`. - **Шаг 2:** В модуле менеджера этой обработки реализуйте два экспортных метода: ```bsl // Метод для описания инструментов и их параметров Процедура ДобавитьИнструменты(Инструменты) Экспорт // ... здесь вы описываете, какие инструменты предоставляет ваша обработка КонецПроцедуры // Метод для выполнения логики инструмента Функция ВыполнитьИнструмент(ИмяИнструмента, Аргументы) Экспорт // ... здесь вы реализуете логику, которая будет вызвана AI-моделью КонецФункции ``` Подробное руководство по разработке находится в файле [`src/1c_ext/agents.md`](./src/1c_ext/agents.md). ## Другие примитивы MCP Помимо **Инструментов (Tools)**, проект также поддерживает **Ресурсы (Resources)** для предоставления статического контекста (например, файлов) и **Промпты (Prompts)** для заготовленных шаблонов сообщений. ## Документация - **[Документация Python-прокси](./src/py_server/README.md)** — детальное описание настройки и запуска прокси-сервера. - **[Руководство по разработке в 1С](./src/1c_ext/agents.md)** — подробности реализации инструментов, ресурсов и промптов на стороне 1С. Можно подключать к генераторам кода (AI-агентам). - **[Примеры настроек клиентов](./mcp_client_settings/)** — готовые конфигурации для разных AI-клиентов. ## Лицензия MIT License ## Поддержка и развитие Проект активно развивается. Вопросы и предложения по улучшению приветствуются через Issues.