Инструменты по категориям

1C Metacode MCP строит project-scoped Neo4j-граф по XML-выгрузке или отчету о конфигурации. Базовая конфигурация и расширения индексируются вместе: категории, объекты, реквизиты, табличные части, ресурсы, измерения, формы, роли, подсистемы, предопределенные значения, подписки и связи с BSL-кодом.

MCP tools по метаданным

get_metadataполучает объект или набор объектов по имени, идентификатору и фильтрам.
find_metadata_objectsищет объекты по структурным признакам или описательным полям.
get_metadata_object_structureвозвращает реквизиты, табличные части, ресурсы, измерения, формы и команды объекта.
find_metadata_elementsищет дочерние элементы внутри объектов.
find_metadata_usagesпоказывает использования объекта в реквизитах, формах, движениях и правах.
get_metadata_element_typeразрешает тип реквизита, ресурса или измерения.
find_predefined_valuesищет предопределенные значения и их иерархию.
get_access_rightsвозвращает права ролей на объект.
get_metadata_detailsразрешает compact/full references на объекты, элементы, формы, события, команды, GUID и routines и возвращает выбранные свойства.
inspect_metadata_objectстроит компактную обзорную карточку доступных секций и связей объекта.
get_event_subscriptionsвозвращает подписки на события и связанные обработчики.
find_dependency_pathsищет многошаговые пути между произвольными узлами графа.
get_extension_object_diffсравнивает объект расширения с соответствующим объектом базовой конфигурации.
get_tool_return_schemaвозвращает документированную схему результата выбранного tool.

Сильные стороны

типизированный API вместо свободного Cypher; один граф связывает метаданные, формы, права, расширения и BSL. Есть прямые usages, dependency paths, права ролей, сравнение base/extension и мультипроектный scope.

Ограничения

это индекс файловой выгрузки, а не живая база или EDT workspace. Нужны Neo4j и предварительная загрузка.

Когда выбирать

когда нужен локальный граф метаданных и расширений с usages, правами и путями зависимостей и допустима инфраструктура Docker + Neo4j.

1C Metacode MCP загружает метаданные и BSL-код в Neo4j-граф. Для кодовой базы он полезен там, где важны процедуры, тела процедур, вызовы и связь кода с объектами конфигурации.

MCP tools по кодовой базе

search_bsl_routinesищет процедуры и функции по имени, сигнатуре и описанию с фильтрами владельца, модуля, типа и экспортности.
get_bsl_routine_bodyвозвращает тело конкретной процедуры/функции и координаты в исходном файле.
get_bsl_modulesпоказывает модули объекта и входящие в них routines.
get_bsl_call_graphвозвращает callers, callees или ограниченное поддерево вызовов вокруг routine.
search_bsl_codeищет по телам BSL, используя vector-поиск при готовом embedding-индексе и лексический SQLite FTS/RLM-контур как доступный локальный режим; умеет вернуть фрагменты или только диапазоны строк.
find_dependency_pathsсвязывает routines/calls с объектами, формами и другими узлами общего графа.

Сильные стороны

tree-sitter BSL, отдельные типизированные операции чтения тела и call graph, поиск по описанию и телу, а также связь routines с владельцами, формами, подписками и HTTP handlers. Инкрементальная загрузка обновляет изменившиеся артефакты без полного перестроения проекта.

Ограничения

BSL-tools появляются только при загрузке сигнатур; поиск по телам дополнительно зависит от отдельного индекса. В публичном MCP-наборе нет tools для записи изменений в BSL-модули выгрузки, LSP diagnostics, references/rename уровня редактора и Git-history.

Когда выбирать

когда нужен графовый анализ кода и связей, а не только поиск текста.

1C Metacode MCP дает справку по конфигурации через семантический поиск по описательным полям объектов метаданных. Он подходит для ответов на вопросы "что за объект", "за что отвечает" и "где в конфигурации реализован нужный бизнес-смысл".

Инструменты по категории

find_objects_by_summaryищет бизнес-смысл по заранее сгенерированным LLM-сводкам объектов либо возвращает полную сводку конкретного объекта; включается отдельно.
find_metadata_objectsищет по именам, синонимам, комментариям, справке и другим описательным полям графа; работает в локальном full-text режиме, а vector/rerank подключаются отдельными настройками.

Сильные стороны

сочетает поиск по заполненным справочным и описательным полям с отдельным поиском по заранее построенным AI-сводкам объектов; оба режима ограничиваются конфигурацией и проектом.

Ограничения

требуется подготовка данных и загрузка конфигурации в Neo4j; это не готовая SaaS-справка. Full-text качество зависит от заполненности справки и описаний, а генерация сводок и vector/rerank требуют внешних LLM/embedding API.

Когда выбирать

когда нужен локальный и проверяемый OSS-инструмент для вопросов вроде "где в конфигурации заводятся договоры", "какие объекты относятся к учету зарплаты", "что хранит сведения о контрагентах".

1C Metacode MCP описывает формы как часть Neo4j-графа метаданных. В модели есть узлы Form, FormControl, FormEvent, FormAttribute, FormCommand, связи с обработчиками событий и команд, а также bindings элементов формы.

Возможности по формам

get_form_structureвозвращает форму, иерархию элементов, атрибуты, события, команды и привязанные BSL-обработчики.
find_form_linksищет bindings элементов к данным и связи с командами.
get_metadata_detailsточечно раскрывает форму, элемент, событие, действие события или команду по ссылке из результата.
find_metadata_usagesпоказывает использование объекта и его элементов в формах.
find_dependency_pathsстроит путь от формы/элемента/события к метаданным и routines в общем графе.

Сильные стороны

форма рассматривается не изолированно, а как часть общего графа конфигурации: объект, элементы управления, команды, события, обработчики и процедуры.

Ограничения

только чтение построенного графа; нет создания, изменения, визуального preview/screenshot и платформенной валидации формы. Полнота зависит от наличия файлов форм и BSL в выгрузке.

Когда выбирать

когда уже используется 1C Metacode MCP для графа метаданных и нужно искать формы вместе с их связями и обработчиками.

Что учитывать

ПодключениеStreamable HTTP по умолчанию на /mcp; SSE при MCP_USE_SSE=true. MCP-сервер и опциональная веб-консоль работают на одном FastMCP/ASGI-процессе и порту. Формат ответа выбирается между toon, json и text; по умолчанию используется компактный TOON.
Что нужноDocker и Docker Compose либо Python 3.12 со сборкой bundled tree-sitter-bsl; Neo4j; XML-выгрузку конфигурации 1С или отчет по конфигурации .txt, а для кода и форм — соответствующие каталоги XML-выгрузки. Для vector/semantic поиска и AI-сводок нужны совместимые embedding/LLM API и ключи; базовый структурный, полнотекстовый и графовый поиск работает без них. Встроенный агент включается отдельно через CONSOLE_AGENT_ENABLED=true и требует OpenAI-совместимый LLM endpoint; один профиль задается переменными окружения, несколько провайдеров/моделей — через console_agent_llm.yaml. Для нескольких проектов нужны разные PROJECT_NAME, порты и storage volumes.
Важнопри стандартных настройках публикуется 21 tool: 16 metadata/form tools и 5 BSL tools; find_objects_by_summary добавляется при OBJECT_SUMMARY_ENABLED=true, поэтому полный набор составляет 22. Четыре BSL tools требуют LOAD_BSL_SIGNATURES=true, а search_bsl_code дополнительно ENABLE_BSL_CODE_SEARCH=true; данные расширений для get_extension_object_diff строятся при LOAD_EXTENSIONS=true. Видимость каждого зарегистрированного tool можно отключить в веб-консоли, состояние хранится в SQLite. Индексатор загружает базовую конфигурацию и расширения в общий project-scoped Neo4j-граф, поддерживает XML и TXT sources, формы, права ролей, предопределенные значения, подписки, BSL signatures/bodies/calls, инкрементальные циклы и full reconcile. Веб-консоль на /console дает дерево, карточки, формы, код, статистику и управление tools/users; admin/user-доступ защищен токенами. Встроенный AI-агент работает на главной странице консоли и автоматически получает локальные Metacode tools; отдельные tools можно исключить только из его набора, не скрывая их от внешних MCP-клиентов. Агент учитывает открытый в разделе «Анализ» объект, формирует ссылки на объекты конфигурации, потоково выводит ответ и показывает usage. История чатов и сессии сохраняются в SQLite с отдельными лимитами на число чатов, шаги одного хода, элементы сессии и размер tool output. Профиль модели переключается в интерфейсе; YAML-конфигурация поддерживает несколько OpenAI-совместимых endpoint-ов, включая облачные и локальные. Через CONSOLE_AGENT_EXTERNAL_MCP_SERVERS агенту можно добавить внешние Streamable HTTP MCP-серверы сверх локального Metacode.