1c-buddy-mcp
Lightweight MCP server for 1C.ai integration, enabling queries, code analysis, and documentation search via natural language.
README
1c-buddy-mcp
Лёгкий standalone MCP-сервер для работы с 1C.ai из Codex и других MCP-клиентов. Запускается напрямую в Python через stdio: без Docker, веб-чата, OpenAI-совместимого шлюза и отдельного HTTP-сервера.
Проект основан на MCP/API-реализации
ROCTUP/1c-buddy. Последний проверенный
upstream commit: 7f2b0305cd80e3a9f2cebb2dc69603fd7c7ab054.
Инструменты
| Инструмент | Назначение |
|---|---|
ask_1c_ai |
Общие вопросы по платформе 1С и практическим сценариям |
explain_1c_syntax |
Объяснение объекта, метода, типа или конструкции 1С |
check_1c_code |
Синтаксическая проверка или code review BSL-кода |
modify_1c_code |
Изменение BSL-кода по явному заданию |
search_1c_documentation |
Поиск по документации платформы 1С:Предприятие |
search_its |
Поиск по базе знаний ИТС |
fetch_its |
Получение документа или раздела ИТС по id |
diff_1c_documentation_versions |
Сравнение документации между версиями платформы |
Требования
- Python 3.10 или новее;
- Git;
- действующий токен 1C.ai в переменной
ONEC_AI_TOKEN; - Codex или другой MCP-клиент с поддержкой stdio.
Установка в Windows PowerShell
git clone https://github.com/VVi3ard/1c-buddy-mcp.git "$HOME\.codex\mcp\1c-buddy-mcp"
Set-Location "$HOME\.codex\mcp\1c-buddy-mcp"
py -m venv .venv
& .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
& .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install .
Сохраните токен в пользовательском окружении и перезапустите Codex:
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ONEC_AI_TOKEN", "ВАШ_ТОКЕН", "User")
Не добавляйте токен в Git, README или публичные конфигурации.
Установка в Linux/macOS
git clone https://github.com/VVi3ard/1c-buddy-mcp.git ~/.codex/mcp/1c-buddy-mcp
cd ~/.codex/mcp/1c-buddy-mcp
python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip
./.venv/bin/python -m pip install .
export ONEC_AI_TOKEN='ВАШ_ТОКЕН'
Для постоянного хранения переменной используйте защищённое хранилище или конфигурацию оболочки с ограниченным доступом.
Подключение к Codex
Добавьте в C:\Users\<имя>\.codex\config.toml:
[mcp_servers.onec-ai-1c]
command = 'C:\Users\<имя>\.codex\mcp\1c-buddy-mcp\.venv\Scripts\python.exe'
args = ["-m", "onec_buddy_mcp"]
cwd = 'C:\Users\<имя>\.codex\mcp\1c-buddy-mcp'
startup_timeout_sec = 30
[mcp_servers.onec-ai-1c.env]
ONEC_AI_UI_LANGUAGE = "russian"
ONEC_AI_TIMEOUT = "30"
MCP_TOOL_CALL_MODE = "direct"
Токен намеренно отсутствует в TOML: процесс получает ONEC_AI_TOKEN из
пользовательского окружения. После изменения конфигурации перезапустите Codex.
Для Linux/macOS укажите абсолютные пути к .venv/bin/python и каталогу
репозитория.
Проверка
Установите зависимости разработки и запустите unit-тесты:
& .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[dev]"
& .\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -m "not live" -q
Live-тест выполняется только по явному запросу и использует токен окружения:
$env:RUN_LIVE_TESTS = "1"
& .\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -m live -q
После перезапуска Codex проверьте список MCP-инструментов и выполните, например:
ask_1c_ai: «Что такое ТаблицаЗначений?»;check_1c_code: синтаксическая проверка короткой процедуры;search_1c_documentation: поискHTTPСоединениедля нужной версии.
Настройки
| Переменная | Обязательная | Значение по умолчанию |
|---|---|---|
ONEC_AI_TOKEN |
да | — |
ONEC_AI_BASE_URL |
нет | https://code.1c.ai |
ONEC_AI_TIMEOUT |
нет | 30 |
ONEC_AI_UI_LANGUAGE |
нет | russian |
ONEC_AI_PROGRAMMING_LANGUAGE |
нет | пусто |
DEFAULT_SSL_VERSION |
нет | пусто |
DEFAULT_1C_CONFIGURATION |
нет | пусто |
MCP_TOOL_INPUT_MIN_LENGTH |
нет | 4 |
MCP_TOOL_INPUT_MAX_LENGTH |
нет | 100000 |
MCP_TOOL_CALL_MODE |
нет | direct |
ONEC_AI_INCLUDE_LIMITATIONS |
нет | true |
direct вызывает специализированные upstream-инструменты для синтаксиса,
документации и ИТС. standard формулирует обычный запрос к 1C.ai и полезен как
режим совместимости при изменениях upstream.
Успешный ответ каждого инструмента содержит секции Ответ, Ограничения инструмента и Требуемая проверка. Ограничения формируются MCP-сервером, а не
AI-моделью, и учитывают назначение конкретного инструмента. Чтобы вернуть ответы
в исходном виде, задайте ONEC_AI_INCLUDE_LIMITATIONS=false.
Обновление из upstream
Проекты имеют разные структуры и не предназначены для полного git merge.
Изменения 1C.ai API и MCP-инструментов переносятся контролируемо по инструкции
docs/UPDATING_FROM_UPSTREAM.md.
Устранение проблем
ONEC_AI_TOKENmissing: задайте пользовательскую переменную и полностью перезапустите Codex, чтобы новый процесс получил окружение.- HTTP 401/403: токен отклонён 1C.ai или не передан процессу.
- HTTP 422: upstream изменил payload; сравните актуальные модули
1c-buddyпо руководству обновления. - Сервер не появляется в Codex: проверьте абсолютные
command,cwd, наличие.venvи запуститеpython -m onec_buddy_mcpвручную. В рабочем stdio-режиме процесс ожидает MCP-ввод и ничего не печатает в stdout. - Поиск ИТС не возвращает данные: доступ зависит от возможностей аккаунта и текущих upstream-инструментов 1C.ai.
Безопасность
- токен хранится как
SecretStrи не включается в repr настроек; - ошибки MCP не возвращают заголовок
Authorization; - логи пишутся в stderr, stdout зарезервирован для MCP;
.env, виртуальные окружения и тестовые артефакты исключены из Git.
Лицензия и авторство
Проект распространяется по GNU AGPL v3. Реализация API-взаимодействия,
схемы инструментов и часть prompt-логики производны от
ROCTUP/1c-buddy, также распространяемого
по GNU AGPL v3. Новый проект не является официальным продуктом фирмы «1С».
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.