MCP 1c V1

带有1C配置结构RAG描述的MCP服务器

在YouTube上演示启动和使用： 

更多文章.

该项目由多个服务组成，用于处理基于1C文档的向量数据库：

1. 嵌入服务 -向量表示生成服务
2. 获取文本结构配置文件.epf -卸载1C配置结构的处理
3. 加载器 -用于将卸载存档从1C下载到QDRANT矢量数据库的web界面
4. MCP服务器 -使用RAG回答问题的服务器

新功能

🚀 多向量搜索

MCP服务器现在支持使用RRF（reciprocal rank fusion）进行多向量搜索：

• 二向量表示: object_name 和 friendly_name 对于每个对象
• RRF 算法：自动合并不同向量的搜索结果
• 改进的精度：更相关的搜索结果
• 向后兼容性：禁用多向量搜索功能

📖 更多关于多向量搜索

快速起动

启动所有服务

chmod +x start.sh && chmod +x stop.sh
# Запуск всех сервисов
./start.sh

# Или вручную
docker-compose up --build

停止服务

# Остановка всех сервисов
./stop.sh

# Или вручную
docker-compose down

可用服务

启动后将提供：

• 装载机（流线型）: http://localhost:8501-用于下载文件的web界面
• 嵌入服务: http://localhost:5000-用于生成琥珀色的API
• Qdrant: http://localhost:6333/dashboard矢量数据库
• MCP服务器: http://localhost:8000/mcp-问答服务器
• MCP检查员: http://localhost:6274-验证/调试MCP服务器的Web接口

项目结构

mcp-1c-v1/
├── embeddings/           # Сервис генерации эмбеддингов
│   ├── Dockerfile
│   ├── embedding_service.py
│   ├── config.json
│   └── requirements.txt
├── loader/              # Веб-интерфейс для загрузки данных
│   ├── Dockerfile
│   ├── loader.py
│   ├── config.py
│   └── requirements.txt
├── mcp/                 # MCP 1С RAG сервер
│   ├── Dockerfile
│   ├── mcp_server.py
│   ├── config.py
│   └── requirements.txt
├── inspector/           # MCP Inspector
│   ├── Dockerfile
│   ├── mcp_server.py
│   ├── config.py
│   └── requirements.txt
├── ПолучитьТекстСтруктурыКонфигурацииФайлами.epf # Обработка для 1С для выгрузки структуры
├── docker-compose.yml  # Конфигурация всех сервисов
├── start.sh            # Скрипт запуска
└── stop.sh             # Скрипт остановки

使用

1. 启动所有服务： ./start.sh
2. 从1C下载配置结构描述： ПолучитьТекстСтруктурыКонфигурацииФайлами.epf
3. 打开加载程序Web界面：http://youraddress:8501
4. 下载带有Markdown文件和objects.csv文件的ZIP档案
5. 单击“开始处理”
6. 下载后，数据将在QDRANT中可用，以便通过MCP服务器进行搜索。

对于支持现代Streamable HTTP协议的代理（cursor，roocode），请指定：http://youaddress:8000/mcp Vscode Copilot虽然支持Streamable HTTP，但我只能作为SSE工作，所以我指定：http://youraddress:8000/mcp/sse

VSCode副驾驶。../YourProject/.vcode/mcp.json

{
    "servers": {
        "my-1c-mcp-server": {
            "headers": {
                "x-collection-name": "my_vector_collection"
            },
            "url": "http://youraddress:8000/mcp/sse"
        }
    }
}

Для光标。../YourProject/.coursor/mcp.json

{
    "servers": {
        "my-1c-mcp-server": {
            "headers": {
                "x-collection-name": "my_vector_collection"
            },
            "url": "http://youraddress:8000/mcp"
        }
    }
}

通过标题 x-collection-name 您可以在QDRANT中指定集合名而不是默认集合名 1c_ragT.附录您几乎可以在项目级别上指定MCP设置，这允许相同的MCP服务器实例用于具有不同集合的不同项目（对于不同的1C配置）。

环境变量

您可以通过环境变量配置：

• EMBEDDING_SERVICE_URL -Embadding服务URL（默认情况下：http://youraddress:5000)
• QDRANT_HOST QDRANT主机（默认为localhost）
• QDRANT_PORT QDRANT端口（默认为6333）
• COLLECTION_NAME -QDRANT中的集合名称（默认为1Cu RAG），可以覆盖在标题中 x-collection-name 在MCP服务器连接设置中
• ROW_BATCH_SIZE -Butch字符串大小（默认为250）
• EMBEDDING_BATCH_SIZE -Butch Embedding大小（默认为50）

调试

要查看单独服务的日志：

# Логи конкретного сервиса
docker-compose logs -f loader
docker-compose logs -f embedding-service
docker-compose logs -f qdrant
docker-compose logs -f mcp-server

# Логи всех сервисов
docker-compose logs -f