Система интеграции AI-агентов с базами данных 1С:Предприятие через MCP и REST API

1C MCP Toolkit — это решение для подключения AI-агентов (Kiro, Claude и др.) к базам данных 1С:Предприятие. Поддерживает два способа интеграции: через протокол MCP и через REST API. Система состоит из Python прокси-сервера и внешней обработки 1C, связанных через HTTP long polling.

Ключевые преимущества:

• ✅ Не требуется изменение конфигурации 1C
• ✅ Не нужна публикация 1C сервера
• ✅ Не использует COM-соединение
• ✅ Совместимость с 1С:Предприятие 8.2.13+ и 8.3.25
• ✅ Поддержка Docker

┌─────────────────┐ MCP / REST API ┌─────────────────┐
│ AI Агент │ ◄─────────────────────────► │ │
│ (Kiro, Claude) │ /mcp /api/* │ │
└─────────────────┘ │ Python Proxy │
 │ Server │
┌─────────────────┐ HTTP Long Polling │ │
│ 1С Обработка │ ◄─────────────────────────► │ (FastAPI + │
│ (внешняя .epf) │ /1c/poll, /1c/result │ MCP SDK) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
 │ │
 ▼ │
┌─────────────────┐ ┌───────┴───────┐
│ База данных │ │ Docker │
│ 1C (8.2.13/8.3) │ │ Container │
└─────────────────┘ └───────────────┘

Запуск прокси-сервера из готового образа на Docker Hub:

docker run -d -p 6003:6003 -e ALLOW_DANGEROUS_WITH_APPROVAL=true --restart unless-stopped --name 1c-mcp-toolkit-proxy roctup/1c-mcp-toolkit-proxy

# Клонировать репозиторий
git clone <repository-url>
cd 1c-mcp-toolkit
# Запустить через Docker Compose
docker-compose up -d

# Создать виртуальное окружение
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
# или
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# Установить зависимости
pip install -r requirements.txt
# Запустить сервер
python -m onec_mcp_toolkit_proxy

Сервер запустится по адресу http://localhost:6003

1. Скачайте готовую обработку из папки build MCP_Toolkit_Клиент.epf
2. Откройте обработку в 1C (Файл → Открыть)
3. В настройках обработки укажите:
   • URL прокси-сервера: http://localhost:6003
   • (опционально) ID канала для изоляции команд
4. Нажмите кнопку "Подключиться"

Добавьте в файл .kiro/settings/mcp.json:

{
 "mcpServers": {
 "onec-mcp-toolkit-proxy": {
 "url": "http://localhost:6003/mcp",
 "transport": "http",
 "type": "streamable-http",
 "disabled": false,
 "autoApprove": ["execute_query", "get_metadata"]
 }
 }
}

Откройте конфигурационный файл:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Добавьте конфигурацию:

{
 "mcpServers": {
 "onec-mcp-toolkit-proxy": {
 "url": "http://localhost:6003/mcp",
 "transport": "http"
 }
 }
}

Перезапустите приложение.

Для AI-агентов, не поддерживающих протокол MCP, или при предпочтении стандартных HTTP-запросов, прокси предоставляет REST API с той же функциональностью.

Базовый URL: http://localhost:6003/api/

Все ответы следуют единой структуре:

Успех: {"success": true, "data": <результат>}
Ошибка: {"success": false, "error": "Описание ошибки"}

Подробные примеры использования REST API доступны в полной документации.

• Опасные операции блокируются настраиваемым черным списком
• Используйте ALLOW_DANGEROUS_WITH_APPROVAL=true для режима подтверждения
• Рекомендуется настроить autoApprove только для безопасных инструментов

При подключении нескольких клиентов 1C к одному прокси-серверу можно изолировать потоки команд с помощью ID каналов.

{
 "mcpServers": {
 "onec-dev": {
 "url": "http://localhost:6003/mcp?channel=dev-environment",
 "transport": "http",
 "type": "streamable-http"
 },
 "onec-prod": {
 "url": "http://localhost:6003/mcp?channel=prod-environment",
 "transport": "http",
 "type": "streamable-http"
 }
 }
}

Все REST-эндпоинты поддерживают изоляцию каналов через параметр запроса ?channel=<id>:

# Канал для разработки
curl -X POST "http://localhost:6003/api/execute_query?channel=dev-environment" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"query": "ВЫБРАТЬ 1"}'
# Канал для продакшена
curl -X POST "http://localhost:6003/api/execute_query?channel=prod-environment" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"query": "ВЫБРАТЬ 1"}'

Важно: Укажите тот же ID канала в настройках обработки 1C для соответствующего окружения.

При использовании REST API рекомендуется использовать готовые skills, которые содержат детальные инструкции по работе с 1C MCP Toolkit.

📁 Папка: skills/

Skills содержат подробные инструкции и reference-документацию для AI-агентов. Каждый skill включает:

• Описание возможностей
• Примеры использования
• Лучшие практики
• Типичные паттерны работы

Для AI-агентов, использующих REST API, skill calling-1c-rest-api-via-curl является основным руководством и содержит все необходимые детали для эффективной работы с API.

Подробная документация доступна в README_FULL