CloudEmbeddingsServer

Облачная индексация и семантический поиск по кодовой базе 1С с параллельной генерацией эмбеддингов.

Назначение

CloudEmbeddingsServer — это оптимизированный MCP-сервер, который использует облачные API (OpenRouter, OpenAI, Cohere, Jina) для генерации эмбеддингов вместо локальных моделей. Это позволяет:

• Работать без GPU — вычисления выполняются в облаке

• Параллельная индексация — в 4–8 раз быстрее локальных моделей

• Компактный образ — менее 500 МБ (вместо ~12 ГБ с локальными моделями)

• Индексировать метаданные, код и справку конфигурации 1С

Доступные инструменты MCP

Инструмент	Описание
metadatasearch	Поиск объектов метаданных конфигурации (справочники, документы, регистры и т.д.)
codesearch	Поиск по BSL-коду модулей
helpsearch	Поиск по HTML-справке конфигурации
reindex	Переиндексация данных (полная или инкрементальная)
stats	Статистика по индексированным документам

Особенности

• 5 провайдеров эмбеддингов: OpenRouter, OpenAI, Cohere, Jina AI, локальный (sentence-transformers)

• Параллельная обработка: настраиваемое количество одновременных запросов к API

• Инкрементальная индексация: повторная индексация только изменённых файлов

• Автоматическая индексация при запуске контейнера

Сравнение с CodeMetadataSearchServer

Аспект	CodeMetadataSearchServer	CloudEmbeddingsServer
Эмбеддинги	Локальная модель (CPU)	Облачные API
Размер образа	~12 ГБ	< 500 МБ
GPU	Не нужен, но CPU медленный	Не нужен
Скорость индексации	8–24 часа	1–2 часа (concurrency=10)
Стоимость	Бесплатно	~$0.02–0.05 за полную индексацию
Параллелизм	Нет	До 10+ параллельных запросов
Инкрементальная индексация	Нет	Да

Провайдеры эмбеддингов

Провайдер	Модель	Стоимость	Примечание
openrouter	qwen/qwen3-embedding-8b	~$0.01/1M токенов	Рекомендуется для русского текста
openai	text-embedding-3-small	~$0.02/1M токенов	Высокое качество
cohere	embed-multilingual-v3.0	~$0.01/1M токенов	Хорошая мультиязычность
jina	jina-embeddings-v3	~$0.005/1M токенов	Бюджетный вариант
local	multilingual-e5-small	Бесплатно	Медленно, требует sentence-transformers

Для разработки на 1С рекомендуется openrouter с моделью qwen/qwen3-embedding-8b — лучшее соотношение цена/качество для русскоязычного текста.

Требования

• Docker Desktop с WSL2

• Лицензионный ключ

• API-ключ выбранного провайдера (OpenRouter, OpenAI, Cohere или Jina)

• Выгрузка конфигурации из Конфигуратора

Порт

8000 (настраивается через MCP_PORT)

Образ Docker

comol/1c_cloud_mcp:latest

Быстрый старт

docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_cloud_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e EMBEDDING_PROVIDER=openrouter `
  -e OPENROUTER_API_KEY=YOUR_OPENROUTER_KEY `
  -e SOURCE_PATH=/data/source `
  -v "E:/1C_Export/Files:/data/source:ro" `
  -v "E:/bases/mcp_cloud:/data/chroma_db" `
  comol/1c_cloud_mcp:latest

Конфигурация Cursor

{
  "mcpServers": {
    "1c-cloud-mcp": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "connection_id": "1c_cloud_service_001"
    }
  }
}

HTTP эндпоинты

Эндпоинт	Метод	Описание
/mcp	WS/HTTP	MCP протокол (streamable-http или SSE)
/health	GET	Проверка состояния, статистика коллекций
/reindex	POST	Запуск переиндексации через HTTP

Структура раздела

• Установка — команды запуска и docker-compose

• Конфигурация — все параметры