Конфигурация

Переменные окружения

Обязательные

Переменная	Описание	Пример
LICENSE_KEY	Лицензионный ключ	YOUR_LICENSE_KEY
EMBEDDING_PROVIDER	Провайдер эмбеддингов: openrouter, openai, cohere, jina, local	openrouter
SOURCE_PATH	Путь к исходным файлам конфигурации внутри контейнера	/data/source

API-ключи провайдеров

Укажите ключ для выбранного провайдера:

Переменная	Описание	Когда нужен
OPENROUTER_API_KEY	Ключ OpenRouter	EMBEDDING_PROVIDER=openrouter
OPENAI_API_KEY	Ключ OpenAI	EMBEDDING_PROVIDER=openai
COHERE_API_KEY	Ключ Cohere	EMBEDDING_PROVIDER=cohere
JINA_API_KEY	Ключ Jina AI	EMBEDDING_PROVIDER=jina

Настройки индексации

Переменная	Описание	По умолчанию
AUTO_INDEX	Автоматическая индексация при запуске	true
CHUNK_SIZE	Размер фрагмента текста (символы) при разбивке	1000
CHUNK_OVERLAP	Перекрытие между фрагментами (символы)	100
MAX_BATCH_SIZE	Количество фрагментов, накапливаемых перед отправкой в API эмбеддингов	100
DEFAULT_SEARCH_LIMIT	Количество результатов поиска по умолчанию	10

Параллельная обработка

Переменная	Описание	По умолчанию
EMBEDDING_CONCURRENCY	Количество параллельных HTTP-запросов к API эмбеддингов. Значение 10 ускоряет индексацию в ~8 раз	1
EMBEDDING_BATCH_SIZE	Количество текстов в одном API-запросе. В сочетании с CONCURRENCY=10 обрабатывается 100 текстов за раунд	10

Рекомендуемые значения для OpenRouter: EMBEDDING_CONCURRENCY=10, EMBEDDING_BATCH_SIZE=10. Это даёт ~240 запросов/мин и индексацию за 1–2 часа.

Высокие значения EMBEDDING_CONCURRENCY могут вызвать ошибки rate-limit у провайдера. Начните с 5 и увеличивайте при отсутствии ошибок.

Модель эмбеддингов

Переменная	Описание	По умолчанию
EMBEDDING_MODEL	Переопределение модели по умолчанию для выбранного провайдера	(зависит от провайдера)
OPENAI_API_BASE	Пользовательский базовый URL для OpenAI-совместимых API (LM Studio, Ollama)	—

Модели по умолчанию для провайдеров:

Провайдер	Модель по умолчанию
openrouter	qwen/qwen3-embedding-8b
openai	text-embedding-3-small
cohere	embed-multilingual-v3.0
jina	jina-embeddings-v3
local	intfloat/multilingual-e5-small

Сервер

Переменная	Описание	По умолчанию
HOST	Хост для привязки сервера	0.0.0.0
PORT	Порт сервера	8000
MCP_PORT	Внешний порт в docker-compose	8000
USESSE	SSE транспорт (для legacy клиентов)	false

Пути

Переменная	Описание	По умолчанию
SOURCE_PATH	Путь к исходным файлам 1С	/data/source
CHROMA_PATH	Путь к хранилищу ChromaDB	/data/chroma_db

Монтируемые тома

Хост	Контейнер	Назначение
E:/1C_Export/Files	/data/source	Исходные файлы конфигурации (только чтение)
E:/bases/mcp_cloud	/data/chroma_db	Векторная база данных ChromaDB

Примеры конфигураций

OpenRouter с параллельной индексацией

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 EMBEDDING_MODEL=qwen/qwen3-embedding-8b `
  -e EMBEDDING_CONCURRENCY=10 `
  -e EMBEDDING_BATCH_SIZE=10 `
  -e CHUNK_SIZE=1000 `
  -e CHUNK_OVERLAP=100 `
  -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

OpenAI (минимальная настройка)

docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_cloud_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e EMBEDDING_PROVIDER=openai `
  -e OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_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

Локальная модель через LM Studio

docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_cloud_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e EMBEDDING_PROVIDER=openai `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234 `
  -e OPENAI_API_KEY=lm-studio `
  -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"
    }
  }
}