> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.onerpa.ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.onerpa.ru/mcp-servery-1c/servery/code-metadata-search/konfiguraciya.md).

# Конфигурация

## Переменные окружения

### Обязательные

| Переменная      | Описание                   | Пример             |
| --------------- | -------------------------- | ------------------ |
| `LICENSE_KEY`   | Лицензионный ключ          | `YOUR_LICENSE_KEY` |
| `METADATA_PATH` | Путь к отчету в контейнере | `/app/metadata`    |
| `CODE_PATH`     | Путь к коду в контейнере   | `/app/code`        |

### Настройки сервера

| Переменная       | Описание                                                                                                           | По умолчанию     |
| ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------- |
| `MCP_HOST`       | Хост для привязки сервера                                                                                          | `0.0.0.0`        |
| `MCP_PORT`       | Порт сервера                                                                                                       | `8000`           |
| `MCP_PATH`       | Путь MCP-эндпоинта                                                                                                 | `/mcp`           |
| `USESSE`         | Включить SSE-транспорт для legacy-клиентов. По умолчанию используется `streamable-http`                            | `false`          |
| `VECTOR_DB_PATH` | Путь к общей директории векторного хранилища и служебных индексов                                                  | `/app/chroma_db` |
| `CHROMA_DB_PATH` | Совместимый старый алиас для `VECTOR_DB_PATH`; внутри каталога теперь используются zvec-коллекции и SQLite-индексы | `/app/chroma_db` |

### Управление индексацией

| Переменная               | Описание                                                                                                | По умолчанию |
| ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ |
| `RESET_DATABASE`         | Переиндексировать при запуске                                                                           | `false`      |
| `INDEX_BATCH_SIZE`       | Размер пакета при добавлении записей в индекс. Увеличение ускоряет индексацию, но требует больше памяти | `25`         |
| `REINDEX_INTERVAL_HOURS` | Интервал автоматической переиндексации в часах. `0` — отключить                                         | `24`         |

### Настройки разбиения текста (чанкинг)

| Переменная           | Описание                                                                                     | По умолчанию |
| -------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ |
| `CHUNK_SIZE`         | Максимальный размер фрагмента текста. Больше — меньше фрагментов, но менее точный поиск      | `1000`       |
| `CHUNK_SIZE_UNIT`    | Единица измерения: `chars` (символы) или `tokens` (токены через tiktoken)                    | `chars`      |
| `CHUNK_OVERLAP`      | Перекрытие чанков при дроблении крупных процедур/объектов. Не применяется к атомарным чанкам | `100`        |
| `CHUNK_OVERLAP_CODE` | Перекрытие чанков для BSL-кода. Приоритет над `CHUNK_OVERLAP`                                | `100`        |
| `CHUNK_OVERLAP_TEXT` | Перекрытие чанков для метаданных, XML и справки. Приоритет над `CHUNK_OVERLAP`               | `200`        |

### Расширение контекста результатов поиска

| Переменная            | Описание                                                                                                                                                                                         | По умолчанию |
| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------ |
| `CONTEXT_EXPANSION`   | Режим расширения контекста: `none` — без расширения, `siblings` — все суб-фрагменты той же процедуры/функции (для кода), `window` — соседние фрагменты из того же файла (для метаданных/справки) | `none`       |
| `CONTEXT_WINDOW_SIZE` | Количество соседних фрагментов с каждой стороны для режима `window`. `1` = 3 фрагмента итого, `2` = 5 фрагментов                                                                                 | `1`          |

### Качество поиска

| Переменная             | Описание                                                                                                                                                                             | По умолчанию |
| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------ |
| `BM25_ALPHA`           | Вес семантического поиска при гибридном ранжировании (0–1). Остаток `1 - alpha` уходит на BM25. Меньше — больший вес точным совпадениям, больше — больший вес семантической близости | `0.5`        |
| `OVERFETCH_MULTIPLIER` | Множитель расширения выборки перед BM25-ранжированием. Больше — шире пул кандидатов, но медленнее                                                                                    | `2`          |
| `MIN_SCORE_THRESHOLD`  | Минимальный порог combined\_score для включения результата (0–1). `0` — без отсечения, `0.3` — агрессивное                                                                           | `0.15`       |
| `EMBEDDING_CACHE_SIZE` | Размер LRU-кэша для эмбеддингов поисковых запросов. Сокращает вызовы API при повторных запросах. `0` — отключить                                                                     | `256`        |

### Нейронный реранкер (cross-encoder)

Опциональный нейронный реранкер для повышения качества семантического поиска. При включении оценивает пары (запрос, документ) совместно, что значительно улучшает релевантность результатов.

| Переменная        | Описание                                                                                      | По умолчанию |
| ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ |
| `ENABLE_RERANKER` | Включить нейронный реранкер. `true` — использовать cross-encoder, `false` — использовать BM25 | `false`      |
| `RERANKER_MODEL`  | Модель реранкера. Если не указано — автовыбор в зависимости от окружения                      | *(авто)*     |
| `RERANKER_TOP_K`  | Максимальное количество кандидатов, передаваемых реранкеру                                    | `20`         |

{% hint style="info" %}
**Автовыбор модели реранкера:**

* Если `OPENAI_API_BASE` задан → API-режим, модель по умолчанию: `Qwen/Qwen3-Reranker-8B`
* Если `OPENAI_API_BASE` не задан → локальный режим, модель: `Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B`

Цепочка деградации: cross-encoder → BM25 → только вектор
{% endhint %}

### Embedding модели (LM Studio / Ollama)

| Переменная             | Описание                                                                                                                                                          | Пример                                |
| ---------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- |
| `OPENAI_API_BASE`      | URL API сервера. При использовании OpenRouter: `https://openrouter.ai/api`. Суффикс `/v1` добавляется автоматически                                               | `http://host.docker.internal:1234/v1` |
| `OPENAI_API_KEY`       | Ключ API (для LM Studio — любой, для OpenRouter — ваш ключ)                                                                                                       | `lm-studio`                           |
| `OPENAI_MODEL`         | Название модели (для OpenRouter: `qwen/qwen3-embedding-8b`)                                                                                                       | `Qwen3-Embedding-4B`                  |
| `EMBEDDING_DIMENSIONS` | Явное указание размерности эмбеддингов. Поддерживается моделями с переменной размерностью (Qwen3, text-embedding-3). Если не указано — определяется автоматически | *(авто)*                              |

{% hint style="info" %}
**Поддержка OpenRouter:** Сервер автоматически определяет OpenRouter по URL и добавляет необходимые HTTP-заголовки (`HTTP-Referer`, `X-Title`).
{% endhint %}

### Embedding модели (CPU)

| Переменная        | Описание              | Пример                          |
| ----------------- | --------------------- | ------------------------------- |
| `EMBEDDING_MODEL` | Модель с Hugging Face | `intfloat/multilingual-e5-base` |

### Отладка

| Переменная  | Описание                                                                              | По умолчанию |
| ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ |
| `LOG_LEVEL` | Уровень логирования: `debug` — все сообщения, `normal` — основные, `none` — отключено | `normal`     |

## Монтируемые тома

| Хост                        | Контейнер        | Назначение            |
| --------------------------- | ---------------- | --------------------- |
| `E:/1C_Export/Report`       | `/app/metadata`  | Отчет из конфигурации |
| `E:/1C_Export/Files`        | `/app/code`      | Выгрузка в файлы      |
| `E:/bases/mcp_codemetadata` | `/app/chroma_db` | Векторная база данных |

## Примеры конфигураций

### Минимальная (CPU)

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:latest
```

### Рекомендуемая (LM Studio)

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234/v1 `
  -e OPENAI_API_KEY=lm-studio `
  -e OPENAI_MODEL=Qwen3-Embedding-4B `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  -v "E:/bases/mcp_codemetadata:/app/chroma_db" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:latest
```

### С OpenRouter (облачные эмбеддинги)

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e OPENAI_API_BASE=https://openrouter.ai/api `
  -e OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENROUTER_KEY `
  -e OPENAI_MODEL=qwen/qwen3-embedding-8b `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  -v "E:/bases/mcp_codemetadata:/app/chroma_db" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:latest
```

### Облегчённый образ (light) с LM Studio

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234/v1 `
  -e OPENAI_API_KEY=lm-studio `
  -e OPENAI_MODEL=Qwen3-Embedding-4B `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  -v "E:/bases/mcp_codemetadata:/app/chroma_db" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:light
```

### С реранкером и тюнингом поиска

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e ENABLE_RERANKER=true `
  -e BM25_ALPHA=0.5 `
  -e CONTEXT_EXPANSION=siblings `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234/v1 `
  -e OPENAI_API_KEY=lm-studio `
  -e OPENAI_MODEL=Qwen3-Embedding-4B `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  -v "E:/bases/mcp_codemetadata:/app/chroma_db" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:latest
```

### С настройкой индексации

```powershell
docker run -d -p 8000:8000 `
  --name 1c_code_metadata_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e METADATA_PATH="/app/metadata" `
  -e CODE_PATH="/app/code" `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e INDEX_CODE=true `
  -e INDEX_METADATA=true `
  -e INDEX_HELP=true `
  -e INDEX_FORMS_SEMANTIC=true `
  -e INDEX_BATCH_SIZE=25 `
  -e CHUNK_SIZE=1000 `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234/v1 `
  -e OPENAI_API_KEY=lm-studio `
  -e OPENAI_MODEL=Qwen3-Embedding-4B `
  -v "E:/1C_Export/Report:/app/metadata" `
  -v "E:/1C_Export/Files:/app/code" `
  -v "E:/bases/mcp_codemetadata:/app/chroma_db" `
  comol/1c_code_metadata_mcp:latest
```

## Конфигурация Cursor

```json
{
  "mcpServers": {
    "1c-code-metadata-mcp": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "connection_id": "1c_metadata_service_001"
    }
  }
}
```