Конфигурация

Переменные окружения MCP сервера

Обязательные

Переменная	Описание	Пример
LICENSE_KEY	Лицензионный ключ	YOUR_LICENSE_KEY
NEO4J_URI	URI подключения к Neo4j	bolt://neo4j:7687
NEO4J_USERNAME	Пользователь Neo4j	neo4j
NEO4J_PASSWORD	Пароль Neo4j	password123
METADATA_DIRECTORY	Путь к метаданным	/app/metadata

Управление индексацией

Переменная	Описание	По умолчанию
RESET_DATABASE	Переиндексировать при запуске	true
AUTO_UPDATE_ON_STARTUP	Авто-обновление индексов при запуске	true
ASYNC_VECTOR_INDEXING	Индексация векторов в фоне (неблокирующая)	true
INDEX_BATCH_SIZE	Количество объектов, обрабатываемых за один пакет при создании векторного индекса	50
MAX_TOKENS_PER_BATCH	Максимальное количество токенов в одном пакете запроса к API эмбеддингов. Защита от превышения лимита 8192 токена	7500
EMBEDDING_MAX_TOKENS	Максимальное количество токенов на один текст при генерации эмбеддингов. Определяется автоматически по модели, но можно переопределить	(авто)

Embedding модели

Переменная	Описание	Пример
OPENAI_API_BASE	URL API для генерации и LLM	http://host.docker.internal:1234/v1
OPENAI_API_KEY	Ключ API для генерации и LLM	lm-studio
OPENAI_MODEL	LLM модель для генерации описаний	gpt-4o
OPENAI_TEMPERATURE	Температура генерации (0–1). Ниже — более детерминированный результат	0.1
OPENAI_MAX_COMPLETION_TOKENS	Максимальное количество токенов в ответе LLM	2000
OPENAI_MODEL_IS_REASONING	Принудительное указание, является ли модель «рассуждающей». Если не указано — определяется автоматически по имени модели	(авто)
OPENAI_EMBEDDING_API_BASE	Отдельный URL для API эмбеддингов (если отличается от основного)	—
OPENAI_EMBEDDING_API_KEY	Отдельный ключ для API эмбеддингов	—
OPENAI_EMBEDDING_MODEL	Модель для эмбеддингов	Qwen3-Embedding-4B
OPENAI_EMBEDDING_DIMENSIONS	Явное указание размерности эмбеддингов. Для моделей с переменной размерностью (Qwen3: 32–4096, text-embedding-3: 256–3072)	(авто)
EMBEDDING_MODEL	Локальная CPU модель (sentence-transformers)	intfloat/multilingual-e5-small

Поиск по коду

Переменная	Описание	По умолчанию
ENABLE_CODE_SEARCH	Включить поиск по BSL-файлам	true
CODE_SEARCH_MAX_FILE_SIZE	Максимальный размер BSL-файла (байт) для индексации	50000
ENABLE_BUSINESS_SEARCH	Включить семантический поиск по бизнес-описаниям	true

Дополнительные

Переменная	Описание	По умолчанию
MCP_HOST	Хост MCP-сервера	0.0.0.0
MCP_PORT	Порт MCP	8006
MCP_PATH	URL-путь для MCP эндпоинта	/mcp
MCP_USE_SSE	SSE транспорт (для legacy клиентов)	false
CALCULATE_BUSINESS_INFO	Генерировать AI бизнес-описания для объектов метаданных перед индексацией	false
PROJECT_NAME	Название проекта (для логов и интерфейса)	1C Metadata Project
DEBUG	Режим отладки — дополнительные логи	false

Переменные Neo4j

Переменная	Описание	Пример
NEO4J_AUTH	Логин/пароль	neo4j/password123
NEO4J_server_memory_heap_max__size	Макс. память	1g

Монтируемые тома

MCP сервер

Хост	Контейнер	Назначение
E:/1C_Export/Report	/app/metadata	Отчет по метаданным
E:/1C_Export/Files	/app/metadata_files	Файлы кода

Neo4j

Хост	Контейнер	Назначение
E:/bases/mcp_graph/neo4j	/data	Данные Neo4j

Полный docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  neo4j:
    image: neo4j:latest
    container_name: neo4j
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "7474:7474"
      - "7687:7687"
    environment:
      - NEO4J_AUTH=neo4j/password123
      - NEO4J_server_memory_heap_initial__size=512m
      - NEO4J_server_memory_heap_max__size=1g
      - NEO4J_server_memory_pagecache_size=512m
    volumes:
      - E:/bases/mcp_graph/neo4j:/data
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 2G
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "wget --spider localhost:7474 || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5

  mcp-app:
    image: comol/1c_graph_metadata:latest
    container_name: 1c_graph_metadata
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8006:8006"
    environment:
      - LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
      - NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687
      - NEO4J_USERNAME=neo4j
      - NEO4J_PASSWORD=password123
      - METADATA_DIRECTORY=/app/metadata
      - RESET_DATABASE=false
      - OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:1234/v1
      - OPENAI_API_KEY=lm-studio
      - OPENAI_MODEL=gpt-4o
      - OPENAI_EMBEDDING_MODEL=Qwen3-Embedding-4B
      - MCP_PORT=8006
      - PROJECT_NAME=МояКонфигурация
    volumes:
      - E:/1C_Export/Report:/app/metadata
      - E:/1C_Export/Files:/app/metadata_files
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 1G
    depends_on:
      neo4j:
        condition: service_healthy

Конфигурация Cursor

{
  "mcpServers": {
    "1c-graph-metadata-mcp": {
      "url": "http://localhost:8006/mcp",
      "connection_id": "1c_graph_service_001"
    }
  }
}