# Конфигурация

## Переменные окружения

### Обязательные

| Переменная    | Описание          | Пример             |
| ------------- | ----------------- | ------------------ |
| `LICENSE_KEY` | Лицензионный ключ | `YOUR_LICENSE_KEY` |

### Пути

| Переменная    | Описание                           | По умолчанию |
| ------------- | ---------------------------------- | ------------ |
| `1C_BIN_PATH` | Путь к папке bin внутри контейнера | `/1c_docs`   |

### Управление индексацией

| Переменная       | Описание                             | По умолчанию |
| ---------------- | ------------------------------------ | ------------ |
| `RESET_DATABASE` | Переиндексировать данные при запуске | `true`       |
| `RESET_CACHE`    | Перезагрузить embedding модель       | `true`       |

{% hint style="info" %}
После первой индексации установите `RESET_DATABASE=false` для быстрого запуска.
{% endhint %}

### Транспорт

| Переменная | Описание                                         | По умолчанию |
| ---------- | ------------------------------------------------ | ------------ |
| `USESSE`   | Использовать SSE транспорт (для legacy клиентов) | `false`      |

### Embedding модели (LM Studio / Ollama)

| Переменная        | Описание                                | Пример                                |
| ----------------- | --------------------------------------- | ------------------------------------- |
| `OPENAI_API_BASE` | URL API сервера                         | `http://host.docker.internal:1234/v1` |
| `OPENAI_API_KEY`  | Ключ API (любой для локальных серверов) | `lm-studio`                           |
| `OPENAI_MODEL`    | Название модели                         | `Qwen3-Embedding-4B`                  |

### Embedding модели (встроенные CPU)

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

{% hint style="warning" %}
Не указывайте `OPENAI_API_KEY` если хотите использовать встроенную CPU модель.
{% endhint %}

## Монтируемые тома

| Хост                                    | Контейнер          | Назначение                        |
| --------------------------------------- | ------------------ | --------------------------------- |
| `C:/Program Files/1cv8/X.X.XX.XXXX/bin` | `/1c_docs`         | Справка платформы (только чтение) |
| `E:/bases/mcp_docs`                     | `/app/chroma_db`   | Векторная база данных             |
| `E:/bases/mcp_model_cache`              | `/app/model_cache` | Кэш embedding моделей             |

## Примеры конфигураций

### Минимальная (CPU)

```powershell
docker run -d -p 8003:8003 `
  --name 1c_help_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -v "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs" `
  comol/1c_help_mcp:latest
```

### Рекомендуемая (LM Studio)

```powershell
docker run -d -p 8003:8003 `
  --name 1c_help_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e 1C_BIN_PATH=/1c_docs `
  -e RESET_CACHE=false `
  -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 "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs" `
  -v "E:/bases/mcp_docs:/app/chroma_db" `
  -v "E:/bases/mcp_model_cache:/app/model_cache" `
  comol/1c_help_mcp:latest
```

### С Ollama

```powershell
docker run -d -p 8003:8003 `
  --name 1c_help_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:11434/v1 `
  -e OPENAI_API_KEY=ollama `
  -e OPENAI_MODEL=qwen3:embedding-4b `
  -v "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs" `
  -v "E:/bases/mcp_docs:/app/chroma_db" `
  comol/1c_help_mcp:latest
```

### CPU с выбором модели

```powershell
docker run -d -p 8003:8003 `
  --name 1c_help_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -e RESET_DATABASE=false `
  -e EMBEDDING_MODEL=intfloat/multilingual-e5-base `
  -v "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs" `
  -v "E:/bases/mcp_docs:/app/chroma_db" `
  -v "E:/bases/mcp_model_cache:/app/model_cache" `
  comol/1c_help_mcp:latest
```

## Конфигурация Cursor

### mcp.json

```json
{
  "mcpServers": {
    "1c-docs-mcp": {
      "url": "http://localhost:8003/mcp",
      "connection_id": "1c_docs_service_001"
    }
  }
}
```

### Путь к файлу

```
%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\mcp.json
```

## GPU ускорение

### Windows 11 с NVIDIA

```powershell
docker run -d -p 8003:8003 `
  --gpus all `
  --name 1c_help_mcp `
  -e LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY `
  -v "C:/Program Files/1cv8/8.3.23.1997/bin:/1c_docs" `
  -v "E:/bases/mcp_docs:/app/chroma_db" `
  comol/1c_help_mcp:latest
```

{% hint style="info" %}
GPU ускорение работает только с Windows 11 и актуальными драйверами NVIDIA.
{% endhint %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.onerpa.ru/mcp-servery-1c/servery/help-search-server/konfiguraciya.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.