1c_mcp MCP Server
vladimir-kharin/1c_mcp
[](https://agentrank-ai.com/tool/vladimir-kharin--1c_mcp/?utm_source=badge&utm_medium=readme&utm_campaign=agentrank_badge) Инструмент для создания MCP-серверов в 1С:Предприятие путем разработки расширения конфигурации. Позволяет интегрировать данные и функциональность 1С с AI-ассистентами (Claude, Cursor и т.д.). Включает Python-прокси и пример расширения 1С с готовыми инструментами.
claude mcp add agentrank -- npx -y agentrank-mcp-server Overview
vladimir-kharin/1c_mcp is a 1C Enterprise tool. Инструмент для создания MCP-серверов в 1С:Предприятие путем разработки расширения конфигурации. Позволяет интегрировать данные и функциональность 1С с AI-ассистентами (Claude, Cursor и т.д.). Включает Python-прокси и пример расширения 1С с готовыми инструментами. Topics: mcp.
Ranked #2704 out of 24846 indexed tools.
Ecosystem
Score Breakdown
536 stars → growing community
Last commit 1mo ago → moderate activity
10/18 issues closed → decent issue management
7 contributors → small team
No dependents → no downstream usage
Weights: Freshness 20% · Issue Health 20% · Dependents 22% · Stars 10% · Contributors 8% · How we score →
How to Improve
Matched Queries
From the README
# Разработка MCP-серверов в 1С Инструмент для создания MCP (Model Context Protocol) серверов на платформе 1С:Предприятие. Позволяет разрабатывать расширения 1С, которые предоставляют данные и функциональность базы для AI-ассистентов (чаты с языковыми моделями, Claude Desktop, Cursor и других AI-клиентов). Подробное видео о проекте и его возможностях: [VK Видео](https://vkvideo.ru/video-219359576_456239024) | [Youtube](https://youtu.be/ZEla85JsfCo) | [Rutube](https://rutube.ru/video/ba1c64432d1a5b6cfd2335b83bf47071/) Проект содержит готовое расширение для 1С, которое берет на себя всю техническую рутину протокола MCP. Вам остается только реализовать бизнес-логику ваших инструментов. Инструменты для работы с метаданными конфигурации 1С доступны "из коробки". ## Как это работает: Концепция MCP Качество ответа языковой модели (LLM) напрямую зависит от качества предоставленного ей контекста. Подготовка такого контекста вручную может быть трудоемкой. **Model Context ProtRead full README on GitHub →
Get the weekly AgentRank digest
Top movers, new tools, ecosystem insights — straight to your inbox.