Skip to main content
Glama
Av75057

1C MCP Sales Analyst

by Av75057
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Remote

1C MCP Sales Analyst

AI-аналитик склада и продаж на базе 1С + MCP + DeepSeek

Замена ручного построения отчётов СКД на текстовые запросы к данным учёта. Пользователь пишет вопрос на русском языке — AI анализирует данные из 1С и выдаёт ответ.

Архитектура

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│  Пользователь │────▶│  chat.py /   │────▶│  DeepSeek   │
│  (CLI / Web) │     │  web_ui.py   │     │  API (V3)   │
└─────────────┘     └──────┬───────┘     └─────────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌──────────────┐
                    │  1C Tools    │
                    │ (Function    │
                    │  Calling)    │
                    └──────┬───────┘
                           │
                    ┌──────▼───────┐
                    │  1C HTTP     │
                    │  Services    │
                    │ (или Mock)   │
                    └──────────────┘

LLM работает в облаке DeepSeek, инструменты (get_stock, get_sales и др.) вызываются через Function Calling. Данные поступают из 1С через HTTP-сервисы или из встроенного мока для демо.

Related MCP server: 1C MCP Server

Быстрый старт

Предварительные требования

Установка

# Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/your-username/1c-mcp-sales-analyst.git
cd 1c-mcp-sales-analyst

# Создать .env файл
cp .env.example .env
# Отредактировать .env: указать DEEPSEEK_API_KEY

# Установить зависимости
pip install -e .
pip install -e ".[web]"  # если нужен Web UI

Запуск CLI

python chat.py "Покажи топ-5 товаров на складе в Москве, которые не продавались 30 дней"

Запуск Web UI

streamlit run web_ui.py

Запуск через Docker

docker-compose up --build

Примеры запросов

Запрос

Что делает AI

"Покажи топ-5 товаров на складе в Москве, которые не продавались 30 дней"

get_stock + get_sales → фильтр → сортировка

"Какая выручка за последнюю неделю по менеджеру Иванов?"

get_sales_by_manager

"Сколько единиц товара 'Гвоздь 100мм' на всех складах?"

get_stock

"Кто из клиентов задолжал больше 100 000 рублей?"

get_receivables

Структура проекта

├── src/
│   ├── __main__.py         # Точка входа (python -m src)
│   ├── config.py           # Конфигурация из .env
│   ├── logger.py           # Логирование (loguru)
│   ├── deepseek_client.py  # Клиент DeepSeek API + Function Calling
│   ├── tools.py            # Инструменты для вызова 1С
│   ├── server.py           # MCP-сервер
│   └── clients/
│       ├── c1_client.py    # HTTP-клиент для 1С (реальный)
│       └── mock_c1_client.py # Мок-клиент для демо
├── chat.py                 # CLI-клиент
├── web_ui.py               # Streamlit Web UI
├── 1c_http_services/       # Документация по HTTP-сервисам 1С
├── pyproject.toml
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── .env.example

Переменные окружения (.env)

Переменная

По умолчанию

Описание

DEEPSEEK_API_KEY

—

Ключ API DeepSeek

C1_BASE_URL

http://localhost/1c/api

URL сервера 1С

C1_USERNAME

service_user

Логин 1С

C1_PASSWORD

service_password

Пароль 1С

MCP_HOST

0.0.0.0

Хост MCP-сервера

MCP_PORT

8000

Порт MCP-сервера

LLM_MODEL

deepseek-chat

Модель DeepSeek

LLM_TEMPERATURE

0.1

Температура LLM

USE_MOCK_DATA

true

Использовать мок вместо 1С

1С HTTP-сервисы

Для подключения к реальной 1С необходимо опубликовать HTTP-сервисы. См. 1c_http_services/README.md.

По умолчанию USE_MOCK_DATA=true — проект работает с демо-данными без 1С.

MCP-сервер

Запуск MCP-сервера:

python -m src server

Сервер работает на stdio-транспорте и совместим с MCP-клиентами (Claude Desktop и др.).

Разработка

Логирование

Логи пишутся в logs/mcp_server.log и в stdout. Уровень настраивается через LOG_LEVEL.

Технологии

  • LLM: DeepSeek API (V3) — Function Calling

  • MCP: Anthropic MCP SDK

  • 1С: HTTP-сервисы (JSON)

  • CLI: click

  • Web UI: Streamlit

  • Логирование: loguru

Лицензия

MIT

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Av75057/1c-mcp-sales-analyst'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server