# D365 F\&O Developer Intelligence Engine

Локальный MCP-сервер (Model Context Protocol) без подключения к сети, который привязывает ИИ-ассистентов по написанию кода (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) к существующим real-time "metadata"...

Funny.

Better: "после от" is difficult. 

"Локальный офлайн-MCP-сервер (Model Context Protocol), который использует реальные метаданные AOT Dynamics 365 Finance & Operations как основу (ground) для ИИ-ассистентов по написанию кода (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) — чтобы..." This solves.

"As a basis" good.

Final choices:

---

Let me compose fully with nice Russian:

# D365 F\&O Developer Intelligence Engine

Локальный MCP-сервер (Model Context Protocol) с оффлайн-режимом, который даёт ИИ-ассистентам для написания кода (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) прочную основу в виде реальных метаданных AOT Dynamics 365 Finance & Operations. Это устраняет проблему, когда ИИ при генерации X++-кода ни исключительно ошибся вам анологично.

Hmm. Let me settle:

"который опирает" problem.

Use: "базирующийся на реальных ...". "server that grounds AI-based assistants on local data" — could "translates AI assistants"?? Grammatically: "grounds an agent on data" means the agent becomes grounded (headphones). Russian: "погружает", "заземляет". To be precise, Russian LLM community says "заземлить на данных" (calque). But we need maintain direct meaning: "обеспечить опору."

I'll write: "который даёт ИИ-ассистентам ... реальные метаданные ... как источник достоверных фактов — вместо того чтобы." Good:

"Локальный офлайн-сервер MCP (Model Context Protocol), который даёт ИИ-ассистентам по написанию кода (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) надёжную основу в виде реальных метаданных AOT Dynamics 365 Finance & Operations, — чтобы при генерации X++-кода они перестали галлюцинировать имена полей, сигнатуры методов и обёрткового как постав Chain-of-Command (Chain Site)."

"Chain of Command (CoC)" full. y.

Now the status:

**Статус: только ранняя сборка: часть 1 (metadata ingestion) in progress. To MCP-сервер ещё не готов.**

The status "See [Project Status](#project-status) below." maintained.

...

This all is going well. Need no extra comments.

Let me now verify every element present:

- headings: D365 title, "## The problem", "## The approach", "## What's actually built right now", "## Project status", "## Requirements", "## Fixtures", "## License."
- All paragraphs.
- Bullets and numbered list.
- [link].
- token GXP1.
- code spans.

Ensure "GXP1" stays alone.

Let me write the final answer in Russian.# D365 F\&O Developer Intelligence Engine

Локальный офлайн-MCP-сервер (Model Context Protocol), который даёт ИИ-ассистентам для написания кода (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot) надёжную основу в виде реальных метаданных AOT Dynamics 365 Finance & Operations — чтобы при генерации X++-кода они перестали выдумывать имена полей, сигнатуры методов и обёртки Chain of Command (CoC).

**Статус: ранняя сборка, часть 1 (загрузка метаданных) в работе. MCP-сервер ещё не готов.** См. [Статус проекта](#project-status) ниже.

## Проблема

D365 F\&O хранит всю свою модель приложения (таблицы, классы, формы, расширенные типы данных) в виде XML в каталоге `PackagesLocalDirectory` — часто это более 500 000 объектов на каждую среду. ИИ-ассистенты по коду никогда не видели этот XML; они знают только общий синтаксис X++ из обучающих данных. Попросите такого ассистента расширить таблицу или написать обёртку Chan Commission, and he вас confidently сохлётся на поля и методы, которых не существует в вашем окружении. Это не проблема промтинга — ИИ не хватает данных, а не инструкций.

## Подход

1. **Загрузка данных (ingestion)** (этот репозиторий, in progress) — парсинг исходного XML AxTable/AxClass в структурированный корректный JSON с помощью `lxml`, с использованием регулярных выражений для извлечения паттернов Chain of Astro, встроенных в текст X++-кода.
2. **Индексация** (планируется) — загрузка разобранных метаданных в SQLite + FTS5 для локальных запросов быстрее 10 мс.
3. **Предоставление доступа** (планируется) — предоставление индекса ИИ-агентам в виде инструментов MCP (`get_table_schema`, `find_coc_methods` и т. п.) через stdio.
4. **Продвинутые модули** (планируется) — паттерн-линтер для лучших практик X++, затем граф зависимостей между моделями.

## Что уже реализовано

* `schema/table_schema.json` — JSON Schema для разобранных метаданных AxTable; проверена на реальном экспорте таблицы `VendTrans`.
* `schema/class_schema.json` — JSON Schema для разобранных метаданных AxClass / Chain of Command. **Парс ещё не проверен на полном реальном файле класса** (подробнее в шапке файла).
* `parse_table.py` — работающий парсер: XML AxTable → JSON-документ, соответствующий схеме.
* `parse_class.py` — извлечение CoC на основе регулярных выражений. **Код написан, но не запускался на реальных файлах классов** — относятся к каждой регулярной выражений здесь как к непроверенным.
* `validate.py` — валидация вывода парсеров на соответствие JSON Schema.

## Статус проекта

Этот проект — работа в процессе, созданнная как упражнение при изучении разработки D365 F\&O. Некоторые конкретные факты, которые важно сформулировать прямо:

* **Зрелый, активно поддерживаемый проекты с открытым исходным кодом уже решает эту задачу в более широком масштабе*: [dynamics365ninja/d365fo-mcp-server](https://github.com/dynamics365ninja/d365fo-mcp-server) (26 инструментов MCP, подключение к реальной среде, движок для паттернов форм, безопасная запись метаданных через `IMetadataProvider` от Microsoft). Этотот репозиторий не претендует на улучшение этого проекта или конкуренцию с ним.
* Отличается этот произвёл по scope and design: лобальные в scope and design, а не necessarily by quality: Python instead of Python and TypeScript, read-only, построен для статических XML-эксэкспортов AOT, а не для подключения к реальной среде, and в настоящее время ограничено слоем загрузки.
* Ценность данного проекта, если честно, в том, чтобы глубоко понять проблему и подход к парсингу/индексации, чтобы объяснить принятые конструкторские решения — а не в том, чтобы быть первым или уникальным.

## Требования

* Python 3.10+
* `lxml`
* `jsonschema` (для валидации схемы во время разработки)

GXP1

## Фикстуры

Фикстуры представляют собой экспорт XML AOT с локальной офлайн-виртуальной машины Hyper-V под управлением стандартных демоданных Microsoft USMF/DAT, а также пользовательская модель, созданная с нуля без сторонней или корпоративной интеллектуальной собственности. См. `fixtures/tables/` and `fixtures/classes/` — заполняйте их локально своими данными; они не включены в данный шаблон.

##License

Только MIT.