AI / MCP — бизнес-контекст

Цель

Сделать платформу 1Форма доступной для LLM-агентов через стандартный протокол Model Context Protocol (MCP). Позволить AI-ассистентам (Claude, GPT, Dify и др.) управлять задачами, категориями, автоматизацией и данными платформы на языке пользователя.

Хронология инициативы

Старт: 11 января 2026. Основной разработчик MCP-сервера — Владимир Скалкин.

Дата	Событие
2026-01-11	Старт: задачи MCP Admin () и MCP BP ()
2026-01-13	AI prompt для DDL — usp_SqlText_ListObjectsWithScripts ()
2026-01-14	Идея MCP песочниц SQL (отклонена)
2026-01-14	Прикрутить MCP к GitLab ()
2026-01-16	AdminSPA AI-ревью T-SQL/Lua ()
2026-01-16	Интеграция ИИ-агента и MCP ()
2026-01-22	Первый коммит MCP-сервера в core
2026-01-26	Базовый prompt SQL style guide ()
2026-01-26	Первое развёртывание на стенде (skalkin.1forma.net)
2026-01-31	MCP User — обёртка над API ()
2026-02-01	MCP обслуживание ()
2026-02-02	MCP Admin фронт — список API ()
2026-02-04	MCP Отборы ()
2026-02-05	Серия статей MCP для CNews/Habr ()
2026-02-06	AI Helpers — fn_GetObjectDDL, миграции ()
2026-02-06	Последний коммит — fix encoding

Бизнес-сценарии

1. MCP Admin — управление конфигурацией ()

Цель: AI-агент может настраивать платформу — создавать категории, добавлять ДП, конфигурировать БП.

Примеры команд на естественном языке: - «Создай категорию для технической поддержки» - «Добавь ДП "Приоритет" типа Lookup в категорию X» - «Покажи дерево разделов и категорий»

Реализованные MCP-инструменты: - create_subcategory — создание категории - get_subcategories_tree — дерево разделов/категорий - get_extparams_for_subcat — доступные ДП для категории - add_extparam_to_subcat — привязка ДП к категории - get_extparam_types — все типы ДП - create_extparam — создание нового ДП

2. MCP BP — бизнес-процессы ()

Цель: AI-агент понимает шаблоны БП и может создавать настроенные процессы по описанию.

Контекст из обсуждения: - От «шаблонов» для ПУ (как Jira) до мини-шаблонов настроек - Перевод текстовых команд из чата в конфигурационные действия - Discovery навыков агента — «что ты умеешь?» - Аналог Atlassian Rovo (AI-агент для Jira)

Типичный кейс:

«Ты руководитель отдела разработки. В спринте есть сценарии по которым давно ничего не происходило. Запроси у разработчиков статус и дай сводку по блокерам и срокам»

Статус: требования сформированы, реализация не начата.

3. MCP User — работа с данными ()

Цель: AI-агент работает с задачами, комментариями, лентами, чатами как обычный пользователь.

Реализация: обёртка над существующим API с описаниями из XML-документации. Документация всех методов и параметров улучшена Claude по всем контроллерам.

4. MCP Отборы — запросы к данным ()

Цель: получение данных через механизм отборов на естественном языке.

Примеры: - «Дай все сценарии» - «Дай все задачи из категории 5574 где исполнитель я» - «Покажи просроченные задачи в категории Поддержка»

Не управление отборами, а получение данных при помощи механизма отборов, в том числе без указания категории.

5. MCP Логи — анализ ошибок

Цель: AI-агент анализирует логи ошибок и автоматизации для диагностики проблем.

MCP-инструменты: - query_exceptions_log — запрос логов ошибок - query_automation_scripts_log — логи SmartScripts - get_exceptions_stats — статистика по источникам - get_automation_stats — статистика автоматизации

6. MCP Smart Actions — выполнение действий

Цель: AI-агент может вызывать SmartActions — стандартные действия автоматизации.

~200 действий, разбитых на ~20 групп (TaskCore, TaskState, Performers, Comments, Files, Signatures, ExtParams, Messaging и др.).

7. AI Helpers — утилиты промптов ()

Цель: SQL-утилиты для формирования контекста промпта — извлечение DDL объектов, зависимостей, скриптов.

Реализованные SQL-модули: - fn_GetObjectDDL — DDL объекта (таблица, индексы, FK, процедура, функция, вью) - fn_GetUserTypeDDL — DDL пользовательского типа - fn_extract_text_dependencies (PG) — зависимости из текста - usp_SqlText_ListObjectsWithScripts — список объектов с полными скриптами и зависимостями

Пример использования:

EXEC dbo.usp_SqlText_ListObjectsWithScripts
    @ModuleName = N'dbo.ShowCommentsFeed',
    @Schemas = N'dbo;dba_util',
    @IncludeTableDDL = 1,
    @IncludeModuleScript = 1,
    @MaxDependencyDepth = 10,
    @AsChatGptPrompt = 1;

8. AI Review — ревью кода через AI ()

Цель: кнопка в AdminSPA для генерации промпта и вызова AI-ревью T-SQL и Lua-скриптов.

Варианты интеграции (обсуждались): - Прямой вызов API OpenAI - AI-сервис через очереди (ai-svc-02.1forma.net) - Прямой вызов сервиса анализа файлов (3s-dev.1forma.net) - Dify-платформа

Статус: требования сформированы.

9. SQL Style Guide ()

Базовый промпт для Claude — стандарт форматирования SQL для MS SQL 2019+ и PostgreSQL 16+. Применяется при генерации и ревью SQL-кода. Интегрирован в CLAUDE.md.

Внешние интеграции

Клиент	Статус	Подключение
Claude Desktop	Работает	mcp-remote через npx
Dify	Тестируется	HTTP, проблема с self-signed SSL
GitLab	Планируется

Подключение Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "1forma": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote",
        "https://<instance>/mcp-admin",
        "--header", "1F-Pat: <token>",
        "--header", "1f-real-user-id: <userId>"
      ],
      "env": {
        "NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED": "0"
      }
    }
  }
}

Авторизация: - 1F-Pat — токен через /api/admin/pat/generate - 1f-real-user-id — ID пользователя

Roadmap

Реализовано

• MCP Admin (категории, ДП)
• MCP User (обёртка над API)
• MCP Logs (ошибки, автоматизация)
• MCP Smart Actions (~200 действий)
• MCP Dynamic (SmartScripts из БД)
• AI Helpers (DDL-утилиты MS SQL + PG)
• SQL Style Guide

В работе

• MCP Отборы () — получение данных на естественном языке
• MCP обслуживание ()

Планируется

• MCP BP () — бизнес-процессы
• AI Review в AdminSPA ()
• MCP для фронта — список API ()
• Интеграция с GitLab ()
• Серия статей (CNews, Habr) ()