Aider MCP 服务器 - 实验性

用于将AI编码工作卸载到Aider的模型上下文协议服务器，以提高开发效率和灵活性。

概述

该服务器允许Claude Code将AI编码任务卸载给最佳开源AI编码助手Aider。通过将某些编码任务委托给Aider，我们可以降低成本，控制我们的编码模型，并以更协调的方式操作Claude Code来审查和修订代码。

设置

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/disler/aider-mcp-server.git

1. 安装依赖项：

uv sync

1. 创建您的环境文件：

cp .env.sample .env

1. 在.env文件中配置您的API密钥（或使用mcpServers的"env"部分），以便为要在aider中使用的模型提供所需的API密钥：

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
...see .env.sample for more

1. 将.mcp.json复制并填写到项目的根目录，并更新--directory指向此项目的根目录以及--current-working-dir指向项目的根目录。

{
  "mcpServers": {
    "aider-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path to this project>",
        "run",
        "aider-mcp-server",
        "--editor-model",
        "gpt-4o",
        "--current-working-dir",
        "<path to your project>"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<your gemini api key>",
        "OPENAI_API_KEY": "<your openai api key>",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "<your anthropic api key>",
        ...see .env.sample for more
      }
    }
  }
}

测试

使用gemini-2.5-pro-exp-03-25运行测试

要运行所有测试：

uv run pytest

要运行特定测试：

# Test listing models
uv run pytest src/aider_mcp_server/tests/atoms/tools/test_aider_list_models.py

# Test AI coding
uv run pytest src/aider_mcp_server/tests/atoms/tools/test_aider_ai_code.py

注意：AI编码测试需要Gemini模型的有效API密钥。请确保在运行测试前将其设置在.env文件中。

将此MCP服务器添加到Claude Code

使用gemini-2.5-pro-exp-03-25添加

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "<path to the aider mcp server project>" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25" \
  --current-working-dir "<path to your project>"

使用gemini-2.5-pro-preview-03-25添加

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "<path to the aider mcp server project>" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "gemini/gemini-2.5-pro-preview-03-25" \
  --current-working-dir "<path to your project>"

使用quasar-alpha添加

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "<path to the aider mcp server project>" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "openrouter/openrouter/quasar-alpha" \
  --current-working-dir "<path to your project>"

使用llama4-maverick-instruct-basic添加

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "<path to the aider mcp server project>" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "fireworks_ai/accounts/fireworks/models/llama4-maverick-instruct-basic" \
  --current-working-dir "<path to your project>"

使用方法

此MCP服务器提供了以下功能：

1. 将AI编码任务卸载到Aider：

   • 接收提示和文件路径
   • 使用Aider实现请求的更改
   • 返回成功或失败

2. 列出可用模型：

   • 提供与子字符串匹配的模型列表
   • 有助于发现支持的模型

可用工具

此MCP服务器公开了以下工具：

1. aider_ai_code

此工具允许您基于提供的提示和指定的文件运行Aider执行AI编码任务。

参数：

• ai_coding_prompt (字符串，必需)：AI 编码任务的自然语言指令。
• relative_editable_files (字符串列表，必需)：Aider 允许修改的文件路径列表（相对于 current_working_dir）。如果文件不存在，则会创建该文件。
• relative_readonly_files (字符串列表，可选)：Aider 可以读取上下文但不能修改的文件路径列表（相对于 current_working_dir）。默认为空列表 []。
• model (字符串，可选)：Aider 用于生成代码的主要 AI 模型。默认为 "gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25"。你可以使用 list_models 工具来查找其他可用模型。
• editor_model (字符串，可选)：Aider 在编辑/优化代码时应使用的 AI 模型，特别是在使用架构模式时。如果没有提供，则根据 Aider 的内部逻辑可能会使用主要 model。默认为 None。

示例用法（在 MCP 请求中）：

Claude 代码提示：

Use the Aider AI Code tool to: Refactor the calculate_sum function in calculator.py to handle potential TypeError exceptions.

结果：

{
  "name": "aider_ai_code",
  "parameters": {
    "ai_coding_prompt": "Refactor the calculate_sum function in calculator.py to handle potential TypeError exceptions.",
    "relative_editable_files": ["src/calculator.py"],
    "relative_readonly_files": ["docs/requirements.txt"],
    "model": "openai/gpt-4o"
  }
}

返回值：

• 一个简单的字典: {success, diff}
  • success: 布尔值 - 操作是否成功。
  • diff: 字符串 - 对文件所做的更改的差异。

2. list_models

此工具列出了 Aider 支持的与给定子字符串匹配的可用 AI 模型。

参数：

• substring (字符串，必需)：在可用模型名称中搜索的子字符串。

示例用法（在 MCP 请求中）：

Claude 代码提示：

Use the Aider List Models tool to: List models that contain the substring "gemini".

结果：

{
  "name": "list_models",
  "parameters": {
    "substring": "gemini"
  }
}

返回值：

• 匹配提供的子字符串的模型名称字符串列表。例如：["gemini/gemini-1.5-flash", "gemini/gemini-1.5-pro", "gemini/gemini-pro"]

架构

服务器结构如下：

• 服务器层：处理 MCP 协议通信
• 原子层：独立的纯函数组件
  • 工具：特定功能（AI 编码、列出模型）
  • 实用程序：常量和辅助函数
  • 数据类型：使用 Pydantic 的类型定义

所有组件都经过了彻底的测试以确保可靠性。

代码库结构

项目组织成以下主要目录和文件：

.
├── ai_docs                   # Documentation related to AI models and examples
│   ├── just-prompt-example-mcp-server.xml
│   └── programmable-aider-documentation.md
├── pyproject.toml            # Project metadata and dependencies
├── README.md                 # This file
├── specs                     # Specification documents
│   └── init-aider-mcp-exp.md
├── src                       # Source code directory
│   └── aider_mcp_server      # Main package for the server
│       ├── __init__.py       # Package initializer
│       ├── __main__.py       # Main entry point for the server executable
│       ├── atoms             # Core, reusable components (pure functions)
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── data_types.py # Pydantic models for data structures
│       │   ├── logging.py    # Custom logging setup
│       │   ├── tools         # Individual tool implementations
│       │   │   ├── __init__.py
│       │   │   ├── aider_ai_code.py # Logic for the aider_ai_code tool
│       │   │   └── aider_list_models.py # Logic for the list_models tool
│       │   └── utils.py      # Utility functions and constants (like default models)
│       ├── server.py         # MCP server logic, tool registration, request handling
│       └── tests             # Unit and integration tests
│           ├── __init__.py
│           └── atoms         # Tests for the atoms layer
│               ├── __init__.py
│               ├── test_logging.py # Tests for logging
│               └── tools     # Tests for the tools
│                   ├── __init__.py
│                   ├── test_aider_ai_code.py # Tests for AI coding tool
│                   └── test_aider_list_models.py # Tests for model listing tool

• src/aider_mcp_server: 包含主应用程序代码。
  • atoms: 存放基本构建块。这些设计为纯函数或依赖最少的简单类。
    • tools: 此目录中的每个文件实现了特定MCP工具的核心逻辑（例如 aider_ai_code，list_models）。
    • utils.py: 包含共享常量，如默认模型名称。
    • data_types.py: 定义请求/响应结构的Pydantic模型，确保数据验证。
    • logging.py: 设置一致的日志格式，用于控制台和文件输出。
  • server.py: 协调MCP服务器。它初始化服务器，注册在atoms/tools目录中定义的工具，处理传入请求，将它们路由到适当的工具逻辑，并根据MCP协议发送响应。
  • __main__.py: 提供命令行界面入口点 (aider-mcp-server)，解析诸如--editor-model之类的参数并启动server.py中定义的服务器。
  • tests: 包含与src目录结构相匹配的测试，确保每个组件（特别是atoms）按预期工作。