Aider MCP Server

Aider MCP サーバー

Aider を使用して AI コーディング機能を提供する Machine Cognition Protocol（MCP）サーバーです。

目次

• 概要
• 機能
• 前提条件
• インストール
• 設定
• サーバーの実行
• MCP ツール
• MCP クライアントとの連携
• トラブルシューティング
• ライセンス

概要

この MCP サーバーは、強力な AI コーディングアシスタントである Aider を活用し、標準化された API を通じてコーディング機能を提供します。作業を個別に Aider に委任することで、コストを抑えながら、モデル固有の機能を活用し、焦点を絞った複数回の LLM 呼び出しを通じて、より信頼性の高いコードを作成できます。

機能

• AI コード生成：Aider で単発のコーディングタスクを実行し、コードの追加、修正、拡張を行います
• モデル選択：利用可能なモデルを照会し、タスクに最適なモデルを選択します
• 柔軟な設定：カスタマイズ可能な設定で Aider セッションを構成します
• 複数のトランスポートをサポート：柔軟に連携できるよう、Server-Sent Events（SSE）または stdio 経由で実行します
• 一般的な質問への回答：シンプルなプロンプトを使って LLM に質問できます

前提条件

• Python：3.10 以降
• パッケージマネージャー：uv（推奨）または pip
• API キー：使用するモデルに応じて、以下の API キーが必要です。
  • OpenAI（GPT モデル用）
  • Anthropic（Claude モデル用）
  • Google（Gemini モデル用）

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/your-username/aider-mcp.git
   cd aider-mcp
   

2. パッケージをインストールします。

   uv sync
   uv venv
   uv pip install -e .
   

3. すべてが正常に動作することを確認するため、テストを実行します。

   uv run pytest
   

設定

.env ファイルの環境変数を使用して、サーバーの動作を設定します。

# Create environment file from example
cp .env.example .env

.env ファイルを編集して、トランスポート、ホスト、ポート、API キーを設定します。

変数	説明	デフォルト	必須
TRANSPORT	トランスポートプロトコル（sse または stdio）	sse	いいえ
HOST	SSE トランスポート使用時にバインドするホスト	0.0.0.0	いいえ
PORT	SSE トランスポート使用時に待ち受けるポート	8050	いいえ
OPENAI_API_KEY	OpenAI モデル用 API キー		*
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic モデル用 API キー		*
GEMINI_API_KEY	Google Gemini モデル用 API キー		*

*該当するプロバイダーのモデルを使用する場合にのみ必須です。

コマンドラインオプション

• --editor-model：編集に使用するモデル（デフォルト：gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25）
• --architect-model：アーキテクチャの計画に使用するモデル（任意）
• --cwd：現在の作業ディレクトリ（デフォルト：現在のディレクトリ）

サーバーの実行

サーバーを起動する（SSE モード）

# Using the module directly
uv run python -m aider_mcp_server

または、カスタム設定を指定します。

uv run python -m aider_mcp_server --editor-model "gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25" --cwd "/path/to/project"

次のような出力が表示されます。

Starting server with transport: sse
Using SSE transport on 0.0.0.0:8050

stdio モードの使用

stdio モードでは、サーバーを別途起動する必要はありません。適切に設定すると、MCP クライアントが自動的にサーバーを起動します（MCP クライアントとの連携を参照）。

MCP ツール

Aider MCP サーバーでは、以下のツールを利用できます。

ai_code

Aider を実行してコーディングタスクを行います。

パラメーター：

• ai_coding_prompt：AI コーディングタスクのプロンプト
• relative_editable_files：編集可能なファイルのリスト
• relative_readonly_files：（任意）読み取り専用にするファイルのリスト
• settings：（任意）Aider セッションの設定

例：

{
  "ai_coding_prompt": "Add a function that calculates the factorial of a number",
  "relative_editable_files": ["math.py"],
  "settings": {
    "auto_commits": false,
    "use_git": false
  }
}

get_models

部分文字列で絞り込んだ、利用可能な Aider モデルを一覧表示します。

パラメーター：

• substring：モデルを絞り込むための部分文字列

例：

{
  "substring": "openai"
}

ask_question

LLM にプロンプトを送信し、応答を返します。

パラメーター：

• prompt：送信する質問または文
• model：（任意）使用する LLM モデル

例：

{
  "prompt": "What is the capital of France?",
  "model": "gpt-4o"
}

MCP クライアントとの連携

SSE エンドポイントに接続するよう、MCP クライアントを設定します。

{
  "mcpServers": {
    "aider-mcp-server": {
      "transport": "sse",
      "serverUrl": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

Stdio 連携

stdio 経由でサーバーを実行するよう、MCP クライアントを設定します。

{
  "mcpServers": {
    "aider-mcp-server": {
      "transport": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "aider_mcp_server"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

MCP クライアントとの連携

Docker の使用

{
    "mcpServers": {
      "aider-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [ "run", "-i", "--rm",
          "--mount", "type=bind,source=<YOUR_FULL_PATH>",
          "-e", "TRANSPORT=stdio",
          "-e", "EDITOR_MODEL=gemini/gemini-2.5-pro-preview-03-25",
          "-e", "GEMINI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>",
          "danielscholl/aider-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }