Aider MCP Server

Aider MCP 服务

一个使用 Aider 提供 AI 编码能力的机器认知协议（MCP）服务。

目录

• 概述
• 功能
• 先决条件
• 安装
• 配置
• 运行服务
• MCP 工具
• 与 MCP 客户端集成
• 故障排除
• 许可证

概述

此 MCP 服务借助强大的 AI 编码助手 Aider，通过标准化 API 提供编码能力。通过将工作分散交由 Aider 处理，我们可以降低成本，同时利用特定模型的能力，通过多次有针对性的大模型调用生成更可靠的代码。

功能

• AI 代码生成：使用 Aider 执行一次性编码任务，以添加、修复或增强代码
• 模型选择：查询可用模型，为任务选择最合适的模型
• 灵活配置：使用可自定义的设置配置 Aider 会话
• 多传输协议支持：通过服务器发送事件（SSE）或 stdio 运行，灵活集成
• 通用问答：使用简单的提示词向大模型提问

先决条件

• Python：3.10 或更高版本
• 包管理器：uv（推荐）或 pip
• API 密钥：根据要使用的模型，你需要以下 API 密钥：
  • OpenAI（用于 GPT 模型）
  • Anthropic（用于 Claude 模型）
  • Google（用于 Gemini 模型）

安装

1. 克隆仓库：

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

2. 安装软件包：

   uv sync
   uv venv
   uv pip install -e .
   

3. 运行测试，确保一切正常：

   uv run pytest
   

配置

在 .env 文件中使用环境变量配置服务行为：

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

编辑 .env 文件以配置传输方式、主机、端口和 API 密钥。

变量	说明	默认值	必需
TRANSPORT	传输协议（sse 或 stdio）	sse	否
HOST	使用 SSE 传输时绑定的主机	0.0.0.0	否
PORT	使用 SSE 传输时监听的端口	8050	否
OPENAI_API_KEY	OpenAI 模型的 API 密钥		*
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic 模型的 API 密钥		*
GEMINI_API_KEY	Google Gemini 模型的 API 密钥		*

*仅在使用该提供商的模型时必需

命令行选项

• --editor-model：用于编辑的模型（默认值：gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25）
• --architect-model：用于架构规划的模型（可选）
• --cwd：当前工作目录（默认值：当前目录）

运行服务

启动服务（SSE 模式）

# Using the module directly
uv run python -m aider_mcp_server

或使用自定义设置：

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

你应该会看到类似以下的输出：

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

使用 stdio 模式

使用 stdio 模式时，无需单独启动服务；正确配置后，MCP 客户端会自动启动服务（参见与 MCP 客户端集成）。

MCP 工具

Aider MCP 服务提供以下工具：

ai_code

运行 Aider 执行编码任务。

参数：

• ai_coding_prompt：AI 编码任务的提示词
• relative_editable_files：可编辑文件列表
• relative_readonly_files：（可选）应设为只读的文件列表
• settings：（可选）Aider 会话的设置

示例：

{
  "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

按子字符串筛选并列出可用的 Aider 模型。

参数：

• substring：用于筛选模型的子字符串

示例：

{
  "substring": "openai"
}

ask_question

向大模型发送提示词并返回响应。

参数：

• prompt：要发送的问题或陈述
• model：（可选）要使用的大模型

示例：

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

与 MCP 客户端集成

配置 MCP 客户端以连接到 SSE 端点：

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

Stdio 集成

配置 MCP 客户端以通过 stdio 运行服务：

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

与 MCP 客户端集成

使用 Docker

{
    "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"
        ]
      }
    }
  }