使用说明
项目简介
Aider MCP Server 是一个实验性的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,旨在将 AI 编码任务卸载到 Aider,从而提高开发效率和灵活性。它允许 Claude Code 等支持 MCP 协议的 LLM 客户端,通过标准的 MCP 接口调用 Aider 的功能,实现代码生成、模型查询等任务。
主要功能点
- AI 代码生成 (aider_ai_code): 接收自然语言指令和文件列表,调用 Aider 执行代码编写或修改任务,并返回执行结果和代码差异。
- 模型列表查询 (list_models): 根据输入的子字符串,返回 Aider 支持的、匹配的模型列表,方便用户发现可用的 AI 模型。
安装步骤
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安装依赖:
uv sync确保你的环境中安装了 uv 包管理器。如果未安装,请先安装 uv。
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创建环境变量文件:
cp .env.sample .env复制 '.env.sample' 文件为 '.env',用于配置 API 密钥。
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配置 API 密钥: 编辑 '.env' 文件,填入 Gemini、OpenAI 或 Anthropic 的 API 密钥。根据你计划使用的模型,至少需要配置相应的 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
服务器配置
要将 Aider MCP Server 添加到 MCP 客户端(例如 Claude Code),你需要提供服务器的启动命令和参数。以下是一个 JSON 格式的配置示例,你可以根据你的实际情况进行调整。
{ "serverName": "aider-mcp-server", "command": "uv", "args": [ "run", "aider-mcp-server", "--editor-model", "gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25", "--current-working-dir", "." ], "cwd": ".", "serverType": "local", "transport": "stdio" }
参数注释:
- 'serverName': MCP 服务器的名称,可以自定义。
- 'command': 启动服务器的命令,这里使用 'uv' 运行 'aider-mcp-server'。
- 'args': 传递给启动命令的参数列表:
- '"run"': 'uv run' 命令的子命令,用于运行 Python 脚本。
- '"aider-mcp-server"': 要运行的 Python 脚本,即 'aider-mcp-server' 入口。
- '--editor-model': (可选) 指定 Aider 使用的编辑器模型,默认为 '"gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25"'。你可以根据需要修改为其他模型。
- '--current-working-dir': (可选) 指定服务器的工作目录,默认为 '"."' (当前目录)。
- 'cwd': 客户端启动服务器进程时的工作目录,这里设置为 '"."' (与客户端当前工作目录相同)。
- 'serverType': 服务器类型,'"local"' 表示本地服务器。
- 'transport': 传输协议,'"stdio"' 表示标准输入/输出流。
注意: 'editor-model' 参数可以根据你的需求进行调整,例如使用 'list_models' 工具查询到的其他模型。 如果需要启用 Architect 模式,可以添加 '--architect-model' 参数并指定 Architect 模型。
基本使用方法
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启动服务器: 在仓库根目录下,运行以下命令启动 Aider MCP Server:
uv run aider-mcp-server服务器将通过标准输入/输出流 (stdio) 与 MCP 客户端通信。
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配置 MCP 客户端: 在你的 MCP 客户端(如 Claude Code)中,根据上述 “服务器配置” 部分提供的 JSON 配置信息,添加 Aider MCP Server。
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使用工具: 在 MCP 客户端中,你可以通过 MCP 请求调用服务器提供的工具,例如:
- 调用 'aider_ai_code' 工具进行代码生成或修改。
- 调用 'list_models' 工具查询可用的 AI 模型。
具体的请求格式和参数请参考仓库 README.md 文件中 “Available Tools” 部分的说明。
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