Моделировать сервер контекстных протоколов для передачи работы по программированию ИИ в Aider, что повышает эффективность и гибкость разработки.

Обзор

Этот сервер позволяет Claude Code передавать задачи по программированию ИИ на Aider — лучшего открытого ассистента по программированию ИИ. Делегируя определённые задачи по программированию Aider, мы можем снизить затраты, получить контроль над нашей моделью и более органично управлять Claude Code для проверки и доработки кода.

Подготовка

0. Клонировать репозиторий:

1. Установка зависимости:

2. Создайте ваш файл окружения:

3. Настройте свои API-ключи в файле .env (или используйте раздел “env” mcpServers) так, чтобы иметь нужный API ключ для нужной модели в aider:

4. Скопируйте и заполните .mcp.json в корень вашего проекта и обновите --directory, чтобы указывать на корневую директорию проекта, а --current-working-dir — на корень вашего проекта.

Тестирование

Тесты проводятся с Gemini-2.5-pro-exp-03-25

Чтобы провести все тесты:

Чтобы провести конкретные тесты:

Примечание: тесты на программирование ИИ требуют действительного API-ключа для модели Gemini. Обязательно установите его в вашем файле .env перед запуском тестов.

Добавьте этот MCP-сервер в Claude Code

Добавьте с 'Gemini-2.

Aider MCP Server - Experimental

Model context protocol server for offloading AI coding work to Aider, enhancing development efficiency and flexibility.

Overview

This server allows Claude Code to offload AI coding tasks to Aider, the best open source AI coding assistant. By delegating certain coding tasks to Aider, we can reduce costs, gain control over our coding model and operate Claude Code in a more orchestrative way to review and revise code.

Setup

0. Clone the repository:

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

1. Install dependencies:

uv sync

2. Create your environment file:

cp .env.sample .env

3. Configure your API keys in the .env file (or use the mcpServers “env” section) to have the api key needed for the model you want to use in aider:

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

4. Copy and fill out the the .mcp.json into the root of your project and update the --directory to point to this project’s root directory and the --current-working-dir to point to the root of your project.

{
  "mcpServers": {
    "aider-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "",
        "run",
        "aider-mcp-server",
        "--editor-model",
        "gpt-4o",
        "--current-working-dir",
        ""
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "",
        "OPENAI_API_KEY": "",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "",
        ...see .env.sample for more
      }
    }
  }
}

Testing

Tests run with gemini-2.5-pro-exp-03-25

To run all tests:

uv run pytest

To run specific tests:

# 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

Note: The AI coding tests require a valid API key for the Gemini model. Make sure to set it in your .env file before running the tests.

Add this MCP server to Claude Code

Add with gemini-2.5-pro-exp-03-25

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "gemini/gemini-2.5-pro-exp-03-25" \
  --current-working-dir ""

Add with gemini-2.5-pro-preview-03-25

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \
  uv --directory "" \
  run aider-mcp-server \
  --editor-model "gemini/gemini-2.5-pro-preview-03-25" \
  --current-working-dir ""

Add with quasar-alpha

claude mcp add aider-mcp-server -s local \
  -- \