AI配对程序员MCP服务器(Ruby)
AI Pair Programmer MCP(模型上下文协议)服务器的Ruby实现,为代码审查、头脑风暴、性能分析和安全审查提供AI驱动的工具。
特性
该服务器提供5个AI驱动的工具:
- 对 -一般协作和解决问题
- 审查 -全面的代码审查,并提供可操作的反馈
- 头脑风暴 -创造性思维和解决方案探索
- 审查绩效 -性能分析及优化建议
- review_安全 -以安全为重点的代码审查和漏洞检测
安装和设置
先决条件
- Ruby 3.0+
- 一个OpenRouter API密钥
自动安装
服务器使用内联绑定器进行自动gem安装。所需宝石:
fast-mcp-Ruby MCP服务器框架ruby_llm-统一的AI模型界面
配置
- 设置OpenRouter API密钥:
export OPENROUTER_API_KEY="your_api_key_here"运行服务器
ruby ./server.rb服务器将:
- 首次运行时自动安装缺失的宝石
- 从MCP客户端的STDIO传输开始
- 登录到应由MCP主机保存的STDERR。
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如果MCP在启动Claude Code时未能启动,可能是由于超时。 捆绑商正在安装依赖项。要解决这个问题,要么设置一个envvar MCP_TIMEOUT=10000 (10s)或首先在终端中启动MCP服务器。
配置
模型
服务器通过OpenRouter支持这些AI模型:
- 双子座 (默认)-
google/gemini-2.5-pro-preview - 臭氧 -
openai/o3 - 格罗克 -
x-ai/grok-3-beta - 深度求索 -
deepseek/deepseek-r1-0528 - 作品 -
anthropic/claude-opus-4
MCP客户端配置
克劳德桌面
添加到您的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"AiPairProgrammer": {
"command": "ruby",
"args": ["/path/to/server.rb"]
}
}
}使用示例
一旦连接到MCP客户端:
代码审查
Please review this Ruby code for best practices and potential issues:
def process_data(items)
items.map { |item| item.upcase }
end性能分析
Can you analyze this code for performance bottlenecks?
def find_duplicates(array)
duplicates = []
array.each do |item|
if array.count(item) > 1 && !duplicates.include?(item)
duplicates << item
end
end
duplicates
end安全审查
Please check this authentication code for security vulnerabilities:
def authenticate(username, password)
user = User.find_by(username: username)
if user && user.password == password
session[:user_id] = user.id
true
else
false
end
end头脑风暴
I need ideas for improving user onboarding in my Ruby on Rails app. The current flow has a 60% drop-off rate.一般协作
I'm struggling with this algorithm problem. Can you help me think through it step by step?建筑
服务器由以下组件构建:
- FastMcp -带STDIO传输的Ruby MCP服务器框架
- RubyLLM -通过OpenRouter与AI模型的统一接口
- 内联Bundler -自动安装gem,便于部署
许可证
MIT许可证
前期工作:
Eduard的AI助手MCP服务器 https://github.com/eduardm/ai_pairs_with_ai
贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 进行更改
- 测试用
ruby test_server.rb - 提交拉取请求
