Ai Pair Programmer MCP

🚀 AI Pair Programmer MCP Server (Ruby)

このサーバーは、コードレビュー、アイデア出し、パフォーマンス分析、セキュリティレビューなどのAI機能を備えたツールを提供する、AIペアプログラマーMCP（Model Context Protocol）サーバーのRuby実装です。

✨ 主な機能

このサーバーは、5つのAI機能を備えたツールを提供します。

1. pair - 一般的なコラボレーションと問題解決
2. review - 実行可能なフィードバックを伴う包括的なコードレビュー
3. brainstorm - 創造的なアイデア出しと解決策の探索
4. review_performance - パフォーマンス分析と最適化の提案
5. review_security - セキュリティに焦点を当てたコードレビューと脆弱性検出

📦 インストール

前提条件

• Ruby 3.0以上
• OpenRouter APIキー

自動インストール

サーバーは、gemの自動インストールにインラインバンドラーを使用します。必要なgemは以下の通りです。

• fast-mcp - Ruby MCPサーバーフレームワーク
• ruby_llm - 統一されたAIモデルインターフェース

設定

1. OpenRouter APIキーを設定します。

export OPENROUTER_API_KEY="your_api_key_here"

サーバーの起動

ruby ./server.rb

サーバーは以下の動作を行います。

• 初回実行時に不足しているgemを自動的にインストールします。
• MCPクライアント用のSTDIOトランスポートで起動します。
• STDERRにログを出力し、これはあなたのMCPホストによって保存されるべきです。

Claude Codeを起動したときにMCPが起動しない場合は、タイムアウトが原因である可能性があります。 バンドラーが依存関係をインストールしているためです。これを修正するには、環境変数MCP_TIMEOUT=10000（10秒）を設定するか、まずターミナルでMCPサーバーを起動してください。

📚 ドキュメント

モデル

サーバーは、OpenRouterを介して以下のAIモデルをサポートしています。

• Gemini (デフォルト) - google/gemini-2.5-pro-preview
• O3 - openai/o3
• Grok - x-ai/grok-3-beta
• DeepSeek - deepseek/deepseek-r1-0528
• Opus - anthropic/claude-opus-4

📚 ドキュメント

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "AiPairProgrammer": {
      "command": "ruby",
      "args": ["/path/to/server.rb"]
    }
  }
}

💻 使用例

MCPクライアントに接続したら、以下のように使用できます。

基本的な使用法

Please review this Ruby code for best practices and potential issues:

def process_data(items)
  items.map { |item| item.upcase }
end

高度な使用法

パフォーマンス分析

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

セキュリティレビュー

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

アイデア出し

I need ideas for improving user onboarding in my Ruby on Rails app. The current flow has a 60% drop-off rate.

一般的なコラボレーション

I'm struggling with this algorithm problem. Can you help me think through it step by step?

🔧 技術詳細

サーバーは以下のもので構築されています。

• FastMcp - STDIOトランスポートを備えたRuby MCPサーバーフレームワーク
• RubyLLM - OpenRouterを介したAIモデルへの統一インターフェース
• Inline Bundler - 簡単なデプロイのためのgemの自動インストール

📄 ライセンス

MITライセンス

過去の作業:

EduardによるAI Assistant MCP Server https://github.com/eduardm/ai_pairs_with_ai

🤝 コントリビューション

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 変更を加えます。
4. ruby test_server.rbでテストします。
5. プルリクエストを送信します。