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MCP Server · AI代理

MCP Rubber Duck

Query multiple LLMs in parallel from AI coding tools. Ask a question to OpenAI, Gemini, Groq, or any OpenAI-compatible API — and CLI agents like Claude Code, Codex, and Gemini CLI — then compare answers, run consensus votes, structured debates, and judge evaluations. Rubber duck debugging, but the ducks talk back.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 15mcp-rubber-duck
AI代理TypeScriptClaudeClaude DesktopWindsurf

快速开始

作者 / 组织
nesquikm
提供方
nesquikm
运行时
Node.js

工具数量

15

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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163

仓库热度

收录来源

3 个

MCP.so

选型结论

MCP Rubber Duck 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 15 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Claude Desktop、Windsurf,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证(安装命令里要填 API Key)

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

MCP_SERVER={MCP_SERVER} OPENAI_API_KEY={OPENAI_API_KEY} GEMINI_API_KEY={GEMINI_API_KEY} DEFAULT_PROVIDER={DEFAULT_PROVIDER} mcp-rubber-duck [object Object]

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 15 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP橡胶鸭

一个MCP(模型上下文协议)服务器,充当查询多个LLM的桥梁,包括与OpenAI兼容的HTTP API和CLI编码代理。就像橡皮鸭调试一样,向各种AI“鸭子”解释你的问题,得到不同的观点!

特性

  • 通用OpenAI兼容性 --适用于任何与OpenAI兼容的API终结点
  • CLI代理支持 --使用CLI编码代理(Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider)作为鸭子
  • 多只鸭子 --同时配置和查询多个LLM提供程序
  • 对话管理 --维护多条消息的上下文
  • 鸭议会 --一次从所有配置的LLM获取响应
  • 共识投票 --具有推理和信心评分的多鸭投票
  • 法学硕士作为法官 --让鸭子对彼此的反应进行评估和排名
  • 迭代优化 --两只鸭子协同提高反应
  • 结构化辩论 --牛津、苏格拉底和对抗式辩论形式
  • MCP提示 --8个可重复使用的提示模板,用于多LLM工作流
  • 视觉输入 --将图像与提示一起发送给具有视觉能力的模型(文档)
  • 自动故障切换 --如果主服务器失败,则回退到其他提供商
  • 健康监测 --对所有提供者进行实时健康检查
  • 使用跟踪 --跟踪每个提供者的请求、令牌和估计成本
  • MCP电桥 --将鸭子连接到其他MCP服务器以扩展功能(文档)
  • 护栏 --具有速率限制、令牌限制、模式阻塞和PII编辑功能的可插拔安全层(文档)
  • 精细安全 --具有基于会话的审批的每服务器审批控制
  • 交互式用户界面 --用于比较、投票、辩论和使用工具的丰富HTML面板(通过 MCP应用程序)
  • 工具注释 --符合MCP的工具行为提示(只读、破坏性等)
  • 结构化输出 -- outputSchema 关于返回结构化JSON进行客户端验证的工具(游标、VS代码/副本)

支持的提供商

HTTP提供程序(与OpenAI兼容的API)

具有与OpenAI兼容的API终结点的任何提供程序,包括:

  • 开放人工智能 (GPT-5.1、o3、o4 mini)
  • 谷歌双子座 (双子座3,双子座2.5 Pro/Flash)
  • Anthropic (通过OpenAI兼容端点)
  • Groq (《骆驼4》、《骆驼3.3》)
  • 共同AI (《Llama 4》、《Qwen》等)
  • 困惑度 (带网络搜索的在线模型)
  • 任何尺寸, Azure OpenAI, 奥拉玛, LM 工作室, 自定义

CLI提供程序(编码代理)

作为本地进程运行的命令行编码代理:

  • 克劳德代码 (claude) -- 法典 (codex) -- 双子星命令行工具 (gemini) -- Grok CLI (grok) -- 教唆者 (aider) -- 自定义

看 CLI提供商 用于完整的设置和配置。

快速开始

# Install globally
npm install -g mcp-rubber-duck

# Or use npx directly in Claude Desktop config
npx mcp-rubber-duck

使用克劳德桌面? 跳转到 Claude桌面配置. 使用游标、VS代码、Windsurf或其他工具? 请参阅 安装指南.

安装

先决条件

  • Node.js 20或更高版本
  • npm或纱线
  • 用于HTTP提供者的至少一个API密钥, 或 本地安装的CLI编码代理

从NPM安装

npm install -g mcp-rubber-duck

从源代码安装

git clone https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck.git
cd mcp-rubber-duck
npm install
npm run build
npm start

配置

创建一个 .env 文件或 config/config.json.关键环境变量:

变量描述
OPENAI_API_KEYOpenAI API密钥
GEMINI_API_KEYGoogle Gemini API密钥
GROQ_API_KEYGroq API密钥
DEFAULT_PROVIDER默认提供者(例如。, openai)
DEFAULT_TEMPERATURE默认温度(例如。, 0.7)
LOG_LEVELdebug, info, warn, error
MCP_SERVER设置为 true 用于MCP服务器模式
MCP_BRIDGE_ENABLED启用MCP网桥(鸭子访问外部MCP服务器)
CUSTOM_{NAME}_*自定义HTTP提供程序
CLI_{AGENT}_ENABLED启用CLI代理(CLAUDE, CODEX, GEMINI, GROK, AIDER)

完整参考: 配置文档

交互式用户界面(MCP应用程序)

比较鸭子

并排比较多个模型响应,包括延迟指示器、令牌计数、模型徽章和错误状态。

鸭子投票

让多只鸭子对选项进行投票,以条形图、共识徽章、获胜者卡片、置信条和可折叠推理的视觉投票结果显示。

鸭子辩论

鸭子之间的结构化多轮辩论,显示为逐轮视图,带有格式徽章、参与者列表、可折叠回合和综合部分。

使用情况统计

使用汇总卡进行使用分析,使用可扩展行进行提供商细分,使用代币分发栏和估计成本。

可用工具

工具说明
ask_duck向特定的法学硕士提供者提出一个问题
chat_with_duck在消息中保持上下文对话
clear_conversations清除所有对话历史记录
list_ducks列出已配置的提供程序和运行状况
list_models列出供应商的可用型号
compare_ducks同时向多个提供者提出同一问题
duck_council从所有已配置的鸭子中获取响应
get_usage_stats使用统计和估计成本
duck_vote理性和自信的多鸭投票
duck_judge让一只鸭子评估并排名其他鸭子的反应
duck_iterate迭代优化两只鸭子之间的响应
duck_debate鸭子之间的结构化多轮辩论
mcp_statusMCP网桥状态和连接的服务器
get_pending_approvals等待MCP工具批准请求
approve_mcp_request批准或拒绝鸭子的MCP工具请求

输入模式的完整参考: 工具文档

可用提示

提示目的必填参数
perspectives使用指定镜头进行多角度分析problem, perspectives
assumptions平面图中隐藏的假设plan
blindspots寻找被忽视的风险和差距proposal
tradeoffs结构化期权比较options, criteria
red_team从多个角度进行安全/风险分析target
reframe在不同层次上重新构建问题problem
architecture跨问题的设计审查design, workloads, priorities
diverge_converge发散探索,然后收敛challenge

完整参考示例: 提示文档

发展

npm run dev        # Development with watch mode
npm test           # Run all tests
npm run lint       # ESLint
npm run typecheck  # Type check without emit

文档

主题链接
设置指南(所有工具)docs/setup.md
完整配置参考docs/configuration.md
Claude桌面设置docs/claude-desktop.md
所有带有模式的工具docs/tools.md
提示模板docs/prompts.md
CLI编码代理docs/cli-providers.md
MCP电桥docs/mcp-bridge.md
护栏docs/guardails.md
Docker部署
特定于提供商的设置docs/provider-setup.md
使用示例docs/usage-examples.md
建筑docs/architecture.md
路线图docs/roadmap.md

故障排除

提供商不工作

  1. 检查是否正确设置了API密钥
  2. 验证端点URL是否正确
  3. 运行健康检查: list_ducks({ check_health: true })
  4. 检查日志以获取详细的错误消息

连接问题

  • 对于本地供应商(Ollama、LM Studio),确保他们正在运行
  • 检查本地端点的防火墙设置
  • 验证与云提供商的网络连接

速率限制

  • 配置故障转移到备用提供程序
  • 调整 max_retries 和 timeout 设置
  • 看 护栏 用于速率限制配置

贡献

     __
    /
     `---'  Quack! Ready to debug!

我们热爱贡献!无论你是在修复bug、添加功能,还是教我们的鸭子新把戏,我们都很乐意让你加入我们的行列。

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贡献者快速入门:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 关注我们 常规提交指南
  4. 添加新功能的测试
  5. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件

致谢

  • 受橡皮鸭调试方法启发
  • 基于模型上下文协议(MCP)构建
  • 使用OpenAI SDK实现HTTP提供者兼容性
  • 支持CLI编码代理(Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider)

更新日志

看 更改日志.md 查看更改和发布的详细历史记录。

注册表和目录

支持

  • 报告问题:https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/issues
  • 文档:https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/wiki
  • 讨论:https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/discussions

______________________________________________________________________

用你的AI鸭子面板调试快乐!

工具与能力

工具数量

15

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

llmmulti-modelrubber-duckai-agentsdeveloper-toolsopenaigeminiclaude

支持客户端

ClaudeClaude DesktopWindsurf

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 15 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Claude Desktop、Windsurf,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Rubber Duck 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 MCP_SERVER={MCP_SERVER} OPENAI_API_KEY={OPENAI_API_KEY} GEMINI_API_KEY={GEMINI_API_KEY} DE…,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Rubber Duck 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Rubber Duck 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Rubber Duck 需要 API Key 吗?

安装命令里要填 API Key,说明还是要凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Rubber Duck 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Claude Desktop、Windsurf;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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