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mcp-rubber-duck

MCP Rubber Duck 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，充当连接多个 OpenAI 兼容 LLM 的桥梁。它借鉴“橡皮鸭调试法”的思路：把问题讲给多只 AI“鸭子”听，从而获得不同视角的解答。它支持任意 OpenAI 兼容的 HTTP API 端点，也支持将 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider 等 CLI 编码代理作为“鸭子”使用。主要能力包括：同时配置并查询多个 LLM 提供商、跨消息维护对话上下文、让所有已配置模型同时作答（Duck Council）、多鸭投票并给出推理与置信度、让模型互相评审排名（LLM-as-Judge）、两只鸭子协作迭代改进回答、结构化辩论（牛津式、苏格拉底式、对抗式）、8 个可复用的多 LLM 工作流提示模板、向支持视觉的模型发送图片、主提供商失败时自动故障转移、实时健康检查、按提供商统计请求/Token/预估成本、连接其他 MCP 服务器扩展功能、可插拔的安全护栏（限流、Token 上限、模式拦截、PII 脱敏）以及按服务器的审批控制。部分工具还能在支持的 MCP 客户端中渲染交互式 HTML 面板。

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工具介绍

用途

MCP Rubber Duck 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于把问题同时抛给多个大语言模型，借助“橡皮鸭调试法”的思路获得不同视角的解答。它既可作为 OpenAI 兼容 HTTP API 的桥接层，也可把本地 CLI 编码代理当作“鸭子”来查询。

主要能力

  • 通用 OpenAI 兼容：可对接任何 OpenAI 兼容的 API 端点。
  • CLI 代理支持：可将 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider 等 CLI 编码代理作为鸭子使用。
  • 多鸭子：可同时配置并查询多个 LLM 提供商。
  • 对话管理：跨多条消息维护上下文。
  • Duck Council：一次性获取所有已配置 LLM 的回答。
  • 共识投票：多鸭投票，附带推理与置信度分数。
  • LLM-as-Judge：让鸭子们互相评估并排名。
  • 迭代改进：两只鸭子协作改进回答。
  • 结构化辩论：支持牛津式、苏格拉底式和对抗式辩论格式。
  • MCP 提示：提供 8 个可复用的多 LLM 工作流提示模板。
  • 视觉输入：可向支持视觉的模型发送图片。
  • 自动故障转移：主提供商失败时回退到其他提供商。
  • 健康监控：对所有提供商进行实时健康检查。
  • 用量追踪：按提供商统计请求数、Token 数和预估成本。
  • MCP 桥接：将鸭子连接到其他 MCP 服务器以扩展功能。
  • 护栏：可插拔安全层，支持限流、Token 上限、模式拦截和 PII 脱敏。
  • 细粒度安全：按服务器审批控制，支持基于会话的审批。
  • 交互式 UI：通过 MCP Apps 为 compare、vote、debate 和 usage 工具提供富 HTML 面板。
  • 工具注解：符合 MCP 的工具行为提示（只读、破坏性等）。
  • 结构化输出：工具上的 outputSchema 返回结构化 JSON，供客户端校验（Cursor、VS Code/Copilot）。
  • 规范对齐：直接连接提供商 API，符合 MCP 2026-07-28 规范在服务端采样被弃用后的推荐方向（SEP-2577）。

支持的提供商

HTTP 提供商（OpenAI 兼容 API）：任何具备 OpenAI 兼容 API 端点的提供商，包括 Anthropic（通过 OpenAI 兼容端点）、Groq、Together AI、Perplexity、Anyscale、Azure OpenAI、Ollama、LM Studio 以及自定义端点。 CLI 提供商（编码代理）：以本地进程方式运行的命令行编码代理，包括 Claude Code（claude）、Codex（codex）、Gemini CLI（gemini）、Grok CLI（grok）、Aider（aider）以及自定义代理。

使用方式

前置条件：Node.js 20 或更高版本；至少一个 HTTP 提供商的 API Key，或本地已安装 CLI 编码代理。 安装方式：可从 NPM 安装，也可从源码安装。 配置：创建 .env 文件或 config/config.json，关键环境变量详见配置文档。 客户端接入：使用 Claude Desktop 可参考 Claude Desktop 配置；使用 Cursor、VS Code、Windsurf 等工具可参考 Setup Guide。 交互式 UI：compare_ducks、duck_vote、duck_debate 和 get_usage_stats 四个工具可在支持 MCP Apps 的客户端中渲染富交互 HTML 面板，配置后自动出现，无需额外设置；不支持 MCP Apps 的客户端仍会收到相同的纯文本输出，功能不受影响。

适用场景

  • 需要多个模型对同一问题给出不同视角时。
  • 需要多模型投票、互相评审或结构化辩论以辅助决策时。
  • 希望统一管理多个 LLM 提供商并追踪用量与成本时。
  • 希望把本地 CLI 编码代理纳入统一查询入口时。

限制

  • 需要 Node.js 20 或更高版本。
  • 需要至少一个 HTTP 提供商的 API Key，或本地安装 CLI 编码代理。
  • 具体支持的客户端列表、配置细节、工具与提示的完整输入模式等，请以官方文档为准；本资料未提供价格与收费信息。

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