Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Rubber Duck

von nesquikmVersion 1.18.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.nesquikm/rubber-duck

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY, DEFAULT_PROVIDER

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "rubber-duck": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-rubber-duck"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GROQ_API_KEY": "your-value",
        "DEFAULT_PROVIDER": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add rubber-duck --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value --env GROQ_API_KEY=your-value --env DEFAULT_PROVIDER=your-value -- npx -y mcp-rubber-duck

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "rubber-duck": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-rubber-duck"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GROQ_API_KEY": "your-value",
        "DEFAULT_PROVIDER": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "rubber-duck": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-rubber-duck"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value",
        "GROQ_API_KEY": "your-value",
        "DEFAULT_PROVIDER": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • OPENAI_API_KEY geheim env
    OpenAI API key (starts with sk-)
  • GEMINI_API_KEY geheim env
    Google Gemini API key
  • GROQ_API_KEY geheim env
    Groq API key (starts with gsk_)
  • DEFAULT_PROVIDER env
    Default LLM provider to use

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto nesquikm bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Rubber Duck sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.18.0) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

First Sale Scout

von firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

MCP Rubber Duck

An MCP (Model Context Protocol) server that acts as a bridge to query multiple LLMs -- both OpenAI-compatible HTTP APIs and CLI coding agents. Just like rubber duck debugging, explain your problems to various AI "ducks" and get different perspectives!

Why direct provider integration? MCP's sampling primitive -- a server borrowing the *host's* model -- was deprecated in the 2026-07-28 spec RC in favor of servers integrating directly with LLM provider APIs. Rubber Duck has always worked this way (it brings its own ducks), so it's aligned with where the protocol is heading -- no migration required.

Features

  • Universal OpenAI Compatibility -- Works with any OpenAI-compatible API endpoint
  • CLI Agent Support -- Use CLI coding agents (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Grok, Aider) as ducks
  • Multiple Ducks -- Configure and query multiple LLM providers simultaneously
  • Conversation Management -- Maintain context across multiple messages
  • Duck Council -- Get responses from all your configured LLMs at once
  • Consensus Voting -- Multi-duck voting with reasoning and confidence scores
  • LLM-as-Judge -- Have ducks evaluate and rank each other's responses
  • Iterative Refinement -- Two ducks collaboratively improve responses
  • Structured Debates -- Oxford, Socratic, and adversarial debate formats
  • MCP Prompts -- 8 reusable prompt templates for multi-LLM workflows
  • Vision Input -- Send images alongside prompts to vision-capable models (docs)
  • Automatic Failover -- Falls back to other providers if primary fails
  • Health Monitoring -- Real-time health checks for all providers
  • Usage Tracking -- Track requests, tokens, and estimated costs per provider
  • MCP Bridge -- Connect ducks to other MCP servers for extended functionality (docs)
  • Guardrails -- Pluggable safety layer with rate limiting, token limits, pattern blocking, and PII redaction (docs)
  • Granular Security -- Per-server approval controls with session-based approvals
  • Interactive UIs -- Rich HTML panels for compare, vote, debate, and usage tools (via MCP Apps)
  • Tool Annotations -- MCP-compliant hints for tool behavior (read-only, destructive, etc.)
  • Structured Output -- outputSchema on tools returning structured JSON for client-side validation (Cursor, VS Code/Copilot)
  • Spec-Aligned by Design -- connects directly to provider APIs, the path the MCP 2026-07-28 spec recommends now that server-side sampling is deprecated (SEP-2577)

Supported Providers

HTTP Providers (OpenAI-compatible API)

Any provider with an OpenAI-compatible API endpoint, including:

  • OpenAI
  • Google Gemini
  • Anthropic (via OpenAI-compatible endpoints)
  • Groq (fast inference for open-weight models)
  • Together AI (broad open-weight model catalog)
  • Perplexity (online models with web search)
  • Azure OpenAI, Ollama, LM Studio, Custom
CLI Providers (Coding Agents)

Command-line coding agents that run as local processes:

  • Claude Code (claude) -- Codex (codex) -- Gemini CLI (gemini) -- Grok CLI (grok) -- Aider (aider) -- Custom

See CLI Providers for full setup and configuration.

Quick Start

# Install globally

npm install -g mcp-rubber-duck

Or use npx directly in Claude Desktop config

npx mcp-rubber-duck

Using Claude Desktop? Jump to Claude Desktop Configuration. Using Cursor, VS Code, Windsurf, or another tool? See the Setup Guide.

Installation

Prerequisites
  • Node.js 20 or higher
  • npm or yarn
  • At least one API key for an HTTP provider, or a CLI coding agent installed locally
Install from NPM
npm install -g mcp-rubber-duck
Install from Source
git clone https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck.git

cd mcp-rubber-duck npm install npm run build npm start

Configuration

Create a .env file or config/config.json. Key environment variables:

VariableDescription
OPENAI_API_KEYOpenAI API key
GEMINI_API_KEYGoogle Gemini API key
GROQ_API_KEYGroq API key
OPENAI_DEFAULT_MODELOpenAI model (default: gpt-5.4)
GEMINI_DEFAULT_MODELGemini model (default: gemini-3.8-flash)
GROQ_DEFAULT_MODELGroq model (default: openai/gpt-oss-120b)
DEFAULT_PROVIDERDefault provider key: openai, google, groq, ollama, or a custom name
DEFAULT_TEMPERATUREDefault temperature (e.g., 0.7)
LOG_LEVELdebug, info, warn, error
MCP_SERVERSet to true for MCP server mode
MCP_BRIDGE_ENABLEDEnable MCP Bridge (ducks access external MCP servers)
CUSTOM_{NAME}_*Custom HTTP providers
CLI_{AGENT}_ENABLEDEnable CLI agents (CLAUDE, CODEX, GEMINI, GROK, AIDER)

Full reference: [Configuration docs](./docs/configuration.md)

Interactive UIs (MCP Apps)

Four tools -- compare_ducks, duck_vote, duck_debate, and get_usage_stats -- can render rich interactive HTML panels inside supported MCP clients via MCP Apps. Once this MCP server is configured in a supporting client, the UIs appear automatically -- no additional setup is required. Clients without MCP Apps support still receive the same plain text output (no functionality is lost). See the MCP Apps repo for an up-to-date list of supported clients.

Compare Ducks

Compare multiple model responses side-by-side, with latency indicators, token counts, model badges, and error states.

Duck Vote

Have multiple ducks vote on options, displayed as a visual vote tally with bar charts, consensus badge, winner card, confidence bars, and collapsible reasoning.

Duck Debate

Structured multi-round debate between ducks, shown as a round-by-round view with format badge, participant list, collapsible rounds, and synthesis section.

Usage Stats

Usage analytics with summary cards, provider breakdown with expandable rows, token distribution bars, and estimated costs.

Available Tools

ToolDescription
ask_duckAsk a single question to a specific LLM provider
chat_with_duckConversation with context maintained across messages
clear_conversationsClear all conversation history
list_ducksList configured providers and health status
list_modelsList available models for providers
compare_ducksAsk the same question to multiple providers simultaneously
duck_councilGet responses from all configured ducks
get_usage_statsUsage statistics and estimated costs
duck_voteMulti-duck voting with reasoning and confidence
duck_judgeHave one duck evaluate and rank others' responses
duck_iterateIteratively refine a response between two ducks
duck_debateStructured multi-round debate between ducks
mcp_statusMCP Bridge status and connected servers
get_pending_approvalsPending MCP tool approval requests
approve_mcp_requestApprove or deny a duck's MCP tool request

Full reference with input schemas: [Tools docs](./docs/tools.md)

Available Prompts

PromptPurposeRequired Arguments
perspectivesMulti-angle analysis with assigned lensesproblem, perspectives
assumptionsSurface hidden assumptions in plansplan
blindspotsHunt for overlooked risks and gapsproposal
tradeoffsStructured option comparisonoptions, criteria
red_teamSecurity/risk analysis from multiple anglestarget
reframeProblem reframing at different levelsproblem
architectureDesign review across concernsdesign, workloads, priorities
diverge_convergeDivergent exploration then convergencechallenge

Full reference with examples: [Prompts docs](./docs/prompts.md)

Development

npm run dev        # Development with watch mode

npm test # Run all tests npm run lint # ESLint npm run typecheck # Type check without emit

Documentation

TopicLink
Setup guide (all tools)[docs/setup.md](./docs/setup.md)
Full configuration referencedocs/configuration.md
Claude Desktop setupdocs/claude-desktop.md
All tools with schemasdocs/tools.md
Prompt templatesdocs/prompts.md
CLI coding agentsdocs/cli-providers.md
MCP Bridgedocs/mcp-bridge.md
Guardrailsdocs/guardrails.md
Docker deploymentdocs/docker.md
Provider-specific setupdocs/provider-setup.md
Usage examplesdocs/usage-examples.md
Architecturedocs/architecture.md
Roadmapdocs/roadmap.md

Troubleshooting

Provider Not Working
  1. Check API key is correctly set
  2. Verify endpoint URL is correct
  3. Run health check: list_ducks({ check_health: true })
  4. Check logs for detailed error messages
OpenAI gpt-5.6 / gpt-6 Models Fail With the MCP Bridge

OpenAI's Chat Completions API rejects function tools for the gpt-5.6 and gpt-6 families (400 Function tools with reasoning_effort are not supported ... use /v1/responses). They work for plain calls, but with MCP_BRIDGE_ENABLED=true the ducks attach tools and those requests fail. Use gpt-5.4 (the default) or gpt-5.4-mini until Responses API support lands (#166).

Connection Issues
  • For local providers (Ollama, LM Studio), ensure they're running
  • Check firewall settings for local endpoints
  • Verify network connectivity to cloud providers
Rate Limiting
  • Configure failover to alternate providers
  • Adjust max_retries and timeout settings
  • See Guardrails for rate limiting configuration

Contributing

     __

<(o )___ ( ._> / `---' Quack! Ready to debug!

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