プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Rubber Duck

作者:nesquikmバージョン 1.18.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.nesquikm/rubber-duck

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY, DEFAULT_PROVIDER

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント nesquikm で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5654件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5654件のうち8%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5654件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Rubber Duckは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.18.0)がレジストリに届いたのは7 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT2 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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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