Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
DEFAULT_PROVIDER env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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
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
samplingprimitive -- 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.
outputSchema on tools returning structured JSON for client-side validation (Cursor, VS Code/Copilot)2026-07-28 spec recommends now that server-side sampling is deprecated (SEP-2577)Any provider with an OpenAI-compatible API endpoint, including:
Command-line coding agents that run as local processes:
claude) -- Codex (codex) -- Gemini CLI (gemini) -- Grok CLI (grok) -- Aider (aider) -- CustomSee CLI Providers for full setup and configuration.
# Install globally
npm install -g mcp-rubber-duck
npx mcp-rubber-duck
Using Claude Desktop? Jump to Claude Desktop Configuration. Using Cursor, VS Code, Windsurf, or another tool? See the Setup Guide.
npm install -g mcp-rubber-duck
git clone https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck.git
cd mcp-rubber-duck npm install npm run build npm start
Create a .env file or config/config.json. Key environment variables:
| Variable | Description |
|---|---|
OPENAI_API_KEY | OpenAI API key |
GEMINI_API_KEY | Google Gemini API key |
GROQ_API_KEY | Groq API key |
OPENAI_DEFAULT_MODEL | OpenAI model (default: gpt-5.4) |
GEMINI_DEFAULT_MODEL | Gemini model (default: gemini-3.8-flash) |
GROQ_DEFAULT_MODEL | Groq model (default: openai/gpt-oss-120b) |
DEFAULT_PROVIDER | Default provider key: openai, google, groq, ollama, or a custom name |
DEFAULT_TEMPERATURE | Default temperature (e.g., 0.7) |
LOG_LEVEL | debug, info, warn, error |
MCP_SERVER | Set to true for MCP server mode |
MCP_BRIDGE_ENABLED | Enable MCP Bridge (ducks access external MCP servers) |
CUSTOM_{NAME}_* | Custom HTTP providers |
CLI_{AGENT}_ENABLED | Enable CLI agents (CLAUDE, CODEX, GEMINI, GROK, AIDER) |
Full reference: [Configuration docs](./docs/configuration.md)
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 multiple model responses side-by-side, with latency indicators, token counts, model badges, and error states.
Have multiple ducks vote on options, displayed as a visual vote tally with bar charts, consensus badge, winner card, confidence bars, and collapsible reasoning.
Structured multi-round debate between ducks, shown as a round-by-round view with format badge, participant list, collapsible rounds, and synthesis section.
Usage analytics with summary cards, provider breakdown with expandable rows, token distribution bars, and estimated costs.
| Tool | Description |
|---|---|
ask_duck | Ask a single question to a specific LLM provider |
chat_with_duck | Conversation with context maintained across messages |
clear_conversations | Clear all conversation history |
list_ducks | List configured providers and health status |
list_models | List available models for providers |
compare_ducks | Ask the same question to multiple providers simultaneously |
duck_council | Get responses from all configured ducks |
get_usage_stats | Usage statistics and estimated costs |
duck_vote | Multi-duck voting with reasoning and confidence |
duck_judge | Have one duck evaluate and rank others' responses |
duck_iterate | Iteratively refine a response between two ducks |
duck_debate | Structured multi-round debate between ducks |
mcp_status | MCP Bridge status and connected servers |
get_pending_approvals | Pending MCP tool approval requests |
approve_mcp_request | Approve or deny a duck's MCP tool request |
Full reference with input schemas: [Tools docs](./docs/tools.md)
| Prompt | Purpose | Required Arguments |
|---|---|---|
perspectives | Multi-angle analysis with assigned lenses | problem, perspectives |
assumptions | Surface hidden assumptions in plans | plan |
blindspots | Hunt for overlooked risks and gaps | proposal |
tradeoffs | Structured option comparison | options, criteria |
red_team | Security/risk analysis from multiple angles | target |
reframe | Problem reframing at different levels | problem |
architecture | Design review across concerns | design, workloads, priorities |
diverge_converge | Divergent exploration then convergence | challenge |
Full reference with examples: [Prompts docs](./docs/prompts.md)
npm run dev # Development with watch mode
npm test # Run all tests npm run lint # ESLint npm run typecheck # Type check without emit
| Topic | Link |
|---|---|
| Setup guide (all tools) | [docs/setup.md](./docs/setup.md) |
| Full configuration reference | docs/configuration.md |
| Claude Desktop setup | docs/claude-desktop.md |
| All tools with schemas | docs/tools.md |
| Prompt templates | docs/prompts.md |
| CLI coding agents | docs/cli-providers.md |
| MCP Bridge | docs/mcp-bridge.md |
| Guardrails | docs/guardrails.md |
| Docker deployment | docs/docker.md |
| Provider-specific setup | docs/provider-setup.md |
| Usage examples | docs/usage-examples.md |
| Architecture | docs/architecture.md |
| Roadmap | docs/roadmap.md |
list_ducks({ check_health: true })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).
max_retries and timeout settings __
<(o )___ ( ._> / `---' Quack! Ready to debug!
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