Rubber Duck

Name: Rubber Duck
Author: nesquikm

제작자: nesquikm버전 1.18.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.nesquikm/rubber-duck

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY, DEFAULT_PROVIDER

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 nesquikm 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5650개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5650개 중 8%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5650개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Rubber Duck, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, GROQ_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.18.0)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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:

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)

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

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)

Available Prompts

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)

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

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

Troubleshooting

Provider Not Working

Check API key is correctly set
Verify endpoint URL is correct
Run health check: list_ducks({ check_health: true })
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!

We love contributions! Whether you're fixing bugs, adding features, or teaching our ducks new tricks, we'd love to have you join the flock.

Check out our Contributing Guide to get started.

Quick start for contributors:

Fork the repository
Create a feature branch
Follow our [conventional co

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Rubber Duck

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

MCP Rubber Duck

Features

Supported Providers

HTTP Providers (OpenAI-compatible API)

CLI Providers (Coding Agents)

Quick Start

Or use npx directly in Claude Desktop config

Installation

Prerequisites

Install from NPM

Install from Source

Configuration

Interactive UIs (MCP Apps)

Compare Ducks

Duck Vote

Duck Debate

Usage Stats

Available Tools

Available Prompts

Development

Documentation

Troubleshooting

Provider Not Working

OpenAI gpt-5.6 / gpt-6 Models Fail With the MCP Bridge

Connection Issues

Rate Limiting

Contributing