Multi-LLM-Debugging-Bridge

# MCP Rubber Duck MCP（模型上下文协议）服务器，作为查询多个LLM的桥梁——既支持OpenAI兼容的HTTP API，也支持CLI编码代理。就像橡胶鸭调试一样，向各种AI“鸭子”解释你的问题，获得不同的视角！ [](https://www.npmjs.com/package/mcp-rubber-duck) [](https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/pkgs/container/mcp-rubber-duck) [](https://registry.modelcontextprotocol.io) <p align="center"> <img src="assets/mcp-rubber-duck.jpg" alt="MCP Rubber Duck - AI ducks helping debug code" width="600"> </p> > **为什么直接集成提供商？** MCP的`sampling`原始操作——一个服务器借用*宿主*模型的服务器——已在 [2026-07-28 规格 RC](https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol/pull/2577) 中被弃用，取而代之的是服务器直接与LLM提供商API集成。 Rubber Duck 一直以这种方式工作（它自带鸭子），因此它与协议的发展方向一致——无需迁移。 ## 功能 - **通用 OpenAI 兼容性** - 与任何 OpenAI 兼容的 API 端点配合使用 - **CLI 代理支持** - 使用 CLI 编码代理（Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider）作为鸭子 - **多个鸭子** - 同时配置和查询多个 LLM 提供商 - **对话管理** - 在多个消息中保持上下文 - **鸭子委员会** - 同时从所有配置的 LLM 获取响应 - **共识投票** - 多鸭子投票，附带推理和置信度评分 - **LLM 作为裁判** - 让鸭子评估和排名彼此的响应 - **迭代改进** - 两个鸭子协作改进响应 - **结构化辩论** - 牛津式、苏格拉底式和对抗性辩论格式 - **MCP 提示** - 8 个可重用的多 LLM 工作流提示模板 - **视觉输入** - 将图像发送到具有视觉能力的模型的提示（[文档](./docs/tools.md#vision-input)） - **自动故障转移** - 如果主要提供商失败，则回退到其他提供商 - **健康监测** - 所有提供商的实时健康检查 - **使用情况跟踪** - 跟踪每个提供商的请求、令牌和估计成本 - **MCP 桥接** - 将鸭子连接到其他 MCP 服务器以扩展功能（[文档](./docs/mcp-bridge.md)） - **防护栏** - 可插入的安全层，带有速率限制、令牌限制、模式阻止和 PII 删除（[文档](./docs/guardrails.md)） - **粒度安全** - 每个服务器的审批控制，带有基于会话的审批 - **交互式 UI** - 用于比较、投票、辩论和使用情况工具的丰富 HTML 面板（通过 [MCP 应用](https://github.com/modelcontextprotocol/ext-apps)） - **工具注释** - MCP 兼容的工具行为提示（只读、破坏性等） - **结构化输出** - 工具返回结构化 JSON 的 `outputSchema`，用于客户端验证（Cursor、VS Code/Copilot） - **规范对齐设计** - 直接连接到提供商 API，这是 MCP `2026-07-28` 规范推荐的，现在服务器端 `sampling` 已弃用（[SEP-2577](https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol/pull/2577)） ## 支持的提供商 ### HTTP 提供商（OpenAI 兼容 API） 任何具有 OpenAI 兼容 API 端点的提供商，包括： - **OpenAI** - **Google Gemini** - **Anthropic** （通过 OpenAI 兼容端点） - **Groq** （开源模型的快速推理） - **Together AI** （广泛的开源模型目录） - **Perplexity** （带有网络搜索的在线模型） - **Anyscale** 、 **Azure OpenAI** 、 **Ollama** 、 **LM Studio** 、 **Custom** ### CLI 提供商（编码代理） 作为本地进程运行的命令行编码代理： - **Claude Code** (`claude`) - **Codex** (`codex`) - **Gemini CLI** (`gemini`) - **Grok CLI** (`grok`) - **Aider** (`aider`) - **Custom** 参见 [CLI 提供商](./docs/cli-providers.md) 以获取完整的设置和配置。 ## 快速入门 ```bash # 全局安装 npm install -g mcp-rubber-duck # 或直接在 Claude Desktop 配置中使用 npx npx mcp-rubber-duck ``` **使用 Claude Desktop？** 跳转到 [Claude Desktop 配置](./docs/claude-desktop.md)。 **使用 Cursor、VS Code、Windsurf 或其他工具？** 参见 [设置指南](./docs/setup.md)。 ## 安装 ### 先决条件 - Node.js 20 或更高版本 - npm 或 yarn - 至少一个 HTTP 提供商的 API 密钥，或本地安装的 CLI 编码代理 ### 从 NPM 安装 ```bash npm install -g mcp-rubber-duck ``` ### 从源码安装 ```bash git clone https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck.git cd mcp-rubber-duck npm install npm run build npm start ``` ## 配置 创建 `.env` 文件或 `config/config.json`。关键环境变量： | 变量 | 描述 | | --- | --- | | `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API 密钥 | | `GEMINI_API_KEY` | Google Gemini API 密钥 | | `GROQ_API_KEY` | Groq API 密钥 | | `DEFAULT_PROVIDER` | 默认提供商（例如，`openai`） | | `DEFAULT_TEMPERATURE` | 默认温度（例如，`0.7`） | | `LOG_LEVEL` | `debug`、`info`、`warn`、`error` | | `MCP_SERVER` | 设置为 `true` 以启用 MCP 服务器模式 | | `MCP_BRIDGE_ENABLED` | 启用 MCP 桥接（鸭子访问外部 MCP 服务器） | | `CUSTOM_{NAME}_*` | 自定义 HTTP 提供商 | | `CLI_{AGENT}_ENABLED` | 启用 CLI 代理（`CLAUDE`、`CODEX`、`GEMINI`、`GROK`、`AIDER`） | 完整参考： **[配置文档](./docs/configuration.md)** ## 交互式 UI（MCP 应用） 四个工具 - `compare_ducks`、`duck_vote`、`duck_debate` 和 `get_usage_stats` - 可以在支持的 MCP 客户端中渲染丰富的交互式 HTML 面板，通过 [MCP 应用](https://github.com/modelcontextprotocol/ext-apps)。一旦此 MCP 服务器配置在支持的客户端中，UI 将自动出现 - 无需额外设置。没有支持 MCP 应用的客户端仍然接收相同的纯文本输出（不会丢失功能）。参见 [MCP 应用仓库](https://github.com/modelcontextprotocol/ext-apps) 以获取支持的客户端的最新列表。 ### 比较鸭子 并排比较多个模型响应，带有延迟指示器、令牌计数、模型徽章和错误状态。 <p align="center"> <img src="assets/ext-apps-compare.png" alt="Compare Ducks interactive UI" width="600"> </p> ### 鸭子投票 多个鸭子对选项进行投票，显示为视觉投票计数器，带有条形图、共识徽章、获胜者卡片、置信度条形图和可折叠的推理。 <p align="center"> <img src="assets/ext-apps-vote.png" alt="Duck Vote interactive UI" width="600"> </p> ### 鸭子辩论 鸭子之间的结构化多轮辩论，以回合制视图显示，带有格式徽章、参与者列表、可折叠的回合和综合部分。 <p align="center"> <img src="assets/ext-apps-debate.png" alt="Duck Debate interactive UI" width="600"> </p> ### 使用情况统计 使用情况分析，带有摘要卡片、提供商细分、令牌分布条形图和估计成本。 <p align="center"> <img src="assets/ext-apps-usage-stats.png" alt="Usage Stats interactive UI" width="600"> </p> ## 可用工具 | 工具 | 描述 | | --- | --- | | `ask_duck` | 向特定的 LLM 提供商询问一个问题 | | `chat_with_duck` | 与上下文保持跨多个消息的对话 | | `clear_conversations` | 清除所有对话历史记录 | | `list_ducks` | 列出配置的提供商和健康状态 | | `list_models` | 列出提供商可用的模型 | | `compare_ducks` | 同时向多个提供商询问相同的问题 | | `duck_council` | 从所有配置的鸭子获取响应 | | `get_usage_stats` | 使用情况统计和估计成本 | | `duck_vote` | 多鸭子投票，带有推理和置信度 | | `duck_judge` | 让一个鸭子评估和排名其他鸭子的响应 | | `duck_iterate` | 在两个鸭子之间迭代改进响应 | | `duck_debate` | 鸭子之间的结构化多轮辩论 | | `mcp_status` | MCP 桥接状态和连接的服务器 | | `get_pending_approvals` | 待处理的 MCP 工具审批请求 | | `approve_mcp_request` | 批准或拒绝鸭子的 MCP 工具请求 | 完整参考，含输入模式： **[工具文档](./docs/tools.md)** ## 可用提示 | 提示 | 目的 | 必需参数 | | --- | --- | --- | | `perspectives` | 多角度分析，分配镜头 | `problem`、`perspectives` | | `assumptions` | 发现计划中的隐藏假设 | `plan` | | `blindspots` | 查找被忽视的风险和空白 | `proposal` | | `tradeoffs` | 结构化选项比较 | `options`、`criteria` | | `red_team` | 多角度安全/风险分析 | `target` | | `reframe` | 不同层次的问题重构 | `problem` | | `architecture` | 跨关注点设计审查 | `design`、`workloads`、`priorities` | | `diverge_converge` | 分散探索然后收敛 | `challenge` | 完整参考，含示例： **[提示文档](./docs/prompts.md)** ## 开发 ```bash npm run dev # 开发模式，带监听 npm test # 运行所有测试 npm run lint # ESLint npm run typecheck # 类型检查，无输出 ``` ## [文档](./docs/README.md) | 主题 | 链接 | | --- | --- | | **所有工具的设置指南** | **[docs/setup.md](./docs/setup.md)** | | 完整的配置参考 | [docs/configuration.md](./docs/configuration.md) | | Claude Desktop 设置 | [docs/claude-desktop.md](./docs/claude-desktop.md) | | 所有工具及其模式 | [docs/tools.md](./docs/tools.md) | | 提示模板 | [docs/prompts.md](./docs/prompts.md) | | CLI 编码代理 | [docs/cli-providers.md](./docs/cli-providers.md) | | MCP 桥接 | [docs/mcp-bridge.md](./docs/mcp-bridge.md) | | 防护栏 | [docs/guardrails.md](./docs/guardrails.md) | | Docker 部署 | [docs/docker.md](./docs/docker.md) | | 提供商特定设置 | [docs/provider-setup.md](./docs/provider-setup.md) | | 使用示例 | [docs/usage-examples.md](./docs/usage-examples.md) | | 架构 | [docs/architecture.md](./docs/architecture.md) | | 路线图 | [docs/roadmap.md](./docs/roadmap.md) | ## 故障排除 ### 提供商无法正常工作 1. 检查 API 密钥是否正确设置 2. 验证端点 URL 是否正确 3. 运行健康检查：`list_ducks({ check_health: true })` 4. 检查日志中的详细错误消息 ### 连接问题 - 对于本地提供商（Ollama、LM Studio），确保它们正在运行 - 检查本地端点的防火墙设置 - 验证到云提供商的网络连接 ### 速率限制 - 配置故障转移到备用提供商 - 调整 `max_retries` 和 `timeout` 设置 - 参见 [防护栏](./docs/guardrails.md) 以获取速率限制配置 ## 贡献 ``` __ <(o )___ ( ._> / `---' 鸭鸭！准备调试！ ``` 我们欢迎贡献！无论您是修复错误、添加功能还是教我们的鸭子新技巧，我们都非常乐意邀请您加入我们的团队。 查看我们的 [贡献指南](./CONTRIBUTING.md) 以开始。 **贡献者快速入门：** 1. 复刻仓库 2. 创建功能分支 3. 遵循我们的 [约定提交指南](./CONTRIBUTING.md#commit-messages-duck-communication-protocol) 4. 为新功能添加测试 5. 提交拉取请求 ## 许可证 MIT 许可证 - 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。 ## 致谢 - 灵感来自橡胶鸭调试方法 - 构建在模型上下文协议（MCP）上 - 使用 OpenAI SDK 实现 HTTP 提供商兼容性 - 支持 CLI 编码代理（Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider） ## 更新日志 在 [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md) 中查看详细的更改历史和发布记录。 ## 注册和目录 - **NPM 包**: [npmjs.com/package/mcp-rubber-duck](https://www.npmjs.com/package/mcp-rubber-duck) - **Docker 镜像**: [ghcr.io/nesquikm/mcp-rubber-duck](https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/pkgs/container/mcp-rubber-duck) - **MCP 注册表**: 官方 MCP 服务器 `io.github.nesquikm/rubber-duck` - **Glama 目录**: [glama.ai/mcp/servers/@nesquikm/mcp-rubber-duck](https://glama.ai/mcp/servers/@nesquikm/mcp-rubber-duck) - **Awesome MCP 服务器**: 在 [社区目录](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers) 中列出 ## 支持 - 报告问题： https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/issues - 文档： https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/wiki - 讨论： https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck/discussions --- 祝您使用 AI 鸭面板调试愉快！