複数のLLMに問い合わせる橋渡し役となるMCP(Model Context Protocol)サーバーです。OpenAI互換のHTTP APIやCLIコーディングエージェントの両方に対応しています。ラバーダックデバッグのように、さまざまなAIの「アヒル」に自分の問題を説明し、異なる視点を得るのも良いでしょう!

**なぜ直接プロバイダー統合が必要なのか?**MCPのsamplingプリミティブ――ホストモデルを借用したサーバー――は、2026年7月28日の仕様RCで廃止され、サーバーがLLMプロバイダーAPIと直接統合されるようになりました。Rubber Duckは常にこの仕組み(独自のダックを持ち込む)ため、プロトコルの方向性に合致しており、移行は不要です。

特徴

• Universal OpenAI互換 – 任意のOpenAI互換APIエンドポイントで動作
• CLIエージェントサポート – CLIコーディングエージェント(Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider)をダックとして使用してください
• Multiple Ducks – 複数のLLMプロバイダーを同時に設定・クエリ
• 会話管理 – 複数のメッセージにまたがるコンテキストの維持
• Duck Council – 設定済みのすべてのLLMから一度に応答を得る
• 合意投票 – 理由付けと信頼度スコアを用いた複数アック投票

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.)