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Rubber Duck MCP Server

Rubber Duck MCP Server

ローカル
github.com/francoisjosephlacroixAI・エージェント283 週間前に更新

Rubber Duck MCP Server について

Rubber Duck MCP Serverは、LLMコーディングエージェント向けのラバーダックデバッグツールです。黙って聞くモードと、呼び出すと「Squeak!」と返すモードがあります。

主な機能

  1. 01コードの説明を黙って聞く機能
  2. 02呼び出し時の「Squeak!」応答
  3. 032種類のデバッグモード

活用シーン

  1. 01複雑なコードの問題整理
  2. 02実装ロジックの段階的な説明
  3. 03開発中の思考整理

MCP 対応

MCP サーバーとして、LLM に rubber_duck と squeak の2つのツールを公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Rubber Duck MCP サーバー

LLM にラバーダックデバッグツールを提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーを使うと、LLM は返答を期待せずに「ラバーダック」にコードを説明できるため、考えを整理し、より効果的にデバッグできます。

機能

  • サイレントラバーダック:返答せずに話を聞く、定番のラバーダックデバッグ用パートナーです
  • きしむラバーダック:握ると音が鳴る、楽しく対話できるラバーダックです

実装

このサーバーは FastMCP を使用して実装されており、主に次の 2 つのツールを提供します。

  1. rubber_duck:黙って話を聞く、従来のラバーダックデバッグツールです
  2. squeak:有効にすると「Squeak!」と応答する、対話型のラバーダックです

使用方法

MCP プロトコルを通じて接続することで、このサーバーを使用できます。特に次の用途に役立ちます。

  • 複雑なコードの問題をデバッグする
  • 実装ロジックを順を追って確認する
  • 開発中に考えを整理する
  • きしむアヒル機能でデバッグ作業にちょっとした楽しさを加える

インストール

要件
  • Python 3.10 以上
  • uv パッケージマネージャー
  • fastmcp パッケージ

このラバーダックサーバーを Claude で使用するには、FastMCP CLI を使ってインストールする必要があります。次のコマンドを実行してください。

fastmcp install src/server.py

これにより、MCP 設定ファイル claude_desktop_config.json を通じて、rubber-duck を Claude から利用できるようになります。Claude Desktop との連携について詳しくは、FastMCP のドキュメントをご覧ください。

インストールコマンドを実行すると、次の形式の json オブジェクトが生成されます。

{
    "mcpServers": {
      "rubber-duck": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "run",
          "--with",
          "fastmcp",
          "fastmcp",
          "run",
          "<project root>/src/server.py"
        ]
      }
    }
}

Cursor で rubber-duck を使用するには、この json を <project root>/.cursor/mcp.json に追加してください。Cursor の設定 > MCP を開くと、rubber-duck がインストールされていることを確認できます。緑色になるには、Cursor の再起動が必要な場合があります。

ライセンス

MIT ライセンス

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。