我构建了一个 MCP 服务器，可并行查询 Ollama 和云端 LLM 并让它们互相辩论

Reddit r/LocalLLaMA2026/02/10 16:46机翻/自动摘要/自动分类

摘要

一位开发者构建了一个名为 MCP Rubber Duck 的工具，允许用户同时查询本地 Ollama 模型和多种云端 LLM（如 OpenAI、Gemini、Groq 等），并支持模型之间进行比较、投票或结构化辩论。该工具旨在简化跨不同模型获取和对比答案的流程，尤其关注本地模型与云端模型之间的差异性分析。项目已开源，使用 TypeScript 编写，并提供快速启动命令和 Docker 支持。

正文

大家好，

我一直在通过 Ollama 运行本地模型以及云端 API，厌倦了在不同标签页之间切换来比较答案。因此，我构建了一个 MCP 服务器，可以一次查询多个提供商。

它的功能：

指向 Ollama、LM Studio 或任何兼容 OpenAI 的端点
在同一查询中混合本地和云端模型（OpenAI、Gemini、Groq、Together AI）
并排比较答案，让模型投票选出最佳方案，或运行结构化辩论，由第三方模型进行评判

有趣的部分在于分歧——当你的本地 Llama 和 GPT 给出不同答案时，那通常是出现有趣问题的地方。

快速开始：

npx mcp-rubber-duck

可与 Claude Desktop、Cursor、VS Code 或任何 MCP 客户端配合使用。也支持 Docker。

仓库：https://github.com/nesquikm/mcp-rubber-duck (TypeScript, MIT)

仍有一些粗糙之处。非常欢迎反馈，特别是来自将本地模型作为提供商运行的各位。