使用说明
橡胶鸭mcp
我是你坚持不懈、有项目意识的编码助理。它帮助开发人员记住、自动化和编排项目任务。（最终，哈）
把它想象成你代码的智能橡皮鸭——它会倾听、记忆，并帮助你高效地完成任务。
在当地经营橡胶鸭mcp
先决条件
- 安装和设置 非易失性存储器 - 可选的
- 安装节点版本v24.13.1。
nvm install v24.13.1 - 你需要python2来编译
better-sqlite3包裹。如果你有pyenv，你可以设置python2和python3版本
运行服务器的步骤
- 克隆仓库
git@github.com:kencanak/rubber-duck-mcp.git - 通过运行以下命令启动服务器
./run.sh在终端中，此工具在节点24上运行，并使用nvm设置节点版本。
在项目中使用橡胶鸭mcp
- 重命名
.mcp.json.sample>.mcp.json，然后将其复制到相应的项目文件夹中。您想将此mcp服务器与哪个项目一起使用 - 复制
claude.md从.claude文件夹到相应的项目文件夹。 - 出于某种原因，克劳德并不总是读
claude.md文件。所以，我们可能需要推动它。 - 视频参考
可用工具
1.鸭子召回
一个特定于项目的持久开发人员记忆系统。它允许开发人员和像Claude这样的人工智能助手在会话中存储、回忆和管理重要的项目知识。把它想象成一只“橡皮鸭”，它能记住项目的关键决策、约定、调试发现和工具偏好，这样你就不必重复了。
a.为什么？
- 获取机构知识：存储有关架构、工具或编码惯例的决策。
- 加快入职流程：新团队成员或助理可以立即回忆起之前的决定。（尽管如此，它仍然存储在本地数据库中——有待改进）
- 减少重复：避免重复解释重复出现的问题或解决方案。
- 支持人工智能辅助开发：人工智能代理可以回忆相关记忆，提供更智能的建议和情境感知指导。
b.怎么做？
- 存储内存：您或AI可以存储包含摘要、类别、置信度和可选文件的内存以供参考。
- 回忆记忆：可以检索当前项目的记忆，按置信度和最近使用情况排序。
- 搜索记忆：可以通过查询搜索记忆。这样，我们就避免了将所有搜索结果都用作令牌
- 强化或反驳：根据确认或纠正来更新信心，保持记忆的相关性。
- 存档：删除过时或无关的记忆。
- 每个项目都有作用域，因此内存会自动与当前工作目录相关，而不需要全局标识符。这使得AI助手能够提供上下文感知的响应，并保持对项目特定知识的持久理解。
c.与克劳德：
我们设置了一个基本提示。可用 .claude/claude.md
d.背后的动机：
- 与其将内存写入markdown文件，我发现如果我们将其存储到DB中，它会更干净
- 矢量化数据库存储内存内容的嵌入向量，并允许语义相似性搜索，而不是文字文本匹配。当然，这也伴随着复杂性
- 希望我们能用更少的代币？哈
2.一切：
添加更多工具：
- 并行开发编排中心——每个“代理”都是一个轻量级的进程，作用于一个单独的工作区（Git工作树）来执行并行任务。
- 每个代理都有自己的Git工作树（或分支）以避免冲突。
- MCP使用任务队列编排代理：
- 棉绒&固定
- 功能开发
- 漏洞调查
- 测试和部署
- 代理可以从Duck Recall读取项目内存，并在需要时进行更新。
- 结果是PR
- 创建工作流运行器？
- 任务调度器？
- 每日代码分析：每晚运行linters、测试和代码复杂性报告。
- 记忆清理：定期归档或强化老鸭子的回忆记忆。
- 自动部署分支：在提交到临时分支时，触发构建和部署的工作流。
