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Lingvanex Text Translator

Lingvanex Text Translator

ローカル
github.com/lingvanex-mtその他05 週間前に更新

Lingvanex Text Translator について

Lingvanex Text Translatorは、Lingvanex APIで言語間のテキスト翻訳を行うMCPサーバーです。Claude Desktop向けのstdioと、テストなどに使えるストリーミングHTTPに対応しています。

主な機能

  1. 01言語間のテキスト翻訳
  2. 02stdioとストリーミングHTTP対応
  3. 03Lingvanex API連携

活用シーン

  1. 01メッセージの他言語への翻訳
  2. 02Claude Desktopへの翻訳機能の接続
  3. 03HTTP経由の翻訳テスト

MCP 対応

MCPクライアントに`translate_text`ツールを公開し、テキストと翻訳元・翻訳先の言語コードを受け取ります。stdioとストリーミングHTTPに対応しています。

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

MCP Prototype – Translate Server

このプロジェクトは、テキスト翻訳用のMCP(Model Context Protocol)サーバーを実装しています。 サーバーは次の 2 つのトランスポートに対応しています。

  • stdio – Claude Desktop との連携用
  • http(ストリーミング可能) – HTTP + SSE を介したテストおよび利用用

⚙️ 要件

  • Node.js >= 18
  • Yarn または npm
  • インストール済みの Claude Desktop(stdio 連携用)
  • テキスト翻訳用の Lingvanex Translator アカウント

🔑 Lingvanex Translator のセットアップ

Lingvanex Translator を使用するには、Lingvanex アカウントが必要です。

  1. アカウントをお持ちでない場合は、無料で登録してください

  2. Cloud API タブに移動します:Cloud API

  3. Billing Address の情報を入力します

  4. Continue to payment をクリックします

    • 無料トライアルを利用する場合、支払いカードを追加する必要はありません
  5. API key が生成され、Cloud API タブに表示されます:API key

これで翻訳 API を利用する準備が整いました。 以下は、手順全体を説明する動画チュートリアルです(Lingvanex のサイトで公開されている場合)。


🚀 インストールとビルド

# Clone the repository
git clone https://github.com/lingvanex-mt/MCP-Lingvanex-Translate.git
cd mcp-prototype

依存関係をインストール

yarn install

🔌 stdio モードで実行(Claude Desktop)

stdio モードは、Claude Desktop がローカルの MCP サーバーに接続するために使用されます。

環境変数を設定します。

TRANSPORT=stdio

サーバーを起動します。
yarn build
yarn start
想定される出力:
MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready

🌐 HTTP モードで実行(ストリーミング可能)

http モードでは、HTTP トランスポートを使用するローカル HTTP サーバーを起動します。 ブラウザーでのテストや curl を使ったテストに便利です。

環境変数を設定します。
TRANSPORT=http
HTTP_PORT=3000
サーバーを起動します。
yarn build
yarn start
サーバーをテストします。
curl http://127.0.0.1:3000/ping

想定される応答:

{ "status": "ok", "transport": "http" }
デバッグに MCP Inspector を使用します。
npx @modelcontextprotocol/inspector

MCP Inspector の UI で、Transport Type に Streamable HTTP、URL に http://localhost:3000/mcp を選択します。Connect をクリックします。


🖥️ Claude Desktop との連携

Claude Desktop は、設定ファイルを介してローカルの MCP サーバーを検出します。

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
設定例(Windows)

claude_desktop_config.json を開く(または作成する)し、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "translate": {
      "command": "node",
      "args": [
        "C:\\Users\\path\\to\\project\\dist\\index.js"
      ]
    }
  }
}

⚠️ ビルド後に、ローカルの dist/index.js へのパスを更新してください。


✅ 確認方法

  1. Claude Desktop を起動します。
  2. 次のようなリクエストを入力します。 「MCP ツール translate_text を使って、『Hello world』をロシア語に翻訳してください。」
  3. 正しく設定されていれば、Claude が MCP サーバーを呼び出し、翻訳結果を返します。

📌 利用可能なツール

translate_text

テキストをある言語から別の言語に翻訳します。

引数:

  • text – 翻訳するテキスト
  • sourceLang – 翻訳元の言語コード(例:"en")
  • targetLang – 翻訳先の言語コード(例:"ru")

リクエスト例:

{
  "tool": "translate_text",
  "args": {
    "text": "Good morning",
    "sourceLang": "en",
    "targetLang": "fr"
  }
}

応答例:

{
  "content": [
    { "type": "text", "text": "Bonjour" }
  ]
}

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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。