mcpField
M
Mcp Simplelocalize

Mcp Simplelocalize

ローカル
github.com/GalvinGao開発ツール360 週間前に更新

Mcp Simplelocalize について

Mcp Simplelocalize は、SimpleLocalize を開発者のローカライズ作業に接続する MCP サーバーです。プロジェクトごとに設定でき、Cursor などの MCP クライアントから、翻訳ルールに沿って利用できます。

主な機能

  1. 01SimpleLocalize への接続
  2. 02プロジェクト別 API キーの設定
  3. 03プロジェクトの翻訳ルールへの準拠

活用シーン

  1. 01UI コンポーネントのローカライズ
  2. 02命名規則に沿った翻訳の生成

MCP 対応

SimpleLocalize を MCP クライアントに接続し、ローカライズ作業に利用できます。README では Cursor での設定例を示しています。

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-simplelocalize

SimpleLocalize 用の MCP(Model Context Protocol)サーバー実装です。

使い方

インストール
  1. uv をインストールする
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/GalvinGao/mcp-simplelocalize.git
  1. 依存関係をインストールする
uv sync
  1. Cursor を設定する

SimpleLocalize の API キーはプロジェクトごとに異なるため、プロジェクトのルートディレクトリにある .cursor/mcp.json に設定することをおすすめします。

API キーの漏えいを防ぐため、.gitignore ファイルに追加することを忘れないでください。

{
 "mcpServers": {
  "simplelocalize": {
   "command": "uv",
   "args": [
    "run",
    "--project",
    "/path/to/mcp-simplelocalize/",
    "/path/to/mcp-simplelocalize/main.py"
   ],
   "env": {
    "SIMPLELOCALIZE_API_KEY": "your-api-key-here"
   }
  }
 }
}
  1. .cursorrules にプロジェクトのローカライズ要件を記述します。例:
## Translations
- Put all translations under the `default` namespace
- Language codes supported by this project: `en-US`, `ja-JP`, `ko-KR`, and `zh-Hant`.
- (any other conventions you want the LLM to follow, e.g. key naming style, etc. or just give it some examples would work well)
  1. 完了です!「このコンポーネントをローカライズして、SimpleLocalize を更新して」のようなプロンプトをお試しください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

コントリビューション

この README でサービスを宣伝する自動 PR の作成はやめてください。ブロックされ、PR はマージされません。 まあ、自動スクリプトにはこの注意書きが読めないことに今気づきました…… コードそのものに関する PR は引き続き歓迎します!

コントリビューションを歓迎します!お気軽に Issue を作成するか、プルリクエストを送信してください。

コメント

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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。