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MCP Translation Server

MCP Translation Server

ローカル
github.com/KYBvWHxWその他288 週間前に更新

MCP Translation Server について

MCP Translation Serverは、満州語と中国語を扱う研究者や利用者向けの機械翻訳サービスです。形態素解析、コーパス照合、言語リソースを組み合わせ、低リソース言語のテキストを処理します。

主な機能

  1. 01満州語の形態素解析と生成
  2. 02母音調和の処理
  3. 03多段階の翻訳方式
  4. 04対訳コーパス照合
  5. 05翻訳メタデータの出力

活用シーン

  1. 01満州語と中国語の相互翻訳
  2. 02満州語の語形や文法の確認
  3. 03コーパス照合による翻訳分析

MCP 対応

MCP サーバーとして、MCP クライアントに満州語と中国語の翻訳および形態素解析を提供します。

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

MCP Translation Server

License Python Docker

概要

MCP Translation Server は、満州語と中国語の双方向翻訳に特化した高性能な機械翻訳システムです。高度な言語学的処理とディープラーニング技術に基づき、低リソース言語の翻訳に包括的なソリューションを提供します。

主な特長

1. 強化された形態素解析
  • 🔍 満州語の言語規則を包括的にサポート
  • 🎯 母音調和を高精度に分析
  • 📊 語形変化をインテリジェントに予測
  • ✨ エラーを自動検出して修正
2. 高度な翻訳エンジン
  • 🚀 多段階の翻訳戦略
  • 📚 コーパスのインテリジェントな照合
  • 🔄 形態素解析との統合
  • 📊 詳細な翻訳メタデータ
3. 豊富な言語リソース
  • 📖 包括的な言語規則システム
  • 💾 拡張された対訳コーパス
  • 📚 最適化された辞書構造
  • 🔍 文脈を考慮した分析

クイックスタート

1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/yourusername/mcp-translation-server.git
cd mcp-translation-server
2. 環境を設定
# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate    # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3. 設定
# 复制配置模板
cp config/config.example.json config/config.json

# 编辑配置文件
vim config/config.json  # 或使用其他编辑器
4. デモを実行
# 运行综合演示
python demo/comprehensive_demo.py

# 运行翻译服务器
python server.py

システムアーキテクチャ

コアコンポーネント
  1. 形態素解析器 (enhanced_morphology.py)

    • 語形の分析と生成
    • 母音調和の処理
    • エラーの検出と修正
  2. 翻訳エンジン (enhanced_translation.py)

    • 多段階の翻訳戦略
    • コーパス照合
    • 形態素解析との統合
  3. 言語リソース

    • 言語規則 (manchu_rules.json)
    • 対訳コーパス (parallel_corpus.json)
    • 辞書システム (dictionary.json)

API ドキュメント

基本的な翻訳
POST /api/v1/translate
Content-Type: application/json

{
    "text": "bi bithe arambi",
    "source_lang": "manchu",
    "target_lang": "chinese"
}
形態素解析
POST /api/v1/analyze
Content-Type: application/json

{
    "text": "arambi",
    "type": "morphology"
}

貢献ガイド

  1. このリポジトリをフォークします
  2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 変更をコミットします (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. ブランチにプッシュします (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Pull Request を作成します

ライセンス

本プロジェクトは MIT ライセンスを採用しています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

謝辞

  • 満州語研究に貢献されたすべての研究者に感謝します
  • オープンソースコミュニティの支援に感謝します
  • 本プロジェクトにコーパスや提案を提供してくださった専門家の皆様に、特に感謝します

設定ファイルのサンプルをコピー

cp config.example.py config.py

config.py を編集して設定を行う

vim config.py # またはお好みのエディターを使用

必要な環境変数を設定

export MCP_SECRET_KEY="your-secure-random-string" # 必須 export MCP_API_TOKEN="your-api-token" # 必須 export MCP_REDIS_PASSWORD="your-redis-password" # 任意 export MCP_SMTP_PASSWORD="your-smtp-password" # 任意


4. Run the server:
```bash
python server.py
設定
環境変数

以下の環境変数を使用できます。

変数必須説明例
MCP_SECRET_KEYはいセッション暗号化用の秘密鍵openssl rand -hex 32
MCP_API_TOKENはいAPI 認証トークンopenssl rand -hex 32
MCP_REDIS_PASSWORDいいえRedis サーバーのパスワードyour-redis-password
MCP_SMTP_PASSWORDいいえSMTP サーバーのパスワードyour-smtp-password
設定ファイル

config.example.py を config.py にコピーして値を編集することで、サーバーを設定できます。設定ファイルでは、以下を設定できます。

  • API 設定(ホスト、ポート、デバッグモード)
  • セキュリティ設定(秘密鍵、API トークン)
  • レート制限ルール
  • キャッシュ設定
  • モデル設定
  • リソースのパス
  • モニタリングオプション
  • ロギング設定
  • メール通知

セキュリティに関する重要な注意事項:

  1. config.py をバージョン管理にコミットしないでください
  2. SECRET_KEY と API_TOKEN には、強力なランダム値を使用してください
  3. 機密性の高い認証情報は環境変数に保存してください
  4. .env ファイルを安全に保管し、決してコミットしないでください
  5. セキュリティ認証情報を定期的にローテーションしてください

ドキュメント

アーキテクチャ

コアコンポーネント
  1. 翻訳エンジン

    • MT5 ベースのニューラル翻訳
    • 文脈を考慮した処理
    • バッチ処理をサポート
  2. 言語リソース

    • 包括的な辞書
    • 文法規則エンジン
    • 形態素解析器
    • 対訳コーパス
  3. システム機能

    • 効率的なキャッシュ
    • パフォーマンスモニタリング
    • リソース管理
    • エラー処理

パフォーマンス

  • 平均翻訳レイテンシ:< 1s
  • 95 パーセンタイルレイテンシ:< 2s
  • 同時リクエスト処理数:100+ req/s
  • キャッシュヒット率:> 80%

モニタリング

  • Prometheus によるリアルタイムメトリクス
  • Grafana による可視化
  • 自動アラートシステム
  • パフォーマンス追跡

貢献

皆様からの貢献を歓迎します。詳しくは 貢献ガイド をご覧ください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスのもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

謝辞

  • 研究論文の著者
  • オープンソースコミュニティ
  • コントリビューターとメンテナー

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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。