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nativ

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ローカル
github.com/Nativ-Technologies開発ツール12 日前に更新

nativ について

Nativ MCP Serverは、AIコーディングツールをNativのローカライズプラットフォームに接続します。翻訳メモリ、用語集、ブランドボイス、スタイルガイドを使う翻訳に加え、画像・音声・字幕のローカライズツールも備えています。

主な機能

  1. 01メモリとスタイル規則を使った翻訳
  2. 02テキストの一括翻訳
  3. 03翻訳メモリの管理
  4. 04画像テキストの抽出とローカライズ
  5. 05音声・字幕のローカライズ

活用シーン

  1. 01エディター内で製品文字列をローカライズ
  2. 02既存訳の確認と更新
  3. 03対象市場に合わせた画像テキストの調整
  4. 04ローカライズ音声や字幕の作成

MCP 対応

MCPクライアントをNativ APIに接続し、ローカライズ用のツール、リソース、プロンプトを提供します。stdioでローカル実行でき、ホスト型Streamable HTTP接続も案内されています。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"nativ-technologies-nativ": {
"command": "uvx",
"args": [
"nativ-mcp"
],
"env": {
"NATIV_API_KEY": "<NATIV_API_KEY>",
"NATIV_API_URL": "<NATIV_API_URL>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx nativ-mcp
設定が必要な環境変数
NATIV_API_KEYシークレットYour Nativ API key (create at https://dashboard.usenativ.com → Settings → API Keys)
NATIV_API_URLOptional custom API URL (defaults to https://api.usenativ.com)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypinativ-mcp0.1.3

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

Nativ MCP サーバー

mcp-name: io.github.Nativ-Technologies/nativ

あらゆる MCP 対応ツールで AI を活用したローカライズを実現します — Claude Code、Cursor、Windsurf などに対応しています。

Nativ は、ブランドの声、翻訳メモリ、用語集、スタイルガイドを尊重しながら、AI を使ってコンテンツを翻訳するローカライズプラットフォームです。この MCP サーバーにより、Nativ のローカライズエンジンをそのまま AI コーディングワークフローで利用できます。

Smithery MCP Badge


MCP 経由で Nativ を使う理由

  • 文脈に沿った翻訳 — ブラウザーに切り替えることなく、エディターから直接、文字列、コピー、コンテンツをローカライズできます
  • 翻訳メモリを活用 — 翻訳のたびに最初に TM を確認し、プロジェクト全体で一貫性を保ちます
  • ブランドの声を標準搭載 — チームのトーン、丁寧さ、スタイルガイドが自動的に適用されます
  • レビューして承認 — エディターから承認済みの翻訳を TM に追加し、品質を継続的に高められます
  • 複数の形式に対応 — JSON、CSV、Markdown、自由形式のテキストなど、Nativ がすべて処理します

クイックスタート

リモートの Streamable HTTP 接続については、ホスト型 MCPをご覧ください。 ホスト型の呼び出しでは X-API-Key に API キーを指定します。以下の stdio セットアップでは、 環境変数に NATIV_API_KEY を指定します。 JSON のみを扱う API クライアントは、ツールのスキーマ をインポートし、HTTPS メディア URL とともに /tools/{tool_name} を呼び出せます。

1. Nativ API キーを取得する

dashboard.usenativ.com でサインアップし、Settings → API Keys に移動してキーを作成します。キーは nativ_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx のような形式です。

2. インストールする

MCP 設定に追加します。

Claude Code / Claude Desktop (~/.claude/claude_desktop_config.json)
{
  "mcpServers": {
    "nativ": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "nativ-mcp"],
      "env": {
        "NATIV_API_KEY": "nativ_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
Cursor(プロジェクト内の .cursor/mcp.json またはグローバルの ~/.cursor/mcp.json)
{
  "mcpServers": {
    "nativ": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "nativ-mcp"],
      "env": {
        "NATIV_API_KEY": "nativ_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
Windsurf
{
  "mcpServers": {
    "nativ": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "nativ-mcp"],
      "env": {
        "NATIV_API_KEY": "nativ_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

注: 初回実行時に npx がパッケージを自動ダウンロードするため、手動でインストールする必要はありません。お使いのマシンに uv がまだインストールされていない場合は、初回起動時に自動でインストールされます。

代替方法:uvx を直接使用する

すでに uv がインストールされていて、npm ラッパーを使わずに済ませたい場合:

{
  "mcpServers": {
    "nativ": {
      "command": "uvx",
      "args": ["nativ-mcp"],
      "env": {
        "NATIV_API_KEY": "nativ_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

macOS のヒント: Cursor または Claude Desktop で spawn uvx ENOENT が表示される場合、GUI アプリはシェルの PATH を引き継ぎません。フルパス(例:"command": "/Users/you/.local/bin/uvx")を指定するか、ログインシェルでラップしてください:"command": "/bin/sh", "args": ["-lc", "uvx nativ-mcp"]。

3. 使ってみる

AI アシスタントに、次のように依頼できます。

  • 「『Welcome back!』をフランス語とドイツ語に翻訳して」
  • 「『Sign up』の既存の翻訳が翻訳メモリにあるか確認して」
  • 「ローカライズに関するスタイルガイドを教えて」
  • 「これらの i18n 文字列を、設定されているすべての言語にローカライズして」
  • 「このドイツ語訳を TM とブランドの声に照らしてレビューして」

ツール

ツール説明
translate完全なローカライズエンジン(TM、スタイルガイド、ブランドボイス、用語集)を使用してテキストを翻訳します
translate_batch複数のテキストを1回の呼び出しで指定言語に翻訳します
search_translation_memory翻訳メモリをあいまい検索し、既存の翻訳を探します
add_translation_memory_entry承認済みの翻訳をTMに追加し、今後再利用できるようにします
get_languages設定済みのすべての言語と、敬体・文体の設定を一覧表示します
get_translation_memory_statsTMの統計情報(エントリ総数、ソース、内訳)を取得します
get_style_guidesすべてのスタイルガイドの内容とステータスを一覧表示します
get_brand_voiceすべての翻訳の方向性を決めるブランドボイスのプロンプトを取得します
extract_image_text画像内のテキストセグメントを読み取り順に抽出します(OCR)
localize_imageレイアウトやグラフィックを維持したまま、画像内のテキストを翻訳文に置き換えます
check_image_cultural_fit画像における文化的配慮上の問題を対象市場ごとに検出します
transcribe_audioローカルの音声または動画ファイルを音声テキスト変換します(下書き。課金はsynthesize時)
parse_audio_script音声テキスト変換を実行せず、台本(.txt/.docx/.pdf/.srt)を解析します
list_voices吹き替え用のTTS音声を一覧表示します
preview_voice短いTTSプレビューをWAV形式でディスクに保存します
get_voice_consent_script音声クローンに必要な同意文を取得します
synthesize_audio課金対象のローカライズ済みTTS(および任意の吹き替え済みMP4)を生成してディスクに保存します
register_video後で再多重化できるようにソース動画を登録します
remux_videoWAVを登録済みの動画に多重化します
parse_subtitleローカルのSRT/ITTを解析し、タイムコード付きの字幕キューに変換します
localize_subtitlesSRT/ITTおよび/または動画の音声テキスト変換をもとに、メモリ上で字幕をローカライズします
clone_voice参照音声と口頭での同意に基づいてGoogleの音声クローンを作成します
create_byo_voice音声/動画からオリジナル話者のクローンを作成して保存するか、同意を得てGoogleのクローンを作成します
delete_saved_voiceリクエストに応じて、保存済みの音声クローンを削除します
get_audio_capabilitiesアカウントのメディア再生時間の上限と長尺コンテンツの利用資格を確認します
transcribe_audio_detailed完全な文字起こしセグメント、話者ID、タイミング、メディアIDを返します
translate_dialogue関連する話者の発話をまとめて翻訳し、タイミングとレビューの詳細を含めます
synthesize_audio_advanced話者ごとの音声、音楽、タイミング、完全なレビュー情報を指定して吹き替えます
upload_subtitleSRT/ITTソースを保存し、必要に応じて自動ローカライズします
list_subtitles保存済みの字幕ソースとローカライズ済みファイルを一覧表示します
localize_subtitle_file保存済みのITTソースをローカライズします
get_subtitle_download_url保存済み字幕の有効期限付きダウンロードURLを取得します
delete_subtitleリクエストに応じて、保存済み字幕を削除します
get_subtitle_review字幕のQC行と承認状況を確認します
update_subtitle_reviewレビュー済みの字幕翻訳と承認を保存します
export_subtitleレビュー時の編集内容を反映した字幕、またはQCワークブックをエクスポートします
list_translation_memory_entriesID付きの翻訳メモリエントリを一覧表示し、ページ単位で取得します
update_translation_memory_entry既存の翻訳メモリエントリを編集するか、有効/無効を切り替えます
delete_translation_memory_entryリクエストに応じて、翻訳メモリエントリを削除します
list_language_settings更新用のIDを含む、言語設定の全情報を取得します
get_language_formality_options対応するフォーマリティ設定を一覧表示します
update_language_formalityワークスペースの言語のフォーマリティ設定を保存します
update_language_custom_style言語ごとのスタイル指示を保存または消去します
list_style_guides編集用のスタイルガイドの全内容とIDを取得します
get_combined_prompt統合されたブランドプロンプトと有効なスタイルガイドを確認します
create_style_guideワークスペースのスタイルガイドを作成します
update_style_guide既存のスタイルガイドを編集するか、有効/無効を切り替えます
delete_style_guideリクエストに応じて、スタイルガイドを削除します
upload_style_guide.txtまたは.docx形式のスタイルガイドをインポートします
reorder_style_guidesスタイルガイドの順序を保存します
submit_translation_feedbackフィードバックまたは承認評価を保存します

51個すべてのツールは、ローカルとホスト型のMCPで共有されます。既存のツールの引数と結果はそのまま維持されます。音声クローンには既存のAPIを使用し、ユーザーによる所有権/許可の確認が必要です。オリジナル音声の吹き替えと保存済み字幕の例については、ワークフロー対応状況の監査をご覧ください。

リソース

URI説明
nativ://languages設定済みの言語(JSON)
nativ://style-guidesすべてのスタイルガイド(JSON)
nativ://brand-promptブランドボイスのプロンプト(JSON)
nativ://tm/stats翻訳メモリの統計情報(JSON)

プロンプト

プロンプト説明
localize-contentコンテンツを対象言語にローカライズするためのガイド付きワークフロー
review-translation翻訳を翻訳メモリ、スタイルガイド、ブランドボイスと照らし合わせてレビューします
batch-localize-stringsi18n文字列を構造化出力で一括ローカライズします

例

マーケティングの見出しを翻訳する
You: Translate "The future of luxury, delivered" to French and Japanese

AI: [calls translate tool for each language]

Translation (French): "L'avenir du luxe, livré chez vous"
  TM Match: 0% — new translation, no prior TM entries
  Rationale: "Livré chez vous" adds a personal touch absent from the literal
  "livré", aligning with the brand's premium yet approachable voice.

Translation (Japanese): "ラグジュアリーの未来を、あなたの元へ"
  TM Match: 45% partial — similar pattern found in TM from brand_voice source
既存の翻訳を確認する
You: Do we have translations for "Add to cart" in our TM?

AI: [calls search_translation_memory]

TM Search Results for "Add to cart" (3 matches):
- 95% [strong] "Add to cart" → "Ajouter au panier" (source: approved)
- 95% [strong] "Add to cart" → "In den Warenkorb" (source: brand_voice)
- 72% [partial] "Add items to cart" → "Ajouter des articles" (source: phrase_tm)
i18n文字列を一括ローカライズする
You: Localize these to French:
  - "Sign up"
  - "Log in"
  - "Forgot password?"
  - "Continue with Google"

AI: [calls translate_batch]

Batch translation to French (4 items):
1. "Sign up" → "S'inscrire" (TM 100%)
2. "Log in" → "Se connecter" (TM 100%)
3. "Forgot password?" → "Mot de passe oublié ?" (TM 92%)
4. "Continue with Google" → "Continuer avec Google" (TM 85%)

設定

環境変数必須説明
NATIV_API_KEYはいNativ APIキー(nativ_xxx...)
NATIV_API_URLいいえAPIのベースURL(デフォルトはhttps://api.usenativ.com)

動作の仕組み

この MCP サーバーは、AI コーディングアシスタントと Nativ API をつなぐブリッジとして機能します。

┌─────────────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐
│  Claude / Cursor /   │────▶│  Nativ MCP   │────▶│   Nativ API     │
│  Windsurf / etc.     │◀────│  Server      │◀────│ (Translation,   │
│                      │     │  (stdio)     │     │  TM, Styles)    │
└─────────────────────┘     └──────────────┘     └─────────────────┘

MCP サーバーは stdio 経由でローカルに実行されます。API キーで認証し、ユーザーに代わって Nativ REST API を呼び出します。AI アシスタントは、Nativ のツール、リソース、プロンプトをネイティブ機能として利用できます。

開発

# Clone the repo
git clone https://github.com/nativ-ai/nativ-mcp.git
cd nativ-mcp

# Set up environment
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

# Run the server (for testing)
NATIV_API_KEY=nativ_xxx nativ-mcp

# Run with MCP Inspector
NATIV_API_KEY=nativ_xxx npx @modelcontextprotocol/inspector uv run nativ-mcp

ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください。

リンク

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。