NeuroDock Translation

neurodock-mcp-translation

MCP サーバーとしてのコミュニケーションおよび翻訳ツールです。スキーマと プロンプトライブラリを @neurodock/extension-browser と共有します（Phase 2）。

バージョン： 0.0.2（開発者プレビュー、決定論的ベースライン）。

ステータス

v0.0.x では、ADR 0005 — 翻訳ツールの設計で指定された4つのツールを実装しています。

ツール	ステータス
translate_incoming	決定論的ベースライン + LLM による改良プロンプト
check_tone	決定論的ベースライン + LLM による改良プロンプト
rewrite_outgoing	決定論的ベースライン + LLM による改良プロンプト
brief_meeting	決定論的ベースライン + 原文アンカーの強制

設計方針：決定論的ベースライン + オプションの LLM による改良

ADR 0005 §1 に従い、このサーバーには LLM SDK が含まれていません（anthropic、openai、 ollama のインポートはありません）。基盤は設計上、プロバイダーに依存しません。 各ツールは次の形式のエンベロープを返します。

{
  "deterministic_analysis": {
    /* v0.1.0 output shape, populated heuristically */
  },
  "prompt_for_llm_refinement": {
    "role": "user",
    "content": "<rendered prompt template>",
    "output_schema_ref": "packages/mcp-translation/schemas/<tool>.schema.json"
  },
  "eval_corpus_slice": "packages/evals/corpora/translation/<slice>.jsonl"
}

呼び出し元の MCP クライアント（Claude Desktop、Claude Code、カスタム MCP ホスト）は、次のことができます。

1. 決定論的な分析のみを使用する — LLM が利用できない場合、レイテンシが重要な場合、またはユーザーがまだプロバイダーを設定していない場合に便利です。決定論的ベースラインでは、一般的な曖昧さのパターン（circle back、let's revisit、next week）の検出、単純な単語リストに基づくヒューリスティックによるトーンのスコアリング、話者の接頭辞と正規表現による会議の文字起こしの分割をすでに行います。
2. 独自の LLM で改良する — prompt_for_llm_refinement.content を呼び出し元で設定したモデル（Claude、GPT、ローカルの Llama）に渡し、output_schema_ref のスキーマに準拠する JSON 応答を要求します。ユーザーに表示する前に、決定論的な分析を改良後のオブジェクトに置き換えます。

これにより、このサーバーは LLM に接続しなくても有用であり、LLM に接続した場合も ベンダーに依存しません。

原文アンカーの強制（brief_meeting）

brief_meeting.ambiguous_items[].quoted_span.text は input.transcript[start_char:end_char] と一致しなければなりません。サーバーは 自身の決定論的な出力を含むすべての応答でこれを検証し、文字起こしに存在しない曖昧さを捏造するのではなく、 VERBATIM_ANCHOR_FAILED を発生させます。これは plan.md §7 で求められている ハルシネーション防止のための防護策です。

参考資料

• 仕様：セクション 7。
• ツール設計の根拠：docs/decisions/0005-translation-tool-design.md。
• 正式なスキーマ：packages/mcp-translation/schemas/。

実行方法

uv run neurodock-mcp-translation

このサーバーは MCP の stdio トランスポートを使用します。

スモークテスト：

uv run python -c "from neurodock_mcp_translation import server; print(server.app.name)"
# neurodock-mcp-translation

開発

uv sync --all-packages --all-extras
uv run pytest packages/mcp-translation/tests/ -v
uv run ruff check packages/mcp-translation/
uv run ruff format --check packages/mcp-translation/
uv run mypy --strict packages/mcp-translation/src/

既知の制限事項（v0.0.2）

• 言語パックはありません。決定論的ヒューリスティックは英語のみを対象とします。BCP-47 の target_language は受け付けますが、プロンプトに渡すだけです。
• 実際の LLM による model_provenance はありません。決定論的な分析ではすべての応答で mode="unknown" が設定されます。接続された LLM クライアントは、改良後の応答でこれを設定する必要があります。
• eval-corpus との連携はまだありません。eval_corpus_slice のパスはすべての応答に記録されますが、 スライス自体は eval-curator が管理し、Phase 2 で追加されます。
• ストリーミングには対応していません。長い会議の文字起こし（20万文字超）は、呼び出し元が分割する必要があります。
• schemas/ 配下の4つのスキーマは v0.1.0 のワイヤー契約です。v0.0.2 の エンベロープはこれらをラップしており、Phase 2 の LLM 改良フローがデフォルトの経路になった時点で、 ワイヤー契約に統合されます。