关于 nativ
Nativ MCP Server 将 AI 编码助手连接到 Nativ 本地化平台。它在文本、图像、字幕和音频工作流中应用翻译记忆库、术语表、品牌语调和风格指南。
主要功能
- 01按本地化规则翻译文本和批量内容
- 02搜索和维护翻译记忆库
- 03读取和管理风格指南及品牌语调
- 04本地化图像和字幕
- 05转录、翻译并合成音频
适用场景
- 01在编辑器中本地化产品字符串
- 02依据团队术语和风格审校译文
- 03翻译图像文字和字幕
- 04制作本地化音频或配音视频
MCP 相关
该服务向 MCP 客户端提供 Nativ 本地化工具、资源和提示词,并使用 Nativ API 密钥调用 Nativ API。它支持本地 stdio 和托管 Streamable HTTP 连接。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Nativ MCP 服务
mcp-name: io.github.Nativ-Technologies/nativ
为任何兼容 MCP 的工具提供 AI 驱动的本地化功能 — Claude Code、Cursor、Windsurf 等。
Nativ 是一个本地化平台,使用 AI 翻译内容,同时遵循你的品牌语气、翻译记忆库、术语表和风格指南。此 MCP 服务将 Nativ 的完整本地化引擎引入你的 AI 编码工作流。
为什么通过 MCP 使用 Nativ?
- 在上下文中翻译 — 直接在编辑器中本地化字符串、文案和内容,无需切换到浏览器
- 感知翻译记忆库 — 每次翻译都会先检查你的 TM,确保整个项目中的内容一致
- 内置品牌语气 — 自动应用团队的语气、正式程度和风格指南
- 审核并批准 — 在编辑器中将已批准的译文添加到 TM,持续提升质量
- 支持多种格式 — JSON、CSV、Markdown 或自由文本 — Nativ 均可处理
快速开始
有关远程 Streamable HTTP 连接,请参阅托管 MCP。
托管调用使用 X-API-Key 中的 API 密钥;下方的 stdio 配置会从环境中读取
NATIV_API_KEY。
仅支持 JSON 的 API 客户端可以导入工具架构,
并通过 HTTPS 媒体 URL 调用 /tools/{tool_name}。
1. 获取 Nativ API 密钥
在 dashboard.usenativ.com 注册,前往 Settings → API Keys,然后创建密钥。密钥格式为 nativ_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
2. 安装
将以下内容添加到你的 MCP 配置中:
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(项目中的 .cursor/mcp.json 或全局配置中的 ~/.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"
}
}
}
}
**注意:**首次运行时,
npx会自动下载软件包 — 无需手动安装。如果你的机器上尚未安装uv,它会在首次启动时自动安装。替代方案:直接使用
uvx如果你已安装
uv,并希望跳过 npm 包装器:{ "mcpServers": { "nativ": { "command": "uvx", "args": ["nativ-mcp"], "env": { "NATIV_API_KEY": "nativ_your_api_key_here" } } } }**macOS 提示:**如果你在 Cursor 或 Claude Desktop 中遇到
spawn uvx ENOENT,这是因为图形应用不会继承 shell 的 PATH。请使用完整路径(例如"command": "/Users/you/.local/bin/uvx"),或通过登录 shell 调用:"command": "/bin/sh", "args": ["-lc", "uvx nativ-mcp"]。
3. 开始使用
可以向 AI 助手提出这类请求:
- “将‘Welcome back!’翻译成法语和德语”
- “检查我们的翻译记忆库中是否已有‘Sign up’的译文”
- “我们的本地化风格指南是什么?”
- “将这些 i18n 字符串本地化为所有已配置的语言”
- “根据我们的 TM 和品牌语气审核这段德语译文”
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
translate | 使用完整的本地化引擎(TM、风格指南、品牌调性、术语表)翻译文本 |
translate_batch | 在一次调用中将多段文本翻译成目标语言 |
search_translation_memory | 在翻译记忆库中模糊搜索现有译文 |
add_translation_memory_entry | 将已审核的译文添加到 TM,以便将来复用 |
get_languages | 列出所有已配置的语言及其正式程度和风格设置 |
get_translation_memory_stats | 获取 TM 统计信息——条目总数、来源和明细 |
get_style_guides | 列出所有风格指南及其内容和状态 |
get_brand_voice | 获取影响所有译文的品牌调性提示词 |
extract_image_text | 按阅读顺序提取图像上的文本片段(OCR) |
localize_image | 在原位置替换图像上的文本并翻译,同时保留布局和图形 |
check_image_cultural_fit | 标记图像在目标市场中可能存在的文化敏感性问题 |
transcribe_audio | 将本地音频或视频文件转换为文本(草稿;在 synthesize 时计费) |
parse_audio_script | 解析脚本(.txt/.docx/.pdf/.srt),而不是运行 STT |
list_voices | 列出用于配音的 TTS 声音 |
preview_voice | 将短 TTS 预览 WAV 保存到磁盘 |
get_voice_consent_script | 获取克隆声音所需的同意文案 |
synthesize_audio | 生成计费的本地化 TTS(以及可选的配音 MP4)并保存到磁盘 |
register_video | 存储源视频,以供之后重新封装 |
remux_video | 将 WAV 封装到已注册的视频中 |
parse_subtitle | 将本地 SRT/ITT 解析为带时间的字幕条目 |
localize_subtitles | 从 SRT/ITT 和/或视频 STT 在内存中本地化字幕 |
clone_voice | 根据参考语音和口头同意创建 Google 语音克隆 |
create_byo_voice | 根据音频/视频创建并保存原说话人克隆,或在获得同意后创建 Google 克隆 |
delete_saved_voice | 按请求删除已保存的克隆语音 |
get_audio_capabilities | 读取账户的媒体时长限制和长篇内容资格 |
transcribe_audio_detailed | 返回完整的转录片段、说话人 ID、时间信息和媒体 ID |
translate_dialogue | 连贯地翻译相关说话人的轮次,并提供时间信息和审核详情 |
synthesize_audio_advanced | 使用特定说话人的语音配合音乐和时间信息进行配音,并提供完整审核数据 |
upload_subtitle | 保存 SRT/ITT 源文件,可选择自动本地化 |
list_subtitles | 列出已保存的字幕源文件和本地化文件 |
localize_subtitle_file | 本地化已保存的 ITT 源文件 |
get_subtitle_download_url | 获取已保存字幕的限时下载 URL |
delete_subtitle | 按请求删除已保存的字幕 |
get_subtitle_review | 读取字幕 QC 行和批准状态 |
update_subtitle_review | 保存审核后的字幕译文和批准状态 |
export_subtitle | 导出包含审核修改的字幕,或导出 QC 工作簿 |
list_translation_memory_entries | 列出 TM 条目并分页显示其 ID |
update_translation_memory_entry | 编辑现有 TM 条目,或启用/停用该条目 |
delete_translation_memory_entry | 按请求删除 TM 条目 |
list_language_settings | 获取包含 ID 的完整语言设置,以供更新 |
get_language_formality_options | 列出支持的正式程度设置 |
update_language_formality | 保存工作区语言的正式程度设置 |
update_language_custom_style | 保存或清除每种语言的风格说明 |
list_style_guides | 获取完整的风格指南内容和 ID,以供编辑 |
get_combined_prompt | 读取组合后的品牌提示词和已启用的风格指南 |
create_style_guide | 创建工作区风格指南 |
update_style_guide | 编辑现有风格指南,或启用/停用该指南 |
delete_style_guide | 按请求删除风格指南 |
upload_style_guide | 从 .txt 或 .docx 导入风格指南 |
reorder_style_guides | 保存风格指南的顺序 |
submit_translation_feedback | 保存反馈或批准评分 |
全部 51 个工具由本地 MCP 和托管 MCP 共用。现有工具保留其参数和结果。语音克隆使用现有 API,并要求用户确认其所有权或已获授权。有关原声配音和已保存字幕的示例,请参阅工作流覆盖范围审计。
资源
| URI | 描述 |
|---|---|
nativ://languages | 已配置的语言(JSON) |
nativ://style-guides | 所有风格指南(JSON) |
nativ://brand-prompt | 品牌语气提示词(JSON) |
nativ://tm/stats | 翻译记忆统计信息(JSON) |
提示词
| 提示词 | 描述 |
|---|---|
localize-content | 引导式工作流,将内容本地化为目标语言 |
review-translation | 根据 TM、风格指南和品牌语气审核译文 |
batch-localize-strings | 批量本地化 i18n 字符串并生成结构化输出 |
示例
翻译营销标题
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
检查现有译文
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)
批量本地化 i18n 字符串
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%)
配置
| 环境变量 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|
NATIV_API_KEY | 是 | 你的 Nativ API 密钥(nativ_xxx...) |
NATIV_API_URL | 否 | API 基础 URL(默认为 https://api.usenativ.com) |
工作原理
此 MCP 服务充当 AI 编码助手与 Nativ API 之间的桥梁:
┌─────────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Claude / Cursor / │────▶│ Nativ MCP │────▶│ Nativ API │
│ Windsurf / etc. │◀────│ Server │◀────│ (Translation, │
│ │ │ (stdio) │ │ TM, Styles) │
└─────────────────────┘ └──────────────┘ └─────────────────┘
MCP 服务通过 stdio 在本地运行。它使用你的 API 密钥进行身份验证,并代表你调用 Nativ REST API。你的 AI 助手会将 Nativ 的工具、资源和提示词视为原生功能。
开发
# 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
许可证
MIT — 请参阅 LICENSE。
链接
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。