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Libretranslate

Libretranslate

远程服务
pipeworx.io生产力22 天前更新

关于 Libretranslate

Libretranslate 是封装兼容 LibreTranslate 实例的 MCP 服务,可用于翻译和语言检测。它面向拥有自有端点或 API 密钥的用户;必须配置实例,不能直接使用免密公共服务。

主要功能

  1. 01将文本翻译为目标语言
  2. 02检测文本语言
  3. 03列出可用语言
  4. 04配置端点及可选 API 密钥

适用场景

  1. 01使用已配置实例翻译文本
  2. 02识别给定文本的语言
  3. 03翻译前查看可用语言

MCP 相关

向 MCP 客户端提供翻译、语言检测和语言列表工具。它支持本地 stdio 或 Pipeworx 网关连接,并要求配置 LibreTranslate 端点;网关端点还包含共享元工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/libretranslate/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

44
参数类型必填说明
qstring否question 的别名。
askstring否question 的别名。
textstring否question 的别名。
inputstring否question 的别名。
packsarray否可选。将路由限制为这些包的 slug(例如 ["sec-form-d","sec-13f"]),路由器随后只会从这些包中的工具进行选择。省略则使用默认的完整目录路由。Slug 可从 list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory 获取;未列出或未知的 slug 会被忽略,并在 _meta.pack_scope.ignored 中列出。如果没有任何 slug 能匹配问题,则会在整个目录中路由,并设置 _meta.pack_scope.full_catalog:true(绝不会返回空答案)。
querystring否question 的别名。
promptstring否question 的别名。
messagestring否question 的别名。
questionstring是用自然语言表达的问题或请求。支持 query、q、prompt、text、input、ask、message 作为别名。

详细介绍

@pipeworx/libretranslate

LibreTranslate MCP — 对任何兼容 LibreTranslate 的实例进行轻量封装。

属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1882+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是独立的非官方集成 — 与上游提供方无关联、未获其认可,也非由其发布。

工具

  • translate(text, target, source?, format?)
  • detect_language(text)
  • list_languages()

身份验证 / 端点

LibreTranslate 的免费公共实例大多已关闭或转为付费服务。 你必须提供一个实例:

通过以下方式配置:

  • 平台: 网关环境变量 PLATFORM_LIBRETRANSLATE_ENDPOINT(URL)和可选的 PLATFORM_LIBRETRANSLATE_KEY。
  • 自带实例: 在网关 URL 中传入 ?_endpoint=https://your-instance/&_apiKey=...。

数据格式

标准 LibreTranslate v1 API — 参见规范。

公共实例(已于 2026-08-06 验证)

此工具包原本可能默认使用的所有免费公共实例都已不可用,因此没有无需密钥的使用方式。已于上述日期检查:

实例结果
translate.argosopentech.com无法解析
libretranslate.com400,需要密钥
translate.terraprint.co502
lt.vern.cc502
translate.fedilab.app403
libretranslate.eownerdead.dedyn.io403
trans.zillyhuhn.com403

未配置时,每个工具现在都会返回 {found: false, reason: "requires_endpoint"},并指明 deepl_translate — 而不是抛出错误,因为这会被记录为工具错误,并且在日志中无法与上游服务宕机区分。此工具包已列入网关的 BYO_ONLY_KEY_PACKS,因此路由会将其排在无需调用方提供密钥即可响应的翻译工具之后。

快速开始

添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "libretranslate": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/libretranslate/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/libretranslate/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及共享的 Pipeworx 元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall,以及网关级别的其余工具。因此,你看到的工具数量会多于此表:目前,单个工具包端点会在该工具包自有工具之外,列出大约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其准确范围,并且是当天情况的权威依据。

这是有意为之,并非意外的多路复用。元工具可让受限连接回答此工具包无法处理的问题 — 通过跨整个目录进行路由的 ask_pipeworx — 无需你再添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不包含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义消耗的上下文超过了路由带来的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

或者连接完整的 Pipeworx 网关,直接获取所有工具包的工具列表,而不只是此工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1882+ 个数据源。唯一的区别是哪些工具包的工具会被直接列出;从任一端点都可以通过 ask_pipeworx 访问所有工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/libretranslate_translate \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Hello, how are you?","target":"es"}'

首次调用无需账户。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/libretranslate_translate。查找工具:使用 {"query":"..."} 向 https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs 发送 POST 请求。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可作为本地 stdio MCP 服务运行,无需 Pipeworx 账户,也无需经过网关往返:

{
  "mcpServers": {
    "libretranslate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-libretranslate"]
    }
  }
}

也可以直接运行,确认它能正常启动:

npx -y @pipeworx/mcp-libretranslate

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并针对仅限此软件包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不包含上方网关连接所添加的任何共享元工具。相同的源代码,相同的工具,无需 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你也可以用通俗的英语提问,而不是直接调用工具——这既适用于上方的软件包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Libretranslate data" })

网关会选择合适的工具并自动填写参数。

更多信息

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。