خادم لارا ترانسليت MCP

ماذا يفعل خادم “لارا ترانسليت” MCP؟

خادم لارا ترانسليت MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يربط مساعدي الذكاء الاصطناعي والتطبيقات بواجهة برمجة تطبيقات لارا ترانسليت، مما يمكّن من الترجمة بمستوى احترافي. من خلال عمله كجسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي وخدمة الترجمة، يسمح بالتكامل السلس للمهام مثل اكتشاف اللغة، والترجمات المدركة للسياق، والاستفادة من ذاكرة الترجمة. يمكّن الخادم تطبيقات الذكاء الاصطناعي من تنفيذ الترجمات بشكل آمن ومرن، واكتشاف الأدوات والموارد المتاحة، والتعامل مع طلبات الترجمة بمعايير منظمة. يعزز هذا النهج سير عمل التطوير، ويسمح للتطبيقات بتقديم ترجمات عالية الجودة دون الحاجة لإدارة واجهة البرمجة مباشرة، مع الحفاظ على أمان بيانات اعتماد API ودعم الميزات المتقدمة للغات غير الإنجليزية.

قائمة القوالب (Prompts)

لا توجد قوالب طلبات صريحة مذكورة في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الموارد (Resources)

لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في التوثيق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الأدوات (Tools)

• أداة الترجمة: توفر الوصول إلى إمكانيات الترجمة الأساسية في لارا ترانسليت، مما يسمح بطلبات منظمة لترجمة النصوص، واكتشاف اللغة، ومعالجة الترجمة المدركة للسياق.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إنشاء محتوى متعدد اللغات: ترجمة المحتوى تلقائيًا إلى عدة لغات للجمهور العالمي دون تدخل يدوي.
• ترجمات مدركة للسياق: رفع دقة الترجمة بالاستفادة من السياق وذاكرات الترجمة، وهو ما يفيد التطبيقات التي تحتاج لغة متخصصة بالمجال.
• تكامل سلس مع سير العمل: دمج الترجمة الاحترافية ضمن سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة أو أنظمة معالجة المستندات، دون الحاجة لاستدعاء API بشكل مباشر.
• اكتشاف اللغة لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تزويد وكلاء الذكاء الاصطناعي بقدرة اكتشاف لغة النص المدخل، مما يحسن تجربة المستخدم والتوجيه.
• إدارة بيانات الاعتماد بشكل آمن: مركزية منطق الترجمة والأمان بالحفاظ على بيانات اعتماد API ضمن خادم MCP، وتقليل التعرض في تطبيقات العميل.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js لديك.
2. حدد موقع ملف الإعدادات windsurf.json أو ما يعادله.
3. أضف خادم لارا ترانسليت MCP إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من تشغيل الخادم من خلال سجل Windsurf.

تأمين مفاتيح API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن مثبتًا بالفعل.
2. افتح ملف إعدادات Claude الخاص بك.
3. أضف لارا ترانسليت MCP إلى إعدادات mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
5. تحقق من لوحة حالة Claude لتأكيد التكامل.

تأمين مفاتيح API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.
2. عدل ملف إعدادات Cursor.
3. أضف خادم لارا ترانسليت MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من الإعداد بإجراء اختبار ترجمة.

تأمين مفاتيح API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. تأكد من توفر Node.js.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. أضف لارا ترانسليت MCP في قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الوظائف من خلال طلب ترجمة تجريبي.

تأمين مفاتيح API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لبدء دمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعدادات MCP على مستوى النظام، أدرج تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "lara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “lara-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى التوثيق المتاح، يوفر لارا ترانسليت MCP أداة ترجمة قوية وتعليمات إعداد واضحة، لكنه يفتقر إلى قوالب الطلبات الصريحة، ووصف موارد MCP، وتوثيق دعم التوليد العيني. بشكل عام، هو خادم MCP عملي ومركّز لمهام الترجمة.

تقييم MCP