Lara Translate MCP Server

Hvad laver “Lara Translate” MCP Server?

Lara Translate MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der forbinder AI-assistenter og applikationer med Lara Translate API, hvilket muliggør oversættelse på professionelt niveau. Ved at fungere som en bro mellem AI-modeller og oversættelsestjenesten, giver den mulighed for problemfri integration til opgaver som sprogditektion, kontekstafhængige oversættelser og brug af oversættelseshukommelser. Serveren gør det muligt for AI-applikationer at udføre oversættelser sikkert og fleksibelt, opdage tilgængelige værktøjer og ressourcer og håndtere oversættelsesanmodninger med strukturerede parametre. Denne tilgang forbedrer udviklingsworkflows, så applikationer kan tilbyde oversættelser af høj kvalitet uden direkte at håndtere den underliggende API, samtidig med at sikkerheden af API-legitimationsoplysninger opretholdes og avancerede funktioner til ikke-engelske sprog understøttes.

Liste over prompts

Der er ingen eksplicitte promptskabeloner i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over værktøjer

• Oversættelsesværktøj: Giver adgang til Lara Translate’s kerneoversættelsesfunktioner, så du kan lave strukturerede forespørgsler på tekstoversættelse, sprogditektion og kontekstafhængig oversættelsesbehandling.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Flersproget indholdsgenerering: Oversæt automatisk indhold til flere sprog for globale målgrupper uden manuel indgriben.
• Kontekstafhængige oversættelser: Forbedr oversættelsesnøjagtighed ved at udnytte kontekst og oversættelseshukommelser, til gavn for applikationer, der kræver domænespecifikt sprog.
• Problemfri workflowintegration: Integrer professionel oversættelse i eksisterende AI-drevne workflows, f.eks. chatbots eller dokumentbehandlingssystemer, uden direkte API-kald.
• Sprogditektion for AI-agenter: Giv AI-agenter mulighed for at detektere sproget på inputtekst, hvilket forbedrer brugeroplevelsen og routing.
• Sikker styring af legitimationsoplysninger: Centraliser oversættelseslogik og sikkerhed ved at holde API-legitimationsoplysninger indenfor MCP-serveren og reducere eksponering i klientapplikationer.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din windsurf.json eller tilsvarende konfigurationsfil.
3. Tilføj Lara Translate MCP-serveren til sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft at serveren kører ved at tjekke Windsurf-loggene.

Sikring af API-nøgler:

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

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er til stede.
2. Åbn din Claude-konfigurationsfil.
3. Tilføj Lara Translate MCP til mcpServers-konfigurationen:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Tjek Claude’s statusdashboard for at bekræfte integrationen.

Sikring af API-nøgler:

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

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Rediger Cursor-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Lara Translate MCP-serveren som følger:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft opsætningen ved at køre en testoversættelse.

Sikring af API-nøgler:

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

Cline

1. Sørg for, at Node.js er tilgængelig.
2. Åbn Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Lara Translate MCP i sektionen mcpServers:

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

4. Gem dine ændringer og genstart Cline.
5. Bekræft funktionalitet via en prøveoversættelsesanmodning.

Sikring af API-nøgler:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “lara-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af den tilgængelige dokumentation tilbyder Lara Translate MCP et robust oversættelsesværktøj og klare installationsvejledninger, men mangler eksplicitte promptskabeloner, MCP-ressourceoversigter og sampling/root dokumentation. Overordnet set er det en fokuseret og praktisk MCP-server til oversættelsesopgaver.

MCP-score