Servidor MCP Lara Translate

¿Qué hace el Servidor MCP “Lara Translate”?

El Servidor MCP Lara Translate es un servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA y aplicaciones con la API de Lara Translate, habilitando capacidades de traducción profesional. Actuando como puente entre los modelos de IA y el servicio de traducción, permite una integración fluida para tareas como detección de idioma, traducciones contextuales y el uso de memorias de traducción. El servidor posibilita que las aplicaciones de IA realicen traducciones de manera segura y flexible, descubran herramientas y recursos disponibles, y gestionen solicitudes de traducción con parámetros estructurados. Este enfoque mejora los flujos de desarrollo, permitiendo ofrecer traducciones de alta calidad sin gestionar directamente la API subyacente, manteniendo la seguridad de las credenciales y soportando funciones avanzadas para idiomas distintos al inglés.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompt explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

• Herramienta de Traducción: Proporciona acceso a las capacidades principales de traducción de Lara Translate, permitiendo solicitudes estructuradas para traducción de textos, detección de idioma y procesamiento contextualizado de traducciones.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Generación de Contenido Multilingüe: Traduce automáticamente contenido a varios idiomas para audiencias globales sin intervención manual.
• Traducciones Contextuales: Mejora la precisión de la traducción aprovechando el contexto y memorias de traducción, útil para aplicaciones que requieren lenguaje específico de dominio.
• Integración fluida en flujos de trabajo: Incorpora traducción profesional en flujos de trabajo impulsados por IA, como chatbots o sistemas de procesamiento de documentos, sin llamadas directas a la API.
• Detección de idioma para agentes de IA: Permite que los agentes de IA detecten el idioma del texto de entrada, mejorando la experiencia del usuario y el enrutamiento.
• Gestión segura de credenciales: Centraliza la lógica de traducción y la seguridad manteniendo las credenciales API dentro del servidor MCP, reduciendo la exposición en aplicaciones cliente.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Localiza tu archivo de configuración windsurf.json o equivalente.
3. Añade el servidor MCP Lara Translate a la sección mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento revisando los registros de Windsurf.

Protección de claves API:

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

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre tu archivo de configuración de Claude.
3. Añade Lara Translate MCP a la configuración de mcpServers:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Consulta el panel de estado de Claude para confirmar la integración.

Protección de claves API:

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

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade el servidor MCP Lara Translate de la siguiente forma:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Confirma la configuración realizando una traducción de prueba.

Protección de claves API:

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

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Abre el archivo de configuración de Cline.
3. Añade Lara Translate MCP en la sección mcpServers:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Verifica el funcionamiento con una solicitud de traducción de ejemplo.

Protección de claves API:

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “lara-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, Lara Translate MCP proporciona una herramienta de traducción robusta e instrucciones de configuración claras, pero carece de plantillas de prompt explícitas, listados de recursos MCP y documentación sobre muestreo/soporte raíz. En conjunto, es un servidor MCP enfocado y práctico para tareas de traducción.

Puntuación MCP