Serveur MCP Lara Translate

Que fait le serveur MCP “Lara Translate” ?

Le serveur MCP Lara Translate est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui connecte les assistants IA et les applications à l’API Lara Translate, offrant des capacités de traduction professionnelle. Faisant office de passerelle entre les modèles IA et le service de traduction, il permet une intégration transparente pour des tâches telles que la détection de langue, les traductions contextuelles et l’exploitation de mémoires de traduction. Le serveur permet aux applications IA de réaliser des traductions de manière sécurisée et flexible, de découvrir les outils et ressources disponibles, et de traiter les demandes de traduction avec des paramètres structurés. Cette approche améliore les workflows de développement, permettant aux applications d’offrir des traductions de haute qualité sans gérer directement l’API sous-jacente, tout en conservant la sécurité des identifiants API et en prenant en charge les fonctionnalités avancées pour les langues autres que l’anglais.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

• Outil de traduction : Donne accès aux principales fonctions de Lara Translate, permettant des requêtes structurées pour la traduction de texte, la détection de langue et la traduction contextuelle.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Génération de contenu multilingue : Traduisez automatiquement du contenu dans plusieurs langues pour des audiences mondiales, sans intervention manuelle.
• Traductions contextuelles : Améliorez la précision des traductions en exploitant le contexte et les mémoires de traduction, pour des applications qui requièrent un langage spécifique à un domaine.
• Intégration transparente aux workflows : Intégrez la traduction professionnelle dans vos workflows IA existants (chatbots, traitement de documents, etc.) sans appels directs à l’API.
• Détection de langue pour agents IA : Donnez aux agents IA la capacité de détecter la langue du texte d’entrée, pour une meilleure expérience utilisateur et un meilleur routage.
• Gestion sécurisée des identifiants : Centralisez la logique de traduction et la sécurité en conservant les identifiants API dans le serveur MCP, limitant leur exposition côté client.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration windsurf.json ou équivalent.
3. Ajoutez le serveur MCP Lara Translate à la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en consultant les logs de Windsurf.

Sécurisation des clés API :

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

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez Lara Translate MCP à la configuration mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez l’intégration via le tableau de bord d’état de Claude.

Sécurisation des clés API :

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

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez le serveur MCP Lara Translate comme suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Confirmez l’installation en effectuant une traduction test.

Sécurisation des clés API :

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

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez Lara Translate MCP dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez le fonctionnement via une demande de traduction d’exemple.

Sécurisation des clés API :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "lara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminverslemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “lara-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de saisir l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après la documentation, Lara Translate MCP fournit un outil de traduction robuste et des instructions de configuration claires, mais ne propose ni modèles de prompts explicites, ni ressources MCP listées, ni documentation sur le sampling/root. Dans l’ensemble, il s’agit d’un serveur MCP spécialisé et pratique pour les tâches de traduction.

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