Lara Translate MCP 서버

“Lara Translate” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Lara Translate MCP 서버는 AI 어시스턴트와 애플리케이션을 Lara Translate API에 연결해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 모델과 번역 서비스 사이의 다리 역할을 하여 언어 감지, 맥락 인식 번역, 번역 메모리 활용 등 전문 수준의 번역 기능을 원활하게 통합할 수 있게 해줍니다. 서버를 통해 AI 애플리케이션은 안전하고 유연하게 번역을 수행하고, 사용 가능한 도구와 리소스를 탐색하며, 구조화된 매개변수로 번역 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 개발 워크플로우를 향상시키며, API의 직접적인 관리 없이도 고품질 번역을 제공하고 API 자격 증명의 보안은 유지하면서 비영어권 언어에 대한 고급 기능도 지원합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시적인 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시적인 MCP 리소스는 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 번역 도구: Lara Translate의 핵심 번역 기능에 접근할 수 있는 도구로, 텍스트 번역, 언어 감지, 맥락 인식 번역 처리를 구조적으로 요청할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 다국어 콘텐츠 생성: 수동 작업 없이 글로벌 대상에 맞게 콘텐츠를 여러 언어로 자동 번역합니다.
• 맥락 인식 번역: 맥락과 번역 메모리를 활용하여, 도메인 특화 언어가 필요한 애플리케이션의 번역 정확도를 높입니다.
• 원활한 워크플로우 통합: 챗봇이나 문서 처리 시스템 등 기존 AI 기반 워크플로우에 API 직접 호출 없이 전문 번역을 통합합니다.
• AI 에이전트의 언어 감지: 입력 텍스트의 언어를 감지하는 기능을 AI 에이전트에 제공하여 사용자 경험과 라우팅을 개선합니다.
• 안전한 자격 증명 관리: MCP 서버 내에 API 자격 증명을 보관하여, 번역 로직과 보안을 중앙 집중화하고 클라이언트 애플리케이션의 노출을 줄입니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. windsurf.json 또는 해당 구성 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Lara Translate MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 로그를 확인하여 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 구성에 Lara Translate MCP를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude의 상태 대시보드에서 통합이 완료되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Cursor

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 구성 파일을 수정하세요.
3. 다음과 같이 Lara Translate MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 테스트 번역을 실행하여 설정을 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Cline

1. Node.js가 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 Lara Translate MCP를 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 샘플 번역 요청을 통해 기능을 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

플로우 내에서 이 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 열고, 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있게 됩니다. “lara-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

사용 가능한 문서 기준, Lara Translate MCP는 견고한 번역 도구와 명확한 설정 지침을 제공하지만, 명시적인 프롬프트 템플릿, MCP 리소스 목록, 샘플링/루트 지원 문서는 없습니다. 전반적으로 번역 작업에 집중된 실용적 MCP 서버입니다.

MCP 점수