Lara Translate MCP Server

Ce face serverul MCP “Lara Translate”?

Serverul Lara Translate MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care conectează asistenții AI și aplicațiile la API-ul Lara Translate, oferind capacități de traducere la nivel profesional. Acționând ca o punte între modelele AI și serviciul de traducere, permite integrarea fără întreruperi pentru sarcini precum detectarea limbii, traduceri contextuale și utilizarea memoriilor de traducere. Serverul permite aplicațiilor AI să realizeze traduceri într-un mod sigur și flexibil, să descopere instrumente și resurse disponibile și să gestioneze cererile de traducere cu parametri structurați. Această abordare îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, permițând aplicațiilor să ofere traduceri de înaltă calitate fără a gestiona direct API-ul de bază, menținând în același timp securitatea acreditărilor API și susținând funcționalități avansate pentru limbile non-engleze.

Listă de Prompts

Nu sunt listate șabloane de prompt explicite în documentația sau fișierele din repository disponibile.

Listă de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în documentația sau fișierele din repository disponibile.

Listă de Instrumente

• Instrument de Traducere: Oferă acces la capabilitățile principale de traducere ale Lara Translate, permițând cereri structurate pentru traducere de text, detectare limbă și procesare de traduceri contextuale.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Generare de conținut multilingv: Traduce automat conținutul în mai multe limbi pentru publicuri globale, fără intervenție manuală.
• Traduceri contextuale: Crește acuratețea traducerii folosind contextul și memorii de traducere, benefic pentru aplicații cu limbaj specific domeniului.
• Integrare fără întreruperi în fluxuri: Integrează traduceri profesionale în fluxuri AI existente (chatboți, sisteme de procesare documente) fără apeluri directe la API.
• Detectare a limbii pentru agenți AI: Permite agenților AI să detecteze limba textului de intrare, îmbunătățind experiența utilizatorului și rutarea.
• Gestionare securizată a acreditărilor: Centralizează logica de traducere și securitatea, păstrând acreditările API în serverul MCP și reducând expunerea în aplicațiile client.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai Node.js instalat.
2. Localizează fișierul tău windsurf.json sau un fișier de configurare echivalent.
3. Adaugă serverul Lara Translate MCP în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează consultând logurile Windsurf.

Securizarea cheilor API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "cheia-ta-api"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.
2. Deschide fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă Lara Translate MCP la configurația mcpServers:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Verifică tabloul de bord Claude pentru a confirma integrarea.

Securizarea cheilor API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "cheia-ta-api"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Editează fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă serverul Lara Translate MCP astfel:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Confirmă configurarea rulând o traducere de test.

Securizarea cheilor API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "cheia-ta-api"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Asigură-te că Node.js este disponibil.
2. Deschide fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă Lara Translate MCP în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Cline.
5. Verifică funcționalitatea printr-o cerere de traducere de probă.

Securizarea cheilor API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "cheia-ta-api"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “lara-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să schimbi URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza documentației disponibile, Lara Translate MCP oferă un instrument robust de traducere și instrucțiuni de configurare clare, dar nu include șabloane de prompt explicite, listări de resurse MCP sau documentație pentru sampling/root. Per ansamblu, este un server MCP practic și dedicat sarcinilor de traducere.

Scor MCP