mcp-google-sheets

{ "Build generative AI applications with foundation models": "Construir aplicaciones de IA generativas con modelos de base", "Access Key ID": "Clave de acceso ID", "Secret Access Key": "Clave de acceso secreta", "Region": "Región", "US East (N. Virginia) [us-east-1]": "EEUU Este (N. Virginia) [us-east-1]", "US East (Ohio) [us-east-2]": "EEUU Este (Ohio) [us-east-2]", "US West (Oregon) [us-west-2]": "Oeste de EEUU (Oregon) [us-west-2]", "Asia Pacific (Hyderabad) [ap-south-2]": "Asia Pacífico (Hyderabad) [ap-south-2]", "Asia Pacific (Mumbai) [ap-south-1]": "Asia Pacific (Mumbai) [ap-south-1]", "Asia Pacific (Osaka) [ap-northeast-3]": "Asia Pacífico (Osaka) [ap-northeast-3]", "Asia Pacific (Seoul) [ap-northeast-2]": "Asia-Pacífico (Seoul) [ap-northeast-2]", "Asia Pacific (Singapore) [ap-southeast-1]": "Asia Pacífico (Singapore) [ap-southeast-1]", "Asia Pacific (Sydney) [ap-southeast-2]": "Asia Pacífico (Sydney) [ap-southeast-2]", "Asia Pacific (Tokyo) [ap-northeast-1]": "Asia Pacific (Tokyo) [ap-northeast-1]", "Canada (Central) [ca-central-1]": "Canada (Central) [ca-central-1]", "Europe (Frankfurt) [eu-central-1]": "Europa (mañana) [eu-central-1]", "Europe (Ireland) [eu-west-1]": "Europa (mañana) [eu-west-1]", "Europe (London) [eu-west-2]": "Europa (Londres) [eu-west-2]", "Europe (Milan) [eu-south-1]": "Europa (Milán) [eu-south-1]", "Europe (Paris) [eu-west-3]": "Europa (Paris) [eu-west-3]", "Europe (Spain) [eu-south-2]": "Europa (España) [eu-south-2]", "Europe (Stockholm) [eu-north-1]": "Europe (Stockholm) [eu-north-1]", "Europe (Zurich) [eu-central-2]": "Europa (Zúrich) [eu-central-2]", "South America (São Paulo) [sa-east-1]": "América del Sur (Paulo) [sa-east-1]", "AWS Bedrock authentication using Access Key and Secret Key.": "Autenticación de AWS Bedrock usando Access Key y Secret Key.", "Ask Bedrock": "Pregúntele roca", "Generate Content from Image": "Generar contenido de la imagen", "Generate Image": "Generar imagen", "Generate Embeddings": "Generar incrustaciones", "Send a text prompt to an Amazon Bedrock model.": "Enviar un mensaje de texto a un modelo Amazon Bedrock.", "Ask a Bedrock model a question about an image.": "Haz un modelo Bedrock una pregunta sobre una imagen.", "Generate an image from a text prompt using Amazon Titan Image Generator or Stability AI models.": "Generar una imagen a partir de un mensaje de texto usando el Generador de Imagen Amazon Titan o los modelos IA de Estabilidad.", "Generate vector embeddings from text using Amazon Titan Embed, Cohere Embed, or Amazon Nova Multimodal Embeddings models.": "Generar incrustaciones vectoriales a partir de texto usando los modelos Amazon Titan Embed, Cohere Embed, o Amazon Nova Multimodal Embeddings.", "Model": "Modelo", "Prompt": "Petición", "System Prompt": "Prompt del sistema", "Temperature": "Temperatura", "Maximum Tokens": "Tokens máximos", "Top P": "Top P", "Stop Sequences": "Detener secuencias", "Memory Key": "Clave de memoria", "Image": "Imagen", "Negative Prompt": "Prompt negativa", "Width": "Width", "Height": "Altura", "Seed": "Semilla", "Input Text": "Input Text", "Embedding Purpose": "Propósito de incrustación", "Dimensions": "Dimensiones", "Normalize": "Normalizar", "The foundation model to use for generation.": "El modelo de fundación a utilizar para la generación.", "Instructions that guide the model behavior.": "Instrucciones que guían el comportamiento del modelo.", "Controls randomness. Lower values produce more deterministic output.": "Controla el aleatorio. Los valores inferiores producen una salida más determinista.", "The maximum number of tokens to generate.": "El número máximo de tokens a generar.", "Nucleus sampling: the model considers tokens with top_p probability mass.": "Muestreo de núcleo: el modelo considera tokens con masa de probabilidad top_p.", "Sequences that will cause the model to stop generating. Up to 4 sequences.": "Secuencias que harán que el modelo deje de generar. Hasta 4 secuencias.", "A memory key that will keep the chat history shared across runs and flows. Keep it empty to leave the model without memory of previous messages.": "Una clave de memoria que mantendrá el historial de chat compartido entre ejecuciones y flujos. Dejarlo vacío para dejar el modelo sin memoria de mensajes anteriores.", "The foundation model to use. Must support image input.": "El modelo de base a usar. Debe soportar entrada de imagen.", "The image to analyze (PNG, JPEG, GIF, or WebP).": "La imagen a analizar (PNG, JPEG, GIF o WebP).", "What do you want the model to tell you about the image?": "¿Qué quieres que el modelo te cuente sobre la imagen?", "The image generation model to use.": "El modelo de generación de imágenes a utilizar.", "A text description of the image you want to generate.": "Una descripción de texto de la imagen que desea generar.", "Describe what you do NOT want in the image. Helps refine the output.": "Describa lo que NO desea en la imagen. Ayuda a refinar la salida.", "Image width in pixels. Must be supported by the model.": "Ancho de la imagen en píxeles. Debe ser soportado por el modelo.", "Image height in pixels. Must be supported by the model.": "Altura de la imagen en píxeles. Debe ser soportada por el modelo.", "A seed for reproducible results. Use the same seed and prompt to get the same image.": "Una semilla para resultados reproducibles. Usa la misma semilla y pregunta para obtener la misma imagen.", "The embedding model to use.": "El modelo de incrustación a utilizar.", "The text to generate embeddings for.": "El texto para generar incrustaciones.", "Optimize embeddings for your use case. Only used by Nova Multimodal Embeddings.": "Optimice las incrustaciones para su caso de uso. Solo usadas por Nova Multimodal Embeddings.", "The number of dimensions for the output embedding vector. Titan Embed v2: 256, 512, 1024. Nova Multimodal: 256, 384, 1024, 3072.": "El número de dimensiones para el vector de embebido de salida. Titan Embed v2: 256, 512, 1024. Nova Multimodal: 256, 384, 1024, 3072.", "Whether to normalize the output embedding vector. Supported by Titan Embed v2.": "Si se normaliza el vector de salida embebido. Soportado por Titan Embed v2.", "Generic Index": "Índice genérico", "Generic Retrieval": "Recuperación Genérica", "Text Retrieval": "Recuperación de texto", "Classification": "Clasificación", "Clustering": "Clustering" }