mcp-google-sheets

{ "1": "1", "2": "2", "3": "3", "4": "4", "Straico": "Straico", "All-in-one generative AI platform": "Gesamte generative KI-Plattform", "\nFollow these instructions to get your Straico API Key:\n\n1. Visit the following website: https://platform.straico.com/user-settings.\n2. Once on the website, locate \"Connect with Straico API\" and click on the copy API Key.\n": "\nFolge diesen Anweisungen, um deinen Straico API Key zu erhalten:\n\n1. Besuche die folgende Website: https://platform.straico. om/user-settings.\n2. Wenn Sie auf der Website sind, suchen Sie \"Mit Straico API verbinden\" und klicken Sie auf den Copy-API-Schlüssel.\n", "Ask AI": "KI fragen", "Image Generation": "Bildgenerierung", "Upload File": "Datei hochladen", "Create RAG": "RAG erstellen", "List RAGs": "Listen-RAGs", "Get RAG by ID": "Hole RAG per ID", "Update RAG": "RAG aktualisieren", "Delete RAG": "RAG löschen", "RAG Prompt Completion": "RAG Prompt Fertigstellung", "Create Agent": "Agenten erstellen", "Add RAG to Agent": "RAG zum Agent hinzufügen", "List Agents": "Agenten auflisten", "Delete Agent": "Agenten löschen", "Update Agent": "Agent aktualisieren", "Get Agent Details": "Agenten-Details abrufen", "Agent Prompt Completion": "Agentenabfrage abgeschlossen", "Custom API Call": "Eigener API-Aufruf", "Enables users to generate prompt completion based on a specified model.": "Ermöglicht Benutzern die Fertigstellung der Eingabeaufforderung basierend auf einem bestimmten Modell.", "Enables users to generate high-quality images based on textual descriptions.": "Ermöglicht dem Benutzer, qualitativ hochwertige Bilder auf der Grundlage textueller Beschreibungen zu generieren.", "Upload a file to Straico API for processing.": "Laden Sie eine Datei zur Verarbeitung auf Straico API hoch.", "Create a new RAG (Retrieval-Augmented Generation) base in the database.": "Erstellen Sie eine neue RAG-Datenbank (Retrieval-Augmented Generation) in der Datenbank.", "List all RAG (Retrieval-Augmented Generation) bases for a user.": "Listet alle RAG-Datenbanken (Retrieval-Augmented Generation) für einen Benutzer auf.", "Retrieve a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) base by its ID.": "Abrufen einer spezifischen RAG-Basis (Retrieval-Augmented Generation) durch ihre ID.", "Update an existing RAG (Retrieval-Augmented Generation) base with additional files.": "Aktualisieren Sie eine vorhandene RAG-Datenbank (Retrieval-Augmented Generation) mit zusätzlichen Dateien.", "Delete a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) base by its ID.": "Löschen einer spezifischen RAG-Basis (Retrieval-Augmented Generation) durch ihre ID.", "Send a prompt to a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) model.": "Senden Sie eine Aufforderung an ein bestimmtes RAG-Modell (Retrieval-Augmented Generation) .", "Creates a new agent in the database for the user.": "Erstellt einen neuen Agenten in der Datenbank für den Benutzer.", "Adds a new RAG to an agent in the database for the user.": "Fügt einen neuen RAG einem Agenten in der Datenbank für den Benutzer hinzu.", "Retrieves the list of agents created by and available to the user.": "Ruft die Liste der Agenten ab, die von und für den Benutzer erstellt wurden.", "Delete a specific agent by its ID": "Einen bestimmten Agenten durch seine ID löschen", "Update the details of a specific agent": "Details eines bestimmten Agenten aktualisieren", "Retrieve details of a specific agent": "Details eines bestimmten Agenten abrufen", "Prompt an agent with a message and get a response": "Einen Agenten mit einer Nachricht anfragen und eine Antwort erhalten", "Make a custom API call to a specific endpoint": "Einen benutzerdefinierten API-Aufruf an einen bestimmten Endpunkt machen", "Model": "Modell", "Prompt": "Prompt", "File URLs": "Datei-URLs", "YouTube URLs": "YouTube URLs", "Image URLs": "Bild-URLs", "Display Transcripts": "Transkript anzeigen", "Temperature": "Temperatur", "Max Tokens": "Max. Token", "Number of Images": "Anzahl der Bilder", "Image Dimensions": "Bildgröße", "Description": "Beschreibung", "File": "Datei", "Name": "Name", "Chunking Method": "Chunking-Methode", "Chunk Size": "Chunk-Größe", "Chunk Overlap": "Chunk-Überlappung", "Separator": "Trennzeichen", "Separators": "Trennzeichen", "Breakpoint Threshold Type": "Haltepunkt-Grenzwert Typ", "Buffer Size": "Puffergröße", "RAG ID": "RAG ID", "Search Type": "Suchtyp", "Number of Documents": "Anzahl der Dokumente", "Fetch K": "Hole K", "Lambda Mult": "Lambda Mult", "Score Threshold": "Punktestand Grenzwert", "Custom Prompt": "Benutzerdefinierte Aufforderung", "Default LLM": "Standard LLM", "Tags": "Tags", "Agent": "Agent", "Status": "Status", "Visibility": "Sichtbarkeit", "Method": "Methode", "Headers": "Kopfzeilen", "Query Parameters": "Abfrageparameter", "Body": "Körper", "Response is Binary ?": "Antwort ist binär?", "No Error on Failure": "Kein Fehler bei Fehler", "Timeout (in seconds)": "Timeout (in Sekunden)", "The model which will generate the completion. Some models are suitable for natural language tasks, others specialize in code.": "Das Modell, das die Vervollständigung generiert. Einige Modelle eignen sich für Aufgaben der natürlichen Sprache, andere sind auf Code spezialisiert.", "The prompt text for which completions are requested": "Der Text der Eingabeaufforderung, für die Vervollständigungen angefordert werden", "URLs of files to be processed by the model (maximum 4 URLs), previously uploaded via the File Upload endpoint": "URLs von Dateien, die vom Modell verarbeitet werden sollen (maximal 4 URLs), die zuvor über den Datei-Upload-Endpunkt hochgeladen wurden", "URLs of YouTube videos to be processed by the model (maximum 4 URLs)": "URLs von YouTube-Videos, die vom Modell verarbeitet werden sollen (maximal 4 URLs)", "URLs of images to be processed by the model, previously uploaded via the File Upload endpoint": "URLs von Bildern, die durch das Modell bearbeitet werden sollen, das zuvor über den Datei-Upload-Endpunkt hochgeladen wurde", "If true, returns transcripts of the files. Note: Either File URLs or YouTube URLs are required when this is enabled": "Wenn aktiviert, gibt die Protokolle der Dateien zurück. Hinweis: Entweder Datei-URLs oder YouTube-URLs sind erforderlich, wenn dies aktiviert ist", "This setting influences the variety in the model's responses (0-2)": "Diese Einstellung beeinflusst die Vielfalt der Antworten des Modells (0-2)", "Set the limit for the number of tokens the model can generate in response": "Legen Sie das Limit für die Anzahl der Tokens fest, die das Modell als Antwort generieren kann", "Number of images to generate.": "Anzahl der zu generierenden Bilder.", "Select the image generation model.": "Wählen Sie das Modell der Bildgenerierung.", "The desired image dimensions.": "Die gewünschte Bilddimension.", "A detailed textual description of the image to be generated.": "Eine detaillierte textuelle Beschreibung des zu erstellenden Bildes.", "The file to upload. Supported file types: pdf, docx, pptx, txt, xlsx, mp3, mp4, html, csv, json, py, php, js, css, cs, swift, kt, xml, ts, png, jpg, jpeg, webp, gif": "Die hochzuladende Datei. Unterstützte Dateitypen: pdf, docx, pptx, txt, xlsx, mp3, mp4, html, csv, json, py, php, js, css, cs, swift, kt, xml, ts, png, jpg, jpeg, webp, gif", "Represents the name of the RAG base": "Stellt den Namen der RAG-Basis dar", "Represents the description of the agent": "Repräsentiert die Beschreibung des Agenten", "Represents the file to be attached. Accepted file extensions are: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py": "Stellt die anzuhängende Datei dar. Akzeptierte Dateiendungen sind: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py", "Represents the chunking method to be used for generating the RAG base. The default value is fixed_size": "Stellt die chunking-Methode zur Generierung der RAG-Basis dar. Der Standardwert ist fixed_size", "The size of each chunk (default: 1000)": "Die Größe jedes Chunks (Standard: 1000)", "The overlap between chunks (default: 50)": "Die Überlappung zwischen Chunks (Standard: 50)", "The separator to use for fixed_size chunking method": "Das Trennzeichen für fixed_size Chunking-Methode", "The separators to use for recursive chunking method": "Die Trennzeichen, die für rekursive Chunking-Methode verwendet werden sollen", "The breakpoint threshold type for semantic chunking method": "Der Haltepunkt Schwellentyp für semantische Chunking-Methode", "The buffer size for semantic chunking method": "Die Puffergröße für semantische Chunking-Methode", "The ID of the RAG base to retrieve.": "Die ID des RAG-Stützpunkts zu ermitteln.", "The ID of the RAG base to update.": "Die ID der RAG-Basis zur Aktualisierung.", "Represents the file to be attached. Accepted file extensions are: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py.": "Stellt die anzuhängende Datei dar. Akzeptierte Dateiendungen sind: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py.", "The ID of the RAG base to delete": "Die ID der zu löschenden RAG-Basis", "The ID of the RAG base to query": "Die ID der RAG-Basis zum Abfragen", "A text prompt for the RAG model": "Eine Textabfrage für das RAG-Modell", "The specific LLM to be used": "Spezifische LLM", "Type of search to perform": "Art der durchzuführenden Suche", "Number of documents to return": "Anzahl der zurückzusenden Dokumente", "Amount of documents to pass to MMR algorithm": "Anzahl der Dokumente, die an den MMR-Algorithmus übergeben werden sollen", "Diversity of results return by MMR (1 for minimum and 0 for maximum)": "Vielfalt der Ergebnisse gibt von MMR zurück (1 für Minimum und 0 für Maximum)", "Minimum relevance threshold for similarity_score_threshold": "Minimale Relevanzschwelle für Ähnlichkeit_Punktestand_Schwellenwert", "A name for the agent": "Name des Agenten", "A brief description of what the model does": "Eine kurze Beschreibung dessen, was das Modell macht", "A model that the agent will use for processing prompts": "Ein Modell, das der Agent für die Verarbeitung von Eingabeaufforderungen verwendet", "The language model which the agent will use for processing prompts": "Das Sprachmodell, das der Agent für die Verarbeitung der Eingabeaufforderungen verwenden wird", "An array of tags for the agent. Example: [\"assistant\",\"tag\"]": "Ein Array von Tags für den Agenten. Beispiel: [\"Assistant\",\"tag\"]", "The agent to add the RAG to.": "Der Vermittler zum Hinzufügen der RAG zu.", "The ID of the RAG to add to the agent": "Die ID des RAG-Agenten hinzufügen", "Select the agent to delete": "Agent zum Löschen auswählen", "Select the agent to update": "Wählen Sie den zu aktualisierenden Agenten", "New name for the agent": "Neuer Name für den Agent", "New description for the agent": "Neue Beschreibung für den Agenten", "New custom prompt for the agent": "Neue benutzerdefinierte Aufforderung für den Agent", "New default LLM for the agent": "Neue Standard LLM für den Agent", "New status for the agent": "Neuer Status für den Agenten", "New visibility setting for the agent": "Neue Sichtbarkeitseinstellung für den Agent", "Select the agent to get details for.": "Wählen Sie den Agenten, um Details zu erhalten.", "Select the agent to prompt.": "Wählen Sie den zu fragenden Agenten.", "The text prompt for the agent": "Die Textanfrage für den Agenten", "The search type to use for RAG model": "Der Suchtyp für RAG-Modell", "Diversity of results returned by MMR (0 for minimum, 1 for maximum)": "Vielfalt der von MMR zurückgegebenen Ergebnisse (0 für Minimum, 1 für Maximum)", "Authorization headers are injected automatically from your connection.": "Autorisierungs-Header werden automatisch von Ihrer Verbindung injiziert.", "Enable for files like PDFs, images, etc..": "Aktivieren für Dateien wie PDFs, Bilder, etc..", "square": "quadratisch", "landscape": "landschaftlich", "portrait": "hochladen", "Percentile": "Prozentsatz", "Interquartile": "Interquartile", "Standard Deviation": "Standardabweichung", "Gradient": "Farbverlauf", "Similarity": "Ähnlichkeit", "MMR": "MMR", "Similarity Score Threshold": "Ähnlichkeitswert Punktestand Grenzwert", "Active": "Aktiv", "Inactive": "Inaktiv", "Private": "Privat", "Public": "Öffentlich", "GET": "ERHALTEN", "POST": "POST", "PATCH": "PATCH", "PUT": "PUT", "DELETE": "LÖSCHEN", "HEAD": "HEAD" }