mcp-google-sheets

{ "1": "1", "2": "2", "3": "3", "4": "4", "Straico": "Straico", "All-in-one generative AI platform": "Всё в одном генеративном ИИ платформе", "\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": "\nСледуйте этим инструкциям, чтобы получить ваш Straico API ключ:\n\n1. Посетите следующий веб-сайт: https://platform.straico. ом/пользовательские настройки.\n2. Однажды на сайте найдите «Подключиться к Straico API» и нажмите на кнопку копирования API.\n", "Ask AI": "Ask AI", "Image Generation": "Генерация изображений", "Upload File": "Загрузить файл", "Create RAG": "Создать RAG", "List RAGs": "Список RAG", "Get RAG by ID": "Получить RAG по ID", "Update RAG": "Обновить RAG", "Delete RAG": "Удалить RAG", "RAG Prompt Completion": "Запрос RAG завершен", "Create Agent": "Создать Агента", "Add RAG to Agent": "Добавить RAG к Агенту", "List Agents": "Список агентов", "Delete Agent": "Удалить Агента", "Update Agent": "Обновить Агента", "Get Agent Details": "Получить детали агента", "Agent Prompt Completion": "Заявка агента завершена", "Custom API Call": "Пользовательский вызов API", "Enables users to generate prompt completion based on a specified model.": "Позволяет пользователям генерировать подсказки на основе указанной модели.", "Enables users to generate high-quality images based on textual descriptions.": "Позволяет пользователям создавать высококачественные изображения на основе текстовых описаний.", "Upload a file to Straico API for processing.": "Загрузите файл в Straico API для обработки.", "Create a new RAG (Retrieval-Augmented Generation) base in the database.": "Создать новую базу RAG (Retrieval-Augmented Generation) в базе данных.", "List all RAG (Retrieval-Augmented Generation) bases for a user.": "Список всех баз RAG (Retrieval-Augmented Generation) для пользователя.", "Retrieve a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) base by its ID.": "Получить определенную базу RAG (Retrieval-Augmented Generation) по его ID.", "Update an existing RAG (Retrieval-Augmented Generation) base with additional files.": "Обновить существующую базу RAG (Retrieval-Augmented Generation) с дополнительными файлами.", "Delete a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) base by its ID.": "Удалите специфическую базу RAG (Retrieval-Augmented Generation) по ее ID.", "Send a prompt to a specific RAG (Retrieval-Augmented Generation) model.": "Отправить запрос на конкретную модель RAG (Retrieval-Augmented Generation) .", "Creates a new agent in the database for the user.": "Создает нового агента в базе данных для пользователя.", "Adds a new RAG to an agent in the database for the user.": "Добавляет новый RAG в базу данных для пользователя.", "Retrieves the list of agents created by and available to the user.": "Возвращает список агентов, созданных пользователем и доступных им.", "Delete a specific agent by its ID": "Удалить конкретного агента по его ID", "Update the details of a specific agent": "Обновить детали конкретного агента", "Retrieve details of a specific agent": "Получить информацию о конкретном агенте", "Prompt an agent with a message and get a response": "Запросить агента с сообщением и получить ответ", "Make a custom API call to a specific endpoint": "Сделать пользовательский API вызов к определенной конечной точке", "Model": "Модель", "Prompt": "Prompt", "File URLs": "URL файла", "YouTube URLs": "URL-адреса YouTube", "Image URLs": "URL-адреса изображений", "Display Transcripts": "Отображать субтитры", "Temperature": "Температура", "Max Tokens": "Макс. токенов", "Number of Images": "Количество изображений", "Image Dimensions": "Размеры изображения", "Description": "Описание", "File": "Файл", "Name": "Наименование", "Chunking Method": "Метод чанковки", "Chunk Size": "Размер чанка", "Chunk Overlap": "Наложение чанка", "Separator": "Разделитель", "Separators": "Разделители", "Breakpoint Threshold Type": "Порог точки останова", "Buffer Size": "Размер буфера", "RAG ID": "RAG ID", "Search Type": "Тип поиска", "Number of Documents": "Количество документов", "Fetch K": "Выборка K", "Lambda Mult": "Lambda Mult", "Score Threshold": "Порог баллов", "Custom Prompt": "Пользовательская подсказка", "Default LLM": "ООО по умолчанию", "Tags": "Теги", "Agent": "Агент", "Status": "Статус", "Visibility": "Видимость", "Method": "Метод", "Headers": "Заголовки", "Query Parameters": "Параметры запроса", "Body": "Тело", "No Error on Failure": "Нет ошибок при ошибке", "Timeout (in seconds)": "Таймаут (в секундах)", "The model which will generate the completion. Some models are suitable for natural language tasks, others specialize in code.": "Модель, которая будет генерировать дополнение, некоторые модели подходят для естественных языковых задач, другие специализируются на программировании.", "The prompt text for which completions are requested": "Текст подсказки, для которой запрашиваются дополнения", "URLs of files to be processed by the model (maximum 4 URLs), previously uploaded via the File Upload endpoint": "URL-адреса файлов, которые будут обработаны по модели (не более 4 URL), предварительно загруженные через конечную точку загрузки файла", "URLs of YouTube videos to be processed by the model (maximum 4 URLs)": "URL-адреса видео YouTube для обработки по модели (максимум 4 URL)", "URLs of images to be processed by the model, previously uploaded via the File Upload endpoint": "URL-адреса изображений, которые будут обработаны моделью, ранее загруженные через конечную точку загрузки файла", "If true, returns transcripts of the files. Note: Either File URLs or YouTube URLs are required when this is enabled": "Если введено значение true, возвращает субтитры файлов. Примечание: при включении требуется URL-адреса файлов или YouTube", "This setting influences the variety in the model's responses (0-2)": "Этот параметр влияет на разнообразие в ответах модели (0-2)", "Set the limit for the number of tokens the model can generate in response": "Установите лимит количества токенов, которое модель может генерировать в ответ", "Number of images to generate.": "Количество изображений для генерации изображений.", "Select the image generation model.": "Выберите модель генерации изображения.", "The desired image dimensions.": "Размеры желаемого изображения.", "A detailed textual description of the image to be generated.": "Подробное текстовое описание создаваемого изображения.", "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": "Файл для загрузки. Поддерживаемые типы файлов: 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": "Представляет собой название базы RAG", "Represents the description of the agent": "Представляет описание агента", "Represents the file to be attached. Accepted file extensions are: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py": "Представляет файл для вложения. Допустимые расширения файлов: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py", "Represents the chunking method to be used for generating the RAG base. The default value is fixed_size": "Представляет собой метод чанкинга, который будет использоваться для генерации базы RAG. Значение по умолчанию fixed_size", "The size of each chunk (default: 1000)": "Размер каждого чанка (по умолчанию: 1000)", "The overlap between chunks (default: 50)": "Перекрытие между чанками (по умолчанию: 50)", "The separator to use for fixed_size chunking method": "Разделитель для метода обработки фиксированного размера", "The separators to use for recursive chunking method": "Разделители для рекурсивного метода чанка", "The breakpoint threshold type for semantic chunking method": "Тип порога точки останова для семантического метода отсекания", "The buffer size for semantic chunking method": "Размер буфера для метода семантического обмотка", "The ID of the RAG base to retrieve.": "ID RAG базы для извлечения.", "The ID of the RAG base to update.": "ID RAG базы для обновления.", "Represents the file to be attached. Accepted file extensions are: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py.": "Представляет собой файл для вложения. Допустимые расширения файлов: pdf, docx, csv, txt, xlsx, py.", "The ID of the RAG base to delete": "ID RAG базы для удаления", "The ID of the RAG base to query": "ID базы RAG для запроса", "A text prompt for the RAG model": "Текстовый запрос для модели RAG", "The specific LLM to be used": "Конкретное ООО для использования", "Type of search to perform": "Тип поиска для выполнения", "Number of documents to return": "Количество документов для возврата", "Amount of documents to pass to MMR algorithm": "Количество документов для передачи в алгоритм MMR", "Diversity of results return by MMR (1 for minimum and 0 for maximum)": "Разнообразие результатов, возвращаемых по MMR (1 для минимального и 0 для максимума)", "Minimum relevance threshold for similarity_score_threshold": "Минимальный порог релевантности для схожести_score_threshold", "A name for the agent": "Имя агента", "A brief description of what the model does": "Краткое описание того, что делает модель", "A model that the agent will use for processing prompts": "Модель, которую Агент будет использовать для обработки запросов", "The language model which the agent will use for processing prompts": "Языковая модель, которую агент будет использовать для обработки запросов", "An array of tags for the agent. Example: [\"assistant\",\"tag\"]": "Массив тегов для агента. Пример: [\"Помощник\",\"tag\"]", "The agent to add the RAG to.": "Агент для добавления RAG.", "The ID of the RAG to add to the agent": "ID RAG для добавления к агенту", "Select the agent to delete": "Выберите агента для удаления", "Select the agent to update": "Выберите агента для обновления", "New name for the agent": "Новое имя агента", "New description for the agent": "Новое описание для агента", "New custom prompt for the agent": "Новый пользовательский запрос для агента", "New default LLM for the agent": "Новый стандартный LLM для агента", "New status for the agent": "Новый статус агента", "New visibility setting for the agent": "Новая настройка видимости для агента", "Select the agent to get details for.": "Выберите агента для получения подробной информации.", "Select the agent to prompt.": "Выберите агента для запроса.", "The text prompt for the agent": "Текстовый запрос для агента", "The search type to use for RAG model": "Тип поиска для модели RAG", "Diversity of results returned by MMR (0 for minimum, 1 for maximum)": "Разнообразие результатов, полученных по MMR (0 для минимума, 1 для максимума)", "Authorization headers are injected automatically from your connection.": "Заголовки авторизации включаются автоматически из вашего соединения.", "openai/dall-e-3": "openai/dall-e-3", "flux/1.1": "Flux/1.1", "ideogram/V_2A": "ideogram/V_2A", "ideogram/V_2A_TURBO": "ideogram/V_2A_TURBO", "ideogram/V_2": "ideogram/V_2", "ideogram/V_2_TURBO": "ideogram/V_2_TURBO", "ideogram/V_1": "идеограмма/V_1", "ideogram/V_1_TURBO": "ideogram/V_1_TURBO", "square": "квадрат", "landscape": "ландшафтный", "portrait": "портрет", "Percentile": "Процентиль", "Interquartile": "Interquartile", "Standard Deviation": "Стандартное отклонение", "Gradient": "Градиент", "Similarity": "Схожесть", "MMR": "MMR", "Similarity Score Threshold": "Порог сходства", "Active": "Активен", "Inactive": "Неактивный", "Private": "Приватный", "Public": "Публичный", "GET": "ПОЛУЧИТЬ", "POST": "ПОСТ", "PATCH": "ПАТЧ", "PUT": "ПОКУПИТЬ", "DELETE": "УДАЛИТЬ", "HEAD": "HEAD" }