Servidor MCP de Lara Translate

Un servidor de Protocolo de Contexto Modelo (MCP) para la API de Lara Translate , que permite potentes capacidades de traducción con soporte para detección de idioma, traducciones conscientes del contexto y memorias de traducción.

📚 Índice de contenidos

📖 Introducción
🛠 Herramientas disponibles
🚀 Primeros pasos
- 📋 Requisitos
- 🔌 Instalación
🧩 Motores de instalación
💻 Clientes populares que admiten MCP
🆘 Apoyo

📖 Introducción

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de comunicación abierto y estandarizado que permite que las aplicaciones de IA se conecten con herramientas, fuentes de datos y servicios externos. Piense en MCP como un puerto USB-C para aplicaciones de IA: así como USB-C proporciona una forma estandarizada de conectar dispositivos a diversos periféricos, MCP proporciona una forma estandarizada de conectar modelos de IA a diferentes fuentes de datos y herramientas.

El servidor MCP de Lara Translate permite que las aplicaciones de IA accedan a las potentes capacidades de traducción de Lara Translate a través de este protocolo estandarizado.

Más información sobre el Protocolo de Contexto de Modelo en: https://modelcontextprotocol.io/

El servidor MCP de Lara Translate implementa el Protocolo de Contexto de Modelo para proporcionar capacidades de traducción fluidas a las aplicaciones de IA. La integración sigue este flujo:

Establecimiento de conexión : cuando se inicia una aplicación de IA compatible con MCP, se conecta a los servidores MCP configurados, incluido el servidor MCP de Lara Translate
Descubrimiento de herramientas y recursos : la aplicación de IA descubre las herramientas y los recursos de traducción disponibles proporcionados por el servidor MCP de Lara Translate
Procesamiento de solicitudes : Cuando se identifican necesidades de traducción:
- La aplicación de IA formatea una solicitud estructurada con texto para traducir, pares de idiomas y contexto opcional.
- El servidor MCP valida la solicitud y la transforma en llamadas a la API de Lara Translate
- La solicitud se envía de forma segura a la API de Lara Translate utilizando sus credenciales
Traducción y respuesta : Lara Translate procesa la traducción utilizando modelos de IA avanzados.
Integración de resultados : los resultados de la traducción se devuelven a la aplicación de IA, que luego puede incorporarlos a su respuesta.

Esta arquitectura de integración permite que las aplicaciones de IA accedan a traducciones de nivel profesional sin implementar la API directamente, al tiempo que mantiene la seguridad de sus credenciales de API y ofrece flexibilidad para ajustar los parámetros de traducción a través de instrucciones en lenguaje natural.

La integración de Lara con LLM crea una poderosa sinergia que mejora significativamente la calidad de la traducción para idiomas distintos del inglés.

Por qué los LLM generales se quedan cortos en traducción

Si bien los modelos lingüísticos de gran tamaño poseen amplias capacidades lingüísticas, a menudo carecen de la experiencia especializada y la terminología actualizada necesarias para realizar traducciones precisas en dominios e idiomas específicos.

La ventaja específica del dominio de Lara

Lara supera esta limitación aprovechando los Modelos de Lenguaje de Traducción (T-LM) entrenados con miles de millones de segmentos traducidos profesionalmente. Estos modelos proporcionan traducción automática específica del dominio que captura matices culturales y terminología del sector que los LLM genéricos podrían pasar por alto. El resultado: traducciones contextualmente precisas y con un sonido natural para hablantes nativos.

Diseñado para resistencia no inglesa

Lara se centra especialmente en idiomas distintos del inglés, abordando la brecha de rendimiento detectada en modelos como GPT-4. El predominio del inglés en conjuntos de datos como Common Crawl y Wikipedia resulta en resultados de menor calidad en otros idiomas. Lara ayuda a subsanar esta brecha proporcionando una comprensión, generación y reestructuración de mayor calidad en un contexto multilingüe.

Rendimiento multilingüe más rápido e inteligente

Al delegar tareas de traducción complejas a traductores de traducción especializados, Lara reduce la carga computacional y minimiza la latencia, un problema común en los traductores de traducción que gestionan entradas en idiomas distintos del inglés. Su arquitectura procesa las traducciones en paralelo con el traductor de traducción, lo que permite obtener resultados de alta calidad en tiempo real sin comprometer la velocidad ni la eficiencia.

Traducción rentable a gran escala

Lara también reduce el costo de usar modelos como GPT-4 en flujos de trabajo que no están en inglés. Dado que la tokenización (y los precios) están optimizados para el inglés, usar Lara permite que la traducción se realice antes de llegar al LLM, lo que significa que solo se procesa el contenido traducido al inglés. Esto mejora la rentabilidad y facilita la escalabilidad competitiva para empresas globales.

🛠 Herramientas disponibles

Herramientas de traducción

Entradas :

text (matriz): una matriz de bloques de texto para traducir, cada uno con:
- text (cadena): El contenido del texto
- translatable (booleano): si este bloque debe traducirse
source (cadena opcional): código del idioma fuente (por ejemplo, 'en-EN')
target (cadena): código del idioma de destino (por ejemplo, 'it-IT')
context (cadena opcional): contexto adicional para mejorar la calidad de la traducción
instructions (cadena opcional[]): instrucciones para ajustar el comportamiento de la traducción
source_hint (cadena opcional): Guía para la detección del idioma

Devuelve : Bloques de texto traducidos que mantienen la estructura original

Herramientas de memorias de traducción

Devuelve : Matriz de recuerdos y sus detalles

Entradas :

name (cadena): Nombre de la nueva memoria
external_id (cadena opcional): ID de la memoria que se importará desde MyMemory (por ejemplo, 'ext_my_[MyMemory ID]')

Devuelve : datos de memoria creados

Entradas :

id (cadena): ID de la memoria a actualizar
name (cadena): El nuevo nombre para la memoria

Devuelve : Datos de memoria actualizados

Entradas :

id (cadena): ID de la memoria a eliminar

Devuelve : Datos de memoria eliminados

Entradas :

id (string | string[]): ID o IDs de las memorias donde agregar la unidad de traducción
source (cadena): Código del idioma fuente
target (cadena): código del idioma de destino
sentence (cadena): La oración fuente
translation (cadena): La oración traducida
tuid (cadena opcional): identificador único de la unidad de traducción
sentence_before (cadena opcional): Oración de contexto antes
sentence_after (cadena opcional): Oración de contexto después

Devoluciones : Se agregaron detalles de traducción

Entradas :

id (cadena): ID de la memoria
source (cadena): Código del idioma fuente
target (cadena): código del idioma de destino
sentence (cadena): La oración fuente
translation (cadena): La oración traducida
tuid (cadena opcional): identificador único de la unidad de traducción
sentence_before (cadena opcional): Oración de contexto antes
sentence_after (cadena opcional): Oración de contexto después

Devoluciones : Se eliminaron los detalles de traducción

Entradas :

id (cadena): ID de la memoria a actualizar
tmx (ruta del archivo): La ruta del archivo TMX para cargar
gzip (booleano): Indica si el archivo está comprimido (.gz)

Devoluciones : Detalles de importación

Entradas :

id (cadena): El ID del trabajo de importación

Devoluciones : Detalles de importación

🚀 Primeros pasos

📋 Requisitos

Credenciales de la API de Lara Translate
- Para obtenerlos puedes consultar la Documentación Oficial
Un cliente LLM que admita el Protocolo de contexto de modelo (MCP), como Claude Desktop, Cursors o GitHub Copilot
NPX o Docker (dependiendo de su método de instalación preferido)

🔌 Instalación

Introducción

El proceso de instalación está estandarizado en todos los clientes MCP. Implica agregar manualmente un objeto de configuración al archivo JSON de configuración MCP del cliente.

Si no está seguro de cómo configurar un MCP con su cliente, consulte la documentación oficial de su cliente MCP.

Lara Translate MCP admite múltiples métodos de instalación, incluidos NPX y Docker.
A continuación, utilizaremos NPX como ejemplo.

Instalación y configuración

Paso 1 : Abra el archivo JSON de configuración MCP de su cliente con un editor de texto, luego copie y pegue el siguiente fragmento:

{
  "mcpServers": {
    "lara-translate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@translated/lara-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "LARA_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
      }
    }
  }
}

Paso 2 : Reemplace <YOUR_ACCESS_KEY_ID> y <YOUR_ACCESS_KEY_SECRET> con sus credenciales de API de Lara Translate (consulte la documentación oficial para obtener más detalles).

Paso 3 : reinicie su cliente MCP.

Verificar la instalación

Después de reiniciar su cliente MCP, debería ver Lara Translate MCP en la lista de MCP disponibles.

El método para ver los MCP instalados varía según el cliente. Consulte la documentación de su cliente MCP.

Para verificar que Lara Translate MCP funciona correctamente, intenta traducir con una indicación simple:

Translate with Lara "Hello world" to Spanish

Su cliente MCP comenzará a generar una respuesta. Si Lara Translate MCP está correctamente instalado y configurado, solicitará la aprobación de la acción o mostrará una notificación indicando que se está utilizando Lara Translate.

🧩 Motores de instalación

Esta opción requiere que Node.js esté instalado en su sistema.

Agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "lara-translate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@translated/lara-mcp@latest"],
      "env": {
        "LARA_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
      }
    }
  }
}

Reemplace <YOUR_ACCESS_KEY_ID> y <YOUR_ACCESS_KEY_SECRET> con sus credenciales reales de Lara API.

Esta opción requiere que Docker esté instalado en su sistema.

Agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "lara-translate": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "LARA_ACCESS_KEY_ID",
        "-e",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET",
        "translatednet/lara-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "LARA_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
      }
    }
  }
}

Reemplace <YOUR_ACCESS_KEY_ID> y <YOUR_ACCESS_KEY_SECRET> con sus credenciales reales de Lara API.

Usando Node.js

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/translated/lara-mcp.git
cd lara-mcp

Instalar dependencias y compilar:

# Install dependencies
pnpm install

# Build
pnpm run build

Agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "lara-translate": {
      "command": "node",
      "args": ["<FULL_PATH_TO_PROJECT_FOLDER>/dist/index.js"],
      "env": {
        "LARA_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
      }
    }
  }
}

Reemplazar:
- <FULL_PATH_TO_PROJECT_FOLDER> con la ruta absoluta a la carpeta de su proyecto
- <YOUR_ACCESS_KEY_ID> y <YOUR_ACCESS_KEY_SECRET> con sus credenciales reales de Lara API.

Construyendo una imagen de Docker

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/translated/lara-mcp.git
cd lara-mcp

Construya la imagen de Docker:

docker build -t lara-mcp .

Agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "lara-translate": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "LARA_ACCESS_KEY_ID",
        "-e",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET",
        "lara-mcp"
      ],
      "env": {
        "LARA_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
        "LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
      }
    }
  }
}

Reemplace <YOUR_ACCESS_KEY_ID> y <YOUR_ACCESS_KEY_SECRET> con sus credenciales reales.

💻 Clientes populares que admiten MCP

Para obtener una lista completa de clientes MCP y sus funciones compatibles, visita la página oficial de clientes MCP .

Cliente	Descripción
Escritorio de Claude	Aplicación de escritorio para Claude AI
Cursor	Editor de código basado en IA
Cline para VS Code	Extensión de VS Code para asistencia de IA
Copiloto de GitHub MCP	Extensión de VS Code para la integración de GitHub Copilot MCP
Windsurf	Editor de código y entorno de desarrollo impulsados por IA

🆘 Apoyo

Para problemas con la API de Lara Translate: comuníquese con el soporte de Lara
Para problemas con este servidor MCP: Abra un problema en GitHub

Lara Translate MCP Server

Integrations

Servidor MCP de Lara Translate

📚 Índice de contenidos

📖 Introducción

Por qué los LLM generales se quedan cortos en traducción

La ventaja específica del dominio de Lara

Diseñado para resistencia no inglesa

Rendimiento multilingüe más rápido e inteligente

Traducción rentable a gran escala

🛠 Herramientas disponibles

Herramientas de traducción

Herramientas de memorias de traducción

🚀 Primeros pasos

📋 Requisitos

🔌 Instalación

Introducción

Instalación y configuración

Verificar la instalación

🧩 Motores de instalación

Usando Node.js

Construyendo una imagen de Docker

💻 Clientes populares que admiten MCP

🆘 Apoyo

Tools

Related Resources

Appeared in Searches