AiryLark MCP Translation Server

# AiryLark MCP 专业翻译服务器 [-blue.svg)](../LICENSE) 这是AiryLark项目的ModelContextProtocol(MCP)服务器模块，提供专业级高精度翻译服务接口。MCP是一种标准协议，允许智能助手与外部服务进行结构化交互，使复杂翻译能力可直接被Claude等大型AI模型调用。 ## 专业翻译优势 - **三阶段翻译流程**：分析规划、分段翻译、全文审校，确保专业领域文档的翻译质量 - **领域术语识别**：自动识别专业文本领域，提取关键术语并确保术语一致性 - **质量评估系统**：提供全面翻译质量评估，包括准确性、流畅性、术语使用和风格一致性 - **多语言支持**：支持中文、英文、日语、韩语、法语、德语等多种语言互译 - **风格与格式保持**：根据文本类型自动调整翻译风格，保持原文的专业性和表达方式 ## 适用场景 - **技术文档翻译**：软件文档、API文档、技术规范等专业内容翻译 - **学术论文翻译**：确保学术术语准确，保持学术文体风格 - **法律文件翻译**：保证法律术语准确性和表述精确性 - **医疗资料翻译**：专业医学术语翻译和医疗文献本地化 - **金融报告翻译**：准确翻译金融术语和复杂财务概念 ## 安装 1. 确保已安装Node.js (v18+)和npm 2. 安装依赖: ```bash cd mcp-server npm install ``` 3. 配置环境变量: 创建`.env`文件或设置以下环境变量: ``` # 翻译API配置 TRANSLATION_API_KEY=your_api_key TRANSLATION_MODEL=your_model_name TRANSLATION_BASE_URL=your_api_base_url # 服务器配置 PORT=3031 # MCP服务器端口，可选，默认3031 ``` ## 使用方法 ### 开发环境 启动开发服务器: ```bash npm run dev ``` ### 生产环境 构建并启动服务器: ```bash npm run build npm start ``` ## MCP工具接口 服务器提供以下MCP标准工具: ### 1. 翻译工具 (translate_text) 专业级文本翻译，自动适应不同领域和文体风格。 **参数:** - `text`: 需要翻译的源文本 - `target_language`: 目标语言代码 (如'zh'、'en'、'ja'等) - `source_language`: (可选)源语言代码 - `high_quality`: (可选)是否启用高精度翻译流程，默认为true **使用场景:** - 设置`high_quality=true`用于专业文档、学术论文等对精度要求高的场景 - 设置`high_quality=false`用于非正式内容或需要快速翻译的场景 ### 2. 翻译质量评估工具 (evaluate_translation) 对翻译结果进行全面质量评估，提供详细反馈。 **参数:** - `original_text`: 原始文本 - `translated_text`: 翻译后的文本 - `detailed_feedback`: (可选)是否提供详细反馈，默认为false **评估指标:** - 准确性：译文是否准确传达原文意思 - 流畅性：译文是否符合目标语言表达习惯 - 术语使用：专业术语翻译的准确性和一致性 - 风格一致性：译文是否保持原文风格 ### 资源接口 - **supported_languages**: 支持的语言列表 - URI: `languages://list` ## 与AI助手集成 本服务器设计为与支持MCP协议的AI助手无缝集成，使AI能够提供专业级翻译服务: ```typescript import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js"; import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js"; // 连接到MCP服务器 const transport = new SSEClientTransport("http://localhost:3031"); const client = new Client( { name: "assistant-client", version: "1.0.0" }, { capabilities: { tools: {} } } ); await client.connect(transport); // 调用专业翻译工具 const result = await client.callTool({ name: "translate_text", arguments: { text: "The mitochondrion is the powerhouse of the cell.", target_language: "zh", high_quality: true } }); console.log(result.content[0].text); ``` ## Claude Chat与Cursor等MCP客户端配置 在支持MCP协议的AI助手应用中，可通过以下方式配置与AiryLark翻译服务器的连接： ### Cursor配置 在Cursor设置或配置文件中添加以下MCP服务器配置： ```json { "mcpServers": { "airylark-translation": { "url": "https://airylark-mcp.vcorp.ai/sse" } } } ``` ### Claude Chat配置 在Claude Chat中，可以通过以下步骤开启MCP服务器连接： 1. 进入设置页面 2. 找到"开发者设置"或"外部工具"选项 3. 添加新的MCP服务器，填写名称与URL 4. 服务器URL填写 `https://airylark-mcp.vcorp.ai/sse` 配置完成后，AI助手便可以使用"translate_text"和"evaluate_translation"工具，轻松处理各类专业文档翻译需求。 ## 服务器配置与运行 AiryLark MCP服务器支持多种部署和运行方式，以下是常用配置方法： ### Docker部署 使用官方发布的Docker镜像是最简单的部署方式： ```bash # 拉取官方镜像 docker pull wizdy/airylark-mcp-server # 运行容器 docker run -p 3031:3031 --env-file .env -d wizdy/airylark-mcp-server ``` ### Docker Compose部署 使用项目提供的docker-compose.yml文件，配合官方镜像可以更方便地管理服务： ```yaml # docker-compose.yml 示例 services: mcp-server: image: wizdy/airylark-mcp-server ports: - "${MCP_PORT}:${MCP_PORT}" environment: - NODE_ENV=production - PORT=${MCP_PORT} - TRANSLATION_API_KEY=${TRANSLATION_API_KEY} - TRANSLATION_MODEL=${TRANSLATION_MODEL} - TRANSLATION_BASE_URL=${TRANSLATION_BASE_URL} restart: always ``` 运行服务： ```bash # 设置环境变量或创建.env文件 export MCP_PORT=3031 export TRANSLATION_API_KEY=your_api_key export TRANSLATION_MODEL=your_model_name export TRANSLATION_BASE_URL=your_api_base_url # 启动服务 docker-compose up -d ``` ### 服务器配置示例 您也可以使用类似以下的配置方式来定义和启动MCP服务器： ```json { "mcpServers": { "airylark-translation": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "TRANSLATION_API_KEY", "-e", "TRANSLATION_MODEL", "-e", "TRANSLATION_BASE_URL", "wizdy/airylark-mcp-server" ], "env": { "TRANSLATION_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>", "TRANSLATION_MODEL": "<YOUR_MODEL>", "TRANSLATION_BASE_URL": "<YOUR_API_URL>" } } } } ``` 这种配置方式适用于需要在应用内直接管理MCP服务器生命周期的场景。 ## 许可证 本项目使用与AiryLark主项目相同的定制许可证，详见[LICENSE](LICENSE)文件。