manga-trans
Manga Trans Studio & MCP Server
Un backend de scanlation local-primero y un servidor Model Context Protocol (MCP) para Manga, Manhwa y Manhua.
Este proyecto divide las responsabilidades de localización entre el agente de IA y el motor local:
MCP Host (Antigravity, Cursor, Claude Desktop, Codex): Actúa como el motor de visión y traducción, inspecciona directamente las páginas originales mediante
ImageContenty devuelve las traducciones asociadas a las etiquetas inmutablesregion_id.Backend local de Python: Gestiona la detección de la geometría de los bocadillos, el OCR local (Manga-OCR / EasyOCR), el borrado de texto mediante inpainting sensible a los contornos, la maquetación tipográfica con saltos de línea correctos para todos los diacríticos vietnamitas y una validación estricta de QA de píxeles.
Studio Canvas (aplicación web FastAPI): Proporciona una interfaz de doble lienzo lado a lado para la inspección visual en tiempo real, el ajuste manual de los textos, el recorte personalizado de bocadillos de diálogo y la exportación a PNG.
Funcionalidades principales
1. Visión y localización nativas del host
Integración MCP estándar: Transmite las páginas de manga sin procesar como
ImageContentnativo, de modo que el modelo anfitrión lea directamente las viñetas, las expresiones de los personajes y el orden de lectura.Ejecución totalmente local: No se requieren claves API de LLM de terceros (OpenAI, Gemini, OpenRouter) en el lado del servidor.
2. Inpainting sensible a los contornos (Bubble Cleaner)
Utiliza el análisis de componentes conexos y el análisis de componentes principales (PCA) para distinguir los glifos de diálogo del dibujo de línea y los contornos de las viñetas.
Bloquea los bordes de las viñetas y el perímetro de los bocadillos de pensamiento antes del inpainting, con lo que se evita el sangrado de blancos o la destrucción del arte de fondo.
3. Rotulador de manga automático
Tamaño de fuente dinámico calculado para ajustarse a bocadillos elípticos, rectangulares y puntiagudos.
Saltos de línea inteligentes con soporte para los diacríticos y tonos vietnamitas, sin cortes no deseados de palabras ni glifos ausentes (tofu).
Fuentes de cómic integradas pensadas para la localización:
Itim,Pangolin,Patrick Hand,Mali Bold,Bangers,Saira Condensed,Be Vietnam Pro,Chakra Petch,Comic Neue, entre otras.Trazo del texto, relleno de color, alineación (centro/izquierda/derecha) y estilos de negrita/cursiva.
4. QA de píxeles estricto
Verificación automática posterior al renderizado:
box_alignment_score: Ajuste geométrico entre el texto renderizado y el bocadillo objetivo (Objetivo: 100).render_overflow_pixelsyper_region_typeset_overflow_pixels: Garantizan que no haya recortes de texto fuera de los límites permitidos (Objetivo: 0).artwork_changes_outside_source_regions: Exige que no se produzcan alteraciones de píxeles en las zonas fuera de las regiones de diálogo.
5. Estudio de doble lienzo
Comparación lado a lado de las páginas originales y las salidas traducidas.
Sincronización bidireccional en tiempo real con los lotes MCP en curso.
Creación interactiva de bocadillos: Dibuja cuadros delimitadores personalizados directamente en el lienzo para activar el OCR local.
Sesiones de trabajo persistentes guardadas en
.manga_trans_cache/studio-workspace.json.
Related MCP server: devscope
Instalación
Requisitos previos
Python 3.10 o posterior.
Sistemas operativos: Windows / Linux / macOS
(Opcional) GPU NVIDIA con soporte para CUDA para acelerar el OCR local.
Instalar las dependencias
pip install -r requirements.txtAceleración por GPU (opcional)
Para habilitar el OCR local acelerado por tarjeta gráfica, instala PyTorch con CUDA:
# Example for CUDA 12.8:
pip install --upgrade --force-reinstall torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128Variables de entorno:
MANGA_TRANS_DEVICE=auto(Por defecto: Utiliza CUDA si está disponible; si no, usa la CPU)MANGA_TRANS_DEVICE=cpu(Fuerza la ejecución con la CPU)MANGA_OCR_BATCH_SIZE=8(Tamaño del lote para la inferencia de OCR local)
Inicio rápido
1. Crear el Estudio
Ejecuta start_app.bat (Windows) o el siguiente comando:
python -m uvicorn backend.server:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reloadAbre tu navegador en http://127.0.0.1:8000.
2. Configurar el cliente MCP
Añade la definición del servidor a la configuración de tu cliente MCP (claude_desktop_config.json, Antigravity, Cursor, etc.):
{
"mcpServers": {
"manga-trans": {
"command": "python",
"args": [
"D:\\Code\\manga-trans\\backend\\mcp_server.py"
],
"cwd": "D:\\Code\\manga-trans",
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"PYTHONUNBUFFERED": "1",
"PYTHONUTF8": "1",
"HF_HOME": "D:\\Code\\manga-trans\\.models\\huggingface",
"MANGA_TRANS_DEVICE": "auto",
"MANGA_OCR_BATCH_SIZE": "8"
}
}
}
}Referencia de herramientas MCP
Herramienta | Descripción |
| Enumera todas las páginas de imagen de una carpeta de capítulo en bruto. |
| Recorta los bordes negros, detecta los bocadillos de diálogo y ejecuta OCR local en una sola página. |
| Procesa y genera manifiestos OCR estructurados para un lote de todo un capítulo. |
| Devuelve la página original como |
| Borra el texto original, compone las traducciones localizadas y ejecuta la QA en una sola página. |
| Renderiza un capítulo completo a partir de un procedimiento de traducciones ya hecho en JSON. |
| Borra el texto de origen y genera imágenes con inpainting sin rotular. |
| Obtiene el estado actual del espacio de trabajo y la cola de revisión del Estudio. |
| Sincroniza y lleva la vista del Estudio del usuario hasta un número de página concreto. |
| Enumera las fuentes disponibles registradas en el motor de rotulación. |
Estructura de directorios
manga-trans/
├── backend/
│ ├── engine/
│ │ ├── detector.py # Offline bubble geometry & bounding box heuristics
│ │ ├── geometry.py # Contour analysis, panel line rules, coordinate calculations
│ │ ├── inpainter.py # Line-preserving text erasure & inpainting
│ │ ├── models.py # Pydantic schemas for manifests & QA reports
│ │ ├── ocr.py # Manga-OCR & EasyOCR wrappers
│ │ ├── pipeline.py # End-to-end clean, OCR, and render pipeline
│ │ ├── preprocess.py # Image normalization & black border cropping
│ │ ├── qa.py # Strict Pixel QA algorithms
│ │ └── typesetter.py # Typography layout, font sizing, word wrapping
│ ├── fonts/ # Localized TrueType (.ttf) comic fonts
│ ├── mcp_server.py # MCP Server entrypoint (JSON-RPC over stdio)
│ ├── server.py # FastAPI REST & WebSocket backend for Web Studio
│ └── studio_workspace.py # Persistent workspace session manager
├── frontend/
│ ├── index.html # Web Studio Canvas App (HTML5/Canvas/CSS/JS)
│ └── sample/ # Sample test assets
├── tests/
│ ├── render_mcp_qa.py # Pipeline render & QA regression test
│ ├── test_mcp_server.py # MCP Server test suite (38 unit tests)
│ └── test_studio_workspace.py # Web Studio workspace unit tests
├── .agent/
│ └── skills/
│ └── manga-translate/ # Manga translation skill for AI agents
│ └── SKILL.md
├── AGENTS.md # Universal CLI and agent operational instructions
├── GEMINI.md # Model-specific guidelines & rules
├── mcp_config.json # Sample MCP client configuration
├── requirements.txt # Python package dependencies
└── start_app.bat # Windows launcher for Web StudioPruebas
Ejecuta el conjunto de pruebas para comprobar la integridad del sistema:
python -m unittest tests/test_studio_workspace.py
python -m unittest tests/test_mcp_server.pyThis server cannot be installed
Maintenance
Resources
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/chiraitori/manga-trans'
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