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Local

Manga Trans Studio & MCP Server

Manga, Manhwa, Manhua를 위한 로컬 우선(local-first) 스캔레이션 백엔드이자 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

이 프로젝트는 AI 에이전트와 로컬 엔진 사이에 로컬라이제이션 작업을 분담합니다.

  • MCP Host (Antigravity, Cursor, Claude Desktop, Codex): 비전 및 번역 엔진으로 작동하며, ImageContent를 통해 원본 페이지를 직접 검사하고 불변의 region_id 태그에 매핑된 번역을 반환합니다.

  • Local Python Backend: 말풍선 기하 구조 감지, 로컬 OCR(Manga-OCR / EasyOCR), 윤곽 인식 텍스트 제거(인페인팅), 베트남어 받침·성조를 완전히 지원하는 단어 줄바꿈이 포함된 타이포그래피 레이아웃, 그리고 엄격한 픽셀 QA 검증을 담당합니다.

  • Studio Canvas (FastAPI 웹 앱): 원본과 번역 결과를 나란히 보여주는 이중 캔버스 인터페이스를 제공하며 실시간 시각 검사, 수동 텍스트 조정, 사용자 정의 말풍선 크롭, PNG 내보내기를 지원합니다.

주요 기능

1. 호스트 네이티브 비전 및 로컬라이제이션

  • 표준 MCP 통합: 원본 만화 페이지를 네이티브 ImageContent로 전송하므로 호스트 모델이 시각적 패널, 캐릭터 감정, 읽기 순서를 직접 파악할 수 있습니다.

  • 완전 로컬 실행: 서버 측에서 OpenAI, Gemini, OpenRouter 등 제3자 LLM API 키가 필요하지 않습니다.

2. 윤곽 인식 인페인팅(말풍선 클리너)

  • 연결 요소 분석(Connected-Component Analysis)과 주성분 분석(PCA)을 사용해 음성 글리프를 선화 및 패널 윤곽과 구분합니다.

  • 인페인팅 전에 패널 경계와 생각 말풍선 윤곽을 잠가 흰색 번짐 또는 배경 원화 손상을 방지합니다.

3. 자동 만화 타이포세터

  • 타원형, 사각형, 뻐족형 말풍선에 맞게 계산된 동적 폰트 크기 조절.

  • 베트남어 받침 글자와 성조·짧은/긴소리까지 지원하여 단어가 잘리거나 글리프가 누락되는(tofu) 문제가 없는 스마트 줄바꿈.

  • 내장된 로컬라이즈 만화 폰트: Itim, Pangolin, Patrick Hand, Mali Bold, Bangers, Saira Condensed, Be Vietnam Pro, Chakra Petch, Comic Neue 외 다수.

  • 텍스트 외곽선, 색상 채움, 정렬(가운데/왼쪽/오른쪽), 굵은/기울림 스타일.

4. 엄격한 픽셀 QA

렌더링 후 자동 검증:

  • box_alignment_score: 렌더링된 텍스트와 대상 말풍선 사이의 기하학적 적합도를 측정(목표: 100).

  • render_overflow_pixels 및 per_region_typeset_overflow_pixels: 허용 범위 밖으로 텍스트가 잘리지 않도록 보장(목표: 0).

  • artwork_changes_outside_source_regions: 말풍선 영역 밖의 픽셀 변경을 0%로 보증.

5. 듀얼 캔버스 웹 스튜디오

  • 원본 원본 페이지와 번역 결과를 나란마 감상하는 비교 뷰.

  • 진행 중인 MCP 배치와 실시간 양방향 동기화.

  • 대화형 말풍선 작성: 캔버스에 직접 사용자 지정 바운딩 박스를 그려 로컬 OCR을 실행합니다.

  • .manga_trans_cache/studio-workspace.json에 로컬 저장되어 유지되는 워크스페이스 세션.

Related MCP server: devscope

설치

사전 요구 사항

  • Python 3.10+

  • OS: Windows / Linux / macOS

  • (선택 사항) NVIDIA GPU(CUDA) 지원으로 로컬 OCR 가속.

의존성 설치

pip install -r requirements.txt

GPU 가속(선택 사항)

GPU 가속 로컬 OCR를 활성화하려면 CUDA 지원 PyTorch를 설치하세요:

# Example for CUDA 12.8:
pip install --upgrade --force-reinstall torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

환경 변수:

  • MANGA_TRANS_DEVICE=auto (기본값: CUDA 사용 가능 시 CUDA, 불가능 시 CPU로 폴백)

  • MANGA_TRANS_DEVICE=cpu (CPU 실행을 강제)

  • MANGA_OCR_BATCH_SIZE=8 (로컬 OCR 추론의 배치 크기)

빠른 시작

1. 웹 스튜디오 실행

Windows 명령 start_app.bat를 실행하거나 터미널 명령:

python -m uvicorn backend.server:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

브라우저에서 http://127.0.0.1:8000을 열습니다.

2. MCP 클라이언트 구성

MCP 클라이언트 설정(claude_desktop_config.json, Antigravity, Cursor 등)에 서버 정의를 추가합니다:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

MCP 도구 참조

도구

설명

manga_list_pages

원본 챕터 폴더 안의 모든 이미지 페이지를 나열합니다.

manga_analyze_page

정보적인 검은 여백을 크롭하고 말풍선을 감지한 다음 단일 페이지에 로컬 OCR를 실행합니다.

manga_analyze_chapter

챕터 전체 배치를 처리하여 구조화된 OCR 매니페스트를 생성합니다.

manga_load_page

호스트 시각 검사를 위해 원본 페이지를 ImageContent로 반환합니다.

manga_clean_page

원본 텍스트를 지우고 로컬라이즈된 번역을 타이포세팅한 후 단일 페이지에 대한 QA를 실행합니다.

manga_render_page

사전에 작성된 표시를 없애고 번역된 텍스트를 배치한 최종 페이지 이미지를 반환합니다.

manga_render_chapter

사전 제작된 번역 JSON 매니페스트를 사용하여 전체 챕터를 렌더링합니다.

manga_clean_page

원본 문구를 지우고 타이포세팅 없이 인페인팅된 이미지를 출력합니다.

manga_studio_status

웹 스튜디오의 현재 워크스페이스 상태와 검토 대기열을 가져옵니다.

manga_studio_show_page

사용자의 웹 스튜디오 뷰를 특정 페이지 번호로 동기화하고 이동합니다.

manga_list_fonts

자동 조판 엔진에 등록된 사용 가능한 폰트 목록을 표시합니다.

디렉터리 구조

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 Studio

테스트

시스템 무결성을 검증하려면 테스트 스위 트를 실행하세요:

python -m unittest tests/test_studio_workspace.py
python -m unittest tests/test_mcp_server.py

This server cannot be installed

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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