强大的MCP翻译服务器！#AiryLarkMCP 🌐 专为专业翻译人员设计： • 三阶段翻译流程：分析规划、精准翻译、全文审校 • 自动识别专业领域术语 • 提供全面翻译质量评估 • 支持多语种互译 • 保持原文风格与专业性 💯 无缝集成Claude/Cursor等支持MCP的AI助手，让AI翻译达到专业水准！
Documentation
AiryLark MCP 专业翻译服务器
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:
cd mcp-server
npm install3. 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:
npm run dev生产环境
构建并启动服务器:
npm run build
npm startMCP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:
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：
{
"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：
# 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-serverDocker 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：
# 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：
# 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：
{
"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": "",
"TRANSLATION_MODEL": "",
"TRANSLATION_BASE_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文件。
Similar MCP
Based on tags & features
Trending MCP
Most active this week