A ModelContextProtocol server providing high-quality translation services with a three-stage translation workflow (analysis, segmented translation, full-text review) that supports multiple languages and integrates with Claude and OpenAI-compatible models.
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。
确保已安装Node.js (v18+)和npm
安装依赖:
cd mcp-server npm install
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
启动开发服务器:
npm run dev
构建并启动服务器:
npm run build npm start
服务器提供以下MCP标准工具:
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:
high_quality=true
用于专业文档、学术论文等对精度要求高的场景high_quality=false
用于非正式内容或需要快速翻译的场景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:
languages://list
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);
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:
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" } } }
在Claude Chat中,可以通过以下步骤开启MCP服务器连接:
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。
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:
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-server
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
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。
本项目使用与AiryLark主项目相同的定制许可证,详见LICENSE文件。
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