MCP-Lingvanex-Translate Server

officiel

Serveur MCP Lingvanex Cloud API – Un serveur Model Context Protocol qui fournit une traduction de texte rapide et précise via l'API Cloud Lingvanex. Prend en charge plus de 100 langues et s'intègre de manière transparente avec Claude Desktop et d'autres clients compatibles MCP.

GitHub

Documentation

Prototype MCP – Serveur de traduction

Ce projet implémente un serveur MCP (Model Context Protocol) pour la traduction de texte. Le serveur prend en charge deux transports :

  • stdio – pour l'intégration avec Claude Desktop
  • http (streamable) – pour les tests et le travail via HTTP + SSE

⚙️ Prérequis

  • Node.js >= 18
  • Yarn ou npm
  • Claude Desktop installé (pour l'intégration stdio)
  • Compte Lingvanex Translator pour la traduction de texte

🔑 Configuration de Lingvanex Translator

Pour utiliser Lingvanex Translator, vous aurez besoin d'un compte Lingvanex.

  1. Si vous n'en avez pas, inscrivez-vous gratuitement
  2. Allez dans l'onglet Cloud API : Cloud API
  3. Remplissez les données de Billing Address
  4. Cliquez sur Continue to payment
    • Pour obtenir un essai gratuit, il n'est pas nécessaire d'ajouter votre carte de paiement
  5. Votre clé API sera générée et visible dans l'onglet Cloud API : API key

Vous êtes maintenant prêt à utiliser l'API de traduction. Vous trouverez ci-dessous un tutoriel vidéo du processus global (si disponible sur le site Lingvanex).

🚀 Installation & Build

Cloner le dépôt

git clone https://github.com/lingvanex-mt/MCP-Lingvanex-Translate.git cd mcp-prototype

Installer les dépendances

yarn install

🔌 Exécution en mode stdio (Claude Desktop)

Le mode stdio est utilisé par Claude Desktop pour se connecter aux serveurs MCP locaux.

Définir la variable d'environnement :

TRANSPORT=stdio

Démarrer le serveur :

yarn build yarn start

Sortie attendue :

MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready

🌐 Exécution en mode HTTP (streamable)

Le mode http exécute un serveur HTTP local avec transport HTTP. Utile pour les tests dans le navigateur ou avec curl.

Définir les variables d'environnement :

TRANSPORT=http HTTP_PORT=3000

Tester le serveur :

curl http://127.0.0.1:3000/ping

Réponse attendue :

{ "status": "ok", "transport": "http" }

Utiliser MCP Inspector pour le débogage :

npx @modelcontextprotocol/inspector

Dans l'interface utilisateur de MCP Inspector, sélectionnez Transport Type - Streamable HTTP; URL - http://localhost:3000/mcp. Cliquez sur Connect.

🖥️ Intégration avec Claude Desktop

Claude Desktop découvre les serveurs MCP locaux via un fichier de configuration :

  • Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux : ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Exemple de configuration (Windows)

Ouvrez (ou créez) claude_desktop_config.json et ajoutez :

{ "mcpServers": { "translate": { "command": "node", "args": [ "C:\Users\path\to\project\dist\index.js" ] } } }

⚠️ Assurez-vous de mettre à jour le chemin vers votre dist/index.js local après le build !

✅ Comment vérifier

  1. Lancez Claude Desktop.
  2. Saisissez une requête comme :"Utilisez l'outil MCP translatetext pour traduire 'Hello world' en russe."
  3. Si tout est configuré correctement, Claude appellera votre serveur MCP et retournera la traduction.

📌 Outils disponibles

translate_text

Traduire un texte d'une langue vers une autre.

Arguments :

  • text – le texte à traduire
  • sourceLang – code de la langue source (ex. "en")
  • targetLang – code de la langue cible (ex. "ru")

Exemple de requête :

{ "tool": "translate_text", "args": { "text": "Good morning", "sourceLang": "en", "targetLang": "fr" } }

Exemple de réponse :

{ "content": [ { "type": "text", "text": "Bonjour" } ] }