MCP-Lingvanex-Translate
oficialServidor MCP Lingvanex Cloud API – Um servidor de protocolo de contexto de modelo que fornece tradução de texto rápida e precisa usando a Lingvanex Cloud API. Suporta mais de 100 idiomas e integra-se perfeitamente com o Claude Desktop e outros clientes compatíveis com MCP.
O que você pode fazer com Lingvanex Translate MCP?
- Traduzir texto entre idiomas — peça ao seu assistente de IA para traduzir uma frase usando
translate_text, especificando o texto, o código do idioma de origem e o código do idioma de destino. - Integrar tradução no Claude Desktop — configure o servidor no
claude_desktop_config.jsonpara que o Claude possa chamartranslate_textdiretamente durante as conversas. - Executar o servidor via HTTP para testes — inicie o servidor no modo HTTP e use
curlou o MCP Inspector para verificar o endpoint/pinge o fluxo de tradução.
Documentação
MCP Prototype – Servidor de Tradução
Este projeto implementa um servidor MCP (Model Context Protocol) para tradução de texto. O servidor suporta dois transportes:
- stdio – para integração com o Claude Desktop
- http (streamable) – para testes e trabalho via HTTP + SSE
⚙️ Requisitos
- Node.js >= 18
- Yarn ou npm
- Claude Desktop instalado (para integração stdio)
- Conta no Lingvanex Translator para tradução de texto
🔑 Configuração do Lingvanex Translator
Para usar o Lingvanex Translator, você precisará de uma conta Lingvanex.
-
Se não tiver uma, cadastre-se gratuitamente
-
Vá para a aba Cloud API: Cloud API
-
Preencha os dados de Endereço de Cobrança
-
Clique em Continuar para pagamento
- Para obter um teste gratuito, não é necessário adicionar seu cartão de pagamento
-
Sua chave de API será gerada e ficará visível na aba Cloud API: Chave de API
Agora você está pronto para começar a usar a API de tradução. Abaixo está um tutorial em vídeo do processo geral (se disponível no site da Lingvanex).
🚀 Instalação e Build
# Clone the repository
git clone https://github.com/lingvanex-mt/MCP-Lingvanex-Translate.git
cd mcp-prototype
Instalar dependências
yarn install
🔌 Executar no modo stdio (Claude Desktop)
O modo stdio é usado pelo Claude Desktop para conectar-se a servidores MCP locais.
Definir variável de ambiente:
TRANSPORT=stdio
Iniciar o servidor:
yarn build
yarn start
Saída esperada:
MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready
🌐 Executar no modo HTTP (streamable)
O modo http executa um servidor HTTP local com transporte HTTP.
Útil para testes no navegador ou com curl.
Definir variáveis de ambiente:
TRANSPORT=http
HTTP_PORT=3000
Iniciar o servidor:
yarn build
yarn start
Testar o servidor:
curl http://127.0.0.1:3000/ping
Resposta esperada:
{ "status": "ok", "transport": "http" }
Usar o MCP Inspector para depuração:
npx @modelcontextprotocol/inspector
Na interface do MCP Inspector, selecione Transport Type - Streamable HTTP; URL - http://localhost:3000/mcp. e clique em Connect.
🖥️ Integração com o Claude Desktop
O Claude Desktop descobre servidores MCP locais através de um arquivo de configuração:
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Exemplo de configuração (Windows)
Abra (ou crie) claude_desktop_config.json e adicione:
{
"mcpServers": {
"translate": {
"command": "node",
"args": [
"C:\\Users\\path\\to\\project\\dist\\index.js"
]
}
}
}
⚠️ Certifique-se de atualizar o caminho para o seu
dist/index.jslocal após o build!
✅ Como verificar
- Inicie o Claude Desktop.
- Insira uma solicitação como:
"Use a ferramenta MCP
translate_textpara traduzir 'Hello world' para o russo." - Se tudo estiver configurado corretamente, o Claude chamará seu servidor MCP e retornará a tradução.
📌 Ferramentas Disponíveis
translate_text
Traduz texto de um idioma para outro.
Argumentos:
text– o texto a ser traduzidosourceLang– código do idioma de origem (ex.:"en")targetLang– código do idioma de destino (ex.:"ru")
Exemplo de solicitação:
{
"tool": "translate_text",
"args": {
"text": "Good morning",
"sourceLang": "en",
"targetLang": "fr"
}
}
Exemplo de resposta:
{
"content": [
{ "type": "text", "text": "Bonjour" }
]
}