MCP-Lingvanex-Translate

oficial

Servidor 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.json para que o Claude possa chamar translate_text diretamente durante as conversas.
  • Executar o servidor via HTTP para testes — inicie o servidor no modo HTTP e use curl ou o MCP Inspector para verificar o endpoint /ping e 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.

  1. Se não tiver uma, cadastre-se gratuitamente

  2. Vá para a aba Cloud API: Cloud API

  3. Preencha os dados de Endereço de Cobrança

  4. Clique em Continuar para pagamento

    • Para obter um teste gratuito, não é necessário adicionar seu cartão de pagamento
  5. 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.js local após o build!


✅ Como verificar

  1. Inicie o Claude Desktop.
  2. Insira uma solicitação como: "Use a ferramenta MCP translate_text para traduzir 'Hello world' para o russo."
  3. 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 traduzido
  • sourceLang – 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" }
  ]
}