MCP-Lingvanex-Translate

resmi

Lingvanex MCP Server Cloud API – Lingvanex Cloud API kullanarak hızlı ve doğru metin çevirisi sağlayan bir Model Context Protocol sunucusu. 100'den fazla dili destekler ve Claude Desktop ile diğer MCP uyumlu istemcilerle sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Lingvanex Translate MCP ile neler yapabilirsiniz?

  • Metinler arası dil çevirisi yapın — yapay zeka asistanınızdan, metni, kaynak dili ve hedef dil kodlarını belirterek translate_text kullanarak bir ifadeyi çevirmesini isteyin.
  • Çeviriyi Claude Desktop'a entegre edin — sunucuyu claude_desktop_config.json dosyasında yapılandırarak Claude'un konuşmalar sırasında doğrudan translate_text çağırmasını sağlayın.
  • Test için sunucuyu HTTP üzerinden çalıştırın — sunucuyu HTTP modunda başlatın ve /ping uç noktası ile çeviri akışını doğrulamak için curl veya MCP Inspector kullanın.

Dokümantasyon

MCP Prototipi – Çeviri Sunucusu

Bu proje, metin çevirisi için bir MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucusu uygular. Sunucu iki aktarımı destekler:

  • stdio – Claude Desktop ile entegrasyon için
  • http (akışlanabilir) – HTTP + SSE üzerinden test ve çalışma için

⚙️ Gereksinimler

  • Node.js >= 18
  • Yarn veya npm
  • Yüklü Claude Desktop (stdio entegrasyonu için)
  • Metin çevirisi için Lingvanex Translator hesabı

🔑 Lingvanex Translator Kurulumu

Lingvanex Translator'ı kullanmak için bir Lingvanex hesabına ihtiyacınız olacak.

  1. Hesabınız yoksa, ücretsiz kaydolun

  2. Cloud API sekmesine gidin: Cloud API

  3. Fatura Adresi verilerini doldurun

  4. Ödemeye devam et seçeneğine tıklayın

    • Ücretsiz deneme almak için ödeme kartı eklemeniz gerekli değildir
  5. API anahtarınız oluşturulacak ve Cloud API sekmesinde görünecektir: API anahtarı

Artık çeviri API'sini kullanmaya başlamaya hazırsınız. Aşağıda genel sürecin bir video eğitimi bulunmaktadır (Lingvanex sitesinde mevcutsa).


🚀 Kurulum & Derleme

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

Bağımlılıkları yükle

yarn install

🔌 stdio modunda çalıştırma (Claude Desktop)

stdio modu, Claude Desktop tarafından yerel MCP sunucularına bağlanmak için kullanılır.

Ortam değişkenini ayarlayın:

TRANSPORT=stdio

Sunucuyu başlatın:

yarn build
yarn start

Beklenen çıktı:

MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready

🌐 HTTP modunda çalıştırma (akışlanabilir)

http modu, HTTP aktarımı ile yerel bir HTTP sunucusu çalıştırır. Tarayıcı testi veya curl ile kullanım için faydalıdır.

Ortam değişkenlerini ayarlayın:

TRANSPORT=http
HTTP_PORT=3000

Sunucuyu başlatın:

yarn build
yarn start

Sunucuyu test edin:

curl http://127.0.0.1:3000/ping

Beklenen yanıt:

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

Hata ayıklama için MCP Inspector kullanın:

npx @modelcontextprotocol/inspector

MCP Inspector arayüzünde, Aktarım Türü - Akışlanabilir HTTP; URL - http://localhost:3000/mcp. seçeneğini belirleyin ve Bağlan'a tıklayın.


🖥️ Claude Desktop ile Entegrasyon

Claude Desktop, yerel MCP sunucularını yapılandırma dosyası aracılığıyla keşfeder:

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

Örnek yapılandırma (Windows)

claude_desktop_config.json dosyasını açın (veya oluşturun) ve şunu ekleyin:

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

⚠️ Derlemeden sonra yerel dist/index.js yolunu güncellediğinizden emin olun!


✅ Doğrulama

  1. Claude Desktop'ı başlatın.
  2. Şuna benzer bir istek girin: "'Hello world' metnini Rusçaya çevirmek için MCP aracı translate_text kullan."
  3. Her şey doğru yapılandırıldıysa, Claude MCP sunucunuzu çağıracak ve çeviriyi döndürecektir.

📌 Mevcut Araçlar

translate_text

Metni bir dilden başka bir dile çevirir.

Argümanlar:

  • text – çevrilecek metin
  • sourceLang – kaynak dil kodu (örn. "en")
  • targetLang – hedef dil kodu (örn. "ru")

Örnek istek:

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

Örnek yanıt:

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