Lara Translate MCP Server

Cosa fa il server MCP “Lara Translate”?

Lara Translate MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che collega assistenti AI e applicazioni all’API Lara Translate, abilitando capacità di traduzione professionali. Agendo da ponte tra modelli AI e il servizio di traduzione, permette un’integrazione fluida per attività come rilevamento della lingua, traduzioni contestuali e utilizzo di memorie di traduzione. Il server consente alle applicazioni AI di eseguire traduzioni in modo sicuro e flessibile, scoprire strumenti e risorse disponibili e gestire richieste di traduzione con parametri strutturati. Questo approccio migliora i workflow di sviluppo, permettendo alle applicazioni di offrire traduzioni di alta qualità senza gestire direttamente l’API sottostante, mantenendo la sicurezza delle credenziali API e supportando funzionalità avanzate per lingue diverse dall’inglese.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è riportato nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco degli Strumenti

• Strumento di Traduzione: Fornisce accesso alle capacità di traduzione principali di Lara Translate, permettendo richieste strutturate per traduzione di testo, rilevamento lingua ed elaborazione di traduzioni contestuali.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Generazione di Contenuti Multilingue: Traduci automaticamente contenuti in più lingue per pubblici globali senza intervento manuale.
• Traduzioni Contestuali: Migliora la precisione delle traduzioni sfruttando il contesto e le memorie di traduzione, ideale per applicazioni che necessitano di linguaggio specifico di settore.
• Integrazione Fluida nei Workflow: Integra la traduzione professionale in workflow AI esistenti, come chatbot o sistemi di elaborazione documentale, senza chiamate dirette all’API.
• Rilevamento Lingua per Agenti AI: Fornisci agli agenti AI la capacità di rilevare la lingua del testo in ingresso, migliorando l’esperienza utente e il routing.
• Gestione Sicura delle Credenziali: Centralizza la logica e la sicurezza della traduzione mantenendo le credenziali API all’interno del server MCP, riducendo l’esposizione nelle applicazioni client.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.
2. Individua il tuo file di configurazione windsurf.json o equivalente.
3. Aggiungi il server Lara Translate MCP alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo controllando i log di Windsurf.

Protezione delle chiavi API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi Lara Translate MCP nella configurazione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Controlla la dashboard di stato di Claude per confermare l’integrazione.

Protezione delle chiavi API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi il server Lara Translate MCP come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma la configurazione eseguendo una traduzione di prova.

Protezione delle chiavi API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi Lara Translate MCP nella sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "lara-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@translated/lara-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Verifica il funzionamento con una richiesta di traduzione di esempio.

Protezione delle chiavi API:

{
  "lara-mcp": {
    "env": {
      "LARA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LARA_API_KEY}"
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flow e collegalo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "lara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuoservermcp.esempio/percorsomcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “lara-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Dalla documentazione disponibile, Lara Translate MCP offre uno strumento di traduzione solido e istruzioni di configurazione chiare, ma manca di template di prompt espliciti, elenchi di risorse MCP e documentazione su sampling/root. Nel complesso, è un MCP server focalizzato e pratico per compiti di traduzione.

MCP Score