Lara Translate MCP Server

O que o servidor MCP “Lara Translate” faz?

O Lara Translate MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta assistentes e aplicativos de IA à API Lara Translate, tornando possível traduções profissionais. Atuando como uma ponte entre modelos de IA e o serviço de tradução, ele permite integração sem atrito para tarefas como detecção de idioma, traduções com reconhecimento de contexto e uso de memórias de tradução. O servidor permite que aplicativos de IA realizem traduções de maneira segura e flexível, descubram ferramentas e recursos disponíveis e lidem com solicitações de tradução usando parâmetros estruturados. Essa abordagem aprimora fluxos de desenvolvimento, permitindo que aplicações ofereçam traduções de alta qualidade sem gerenciar diretamente a API subjacente, mantendo a segurança das credenciais e suportando recursos avançados para idiomas além do inglês.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt explícitos listados na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Recursos

Não há recursos MCP explícitos descritos na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

• Ferramenta de Tradução: Fornece acesso às funcionalidades principais do Lara Translate, permitindo solicitações estruturadas para tradução de texto, detecção de idioma e processamento de tradução com reconhecimento de contexto.

Casos de Uso deste MCP Server

• Geração de Conteúdo Multilíngue: Traduza automaticamente conteúdos para várias línguas para públicos globais sem intervenção manual.
• Traduções com Reconhecimento de Contexto: Melhore a precisão das traduções aproveitando contexto e memórias de tradução, beneficiando aplicações que exigem vocabulário específico de domínio.
• Integração Fluida em Fluxos de Trabalho: Integre tradução profissional a fluxos de trabalho baseados em IA, como chatbots ou sistemas de processamento de documentos, sem chamadas diretas de API.
• Detecção de Idioma para Agentes de IA: Dê aos agentes de IA a capacidade de detectar o idioma do texto de entrada, melhorando a experiência do usuário e o roteamento.
• Gestão Segura de Credenciais: Centralize a lógica e a segurança da tradução mantendo as credenciais de API no servidor MCP, reduzindo a exposição em aplicações cliente.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Node.js instalado.
2. Localize seu arquivo windsurf.json ou equivalente.
3. Adicione o Lara Translate MCP server à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando analisando os logs do Windsurf.

Protegendo as Chaves de API:

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

Claude

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o Lara Translate MCP à configuração mcpServers:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique o painel de status do Claude para confirmar a integração.

Protegendo as Chaves de API:

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

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em seu sistema.
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o Lara Translate MCP server conforme abaixo:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Confirme a configuração realizando uma tradução de teste.

Protegendo as Chaves de API:

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

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está disponível.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Lara Translate MCP na seção mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique a funcionalidade com uma solicitação de tradução de exemplo.

Protegendo as Chaves de API:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "lara-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminho/paramcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, tendo acesso a todas as suas funções e recursos. Lembre-se de trocar “lara-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Com base na documentação disponível, o Lara Translate MCP fornece uma ferramenta de tradução robusta e instruções claras de configuração, mas carece de templates de prompt explícitos, listagem de recursos MCP e documentação de suporte a amostragem/root. No geral, é um servidor MCP prático e focado em tarefas de tradução.

Pontuação MCP