Translation MCP

🚀 翻訳MCPサーバー

Model Context Protocol (MCP) をベースにしたテキスト翻訳サービスで、OpenAI および OpenAI API 互換のモデルをサポートしています。

✨ 主な機能

• 🌍 多言語対応: 20 種類以上の主要言語間の翻訳をサポート
• 🤖 AI 駆動: OpenAI 互換の大規模言語モデルに基づいています
• 📄 長文処理: 大きなドキュメントを自動的にチャンク分割し、API の長さ制限を突破
• 🔍 言語検出: 入力テキストの言語を自動的に識別
• 🔌 MCP プロトコル: 標準化されたインターフェースで、MCP をサポートするアプリケーションに簡単に統合できます
• ⚡ 非同期処理: asyncio に基づく高性能非同期アーキテクチャ
• 🛠️ 柔軟な設定: カスタムモデルと API エンドポイントをサポート

サポートされる言語

📦 インストール

環境要件

• Python 3.10 以上
• OpenAI API キー（または互換の API サービス）

依存関係のインストール

# プロジェクトをクローン
git clone <repository-url>
cd translation_mcp

# uv を使用して依存関係をインストール（推奨）
uv sync

# または pip を使用してインストール
pip install -e .

環境構成

.env ファイルを作成し、必要な環境変数を設定します。

# OpenAI API 設定
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1  # オプション、デフォルトは OpenAI 公式 API
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo  # オプション、デフォルトモデル

💻 使用例

MCP サーバーとしての使用

このプロジェクトは MCP (Model Context Protocol) サーバーであり、MCP をサポートするクライアントで構成して使用する必要があり、直接実行することはできません。

Claude Desktop での構成

Claude Desktop の設定ファイルに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "translation": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/translation_mcp.py"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

uvx を使用して実行（推奨）

まず、配布パッケージをビルドします。

# wheel パッケージをビルド
uv build

# 生成された whl ファイルを表示
ls dist/

次に、Claude Desktop の設定で使用します。

{
  "mcpServers": {
    "translation": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/translation_mcp/dist/translation_mcp-0.1.0-py3-none-any.whl"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

または、PyPI から直接インストールすることもできます（公開されている場合）。

{
  "mcpServers": {
    "translation": {
      "command": "uvx",
      "args": ["translation-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

開発とテスト

# 直接実行してテスト
python translation_mcp.py

# テストスイートを実行
python test_mcp.py

MCP ツール

サーバーは以下の MCP ツールを提供します。

1. translate_text

通常のテキストを指定された言語に翻訳します。 パラメータ:

• text (string, 必須): 翻訳するテキスト
• target_language (string, 必須): 目標言語のコード
• source_language (string, オプション): ソース言語のコード、指定しない場合は自動検出

例:

{
  "text": "Hello, world!",
  "target_language": "zh",
  "source_language": "en"
}

2. detect_language

テキストの言語を検出します。 パラメータ:

• text (string, 必須): 言語を検出するテキスト

例:

{
  "text": "Bonjour le monde!"
}

3. translate_long_text

長いテキストを翻訳し、自動的にチャンク分割します。 パラメータ:

• text (string, 必須): 翻訳する長いテキスト
• target_language (string, 必須): 目標言語のコード
• source_language (string, オプション): ソース言語のコード
• max_chunk_size (integer, オプション): 各テキストチャンクの最大文字数、デフォルトは 2000

例:

{
  "text": "很长的文本内容...",
  "target_language": "en",
  "max_chunk_size": 1500
}

MCP リソース

translation://languages

サポートされているすべての言語のリストを取得します。言語コードと名前が含まれます。

📚 ドキュメント

API 応答形式

成功応答

{
  "translated_text": "翻訳後のテキスト",
  "source_language": "en",
  "target_language": "zh",
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "success": true
}

エラー応答

{
  "error": "エラーメッセージ",
  "success": false
}

長文翻訳応答

{
  "translated_text": "完全な翻訳テキスト",
  "source_language": "auto-detected",
  "target_language": "zh",
  "chunks_count": 3,
  "success": true
}

設定オプション

環境変数

カスタムモデル

OpenAI API 互換の他のサービスを使用することができます。

# ローカルモデルサービスを使用
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
OPENAI_API_KEY=your_local_api_key

# 他のクラウドサービスを使用
OPENAI_BASE_URL=https://your-service.com/v1
OPENAI_API_KEY=your_service_api_key

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

translation_mcp/
├── translation_mcp.py    # メインプログラムファイル
├── pyproject.toml       # プロジェクト設定と依存関係
├── uv.lock             # ロックされた依存関係のバージョン
├── MANIFEST.in         # パッケージング設定
├── .env                # 環境変数の設定
├── dist/               # ビルド出力ディレクトリ
└── README.md          # プロジェクトドキュメント

ビルドと配布

# プロジェクトをビルド
uv build

# PyPI に公開（オプション）
uv publish

核心コンポーネント

• OpenAITranslator: 翻訳サービスの核心クラス
• TranslationMCPServer: MCP サーバーの実装
• 非同期処理: asyncio に基づく非同期アーキテクチャ
• エラー処理: 完全な例外処理メカニズム

📄 ライセンス

MIT License

貢献

Issue と Pull Request の投稿を歓迎します！

更新履歴

v0.1.0

• 初期バージョンのリリース
• 基本的なテキスト翻訳のサポート
• 言語検出のサポート
• 長文のチャンク分割翻訳のサポート
• MCP プロトコルの統合