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Translationx-mcp-server

TranslationX MCP Server是一个基于Python的模型上下文协议服务器,用于支持TranslationX的翻译服务,可通过Cursor集成使用。

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README

🚀 TranslationX MCP 服务器(Python)

TranslationX MCP 服务器基于 Python 构建,借助虚拟环境运行,为用户提供便捷的使用体验。通过一系列配置步骤,可在本地启动服务器,并集成到 Cursor 中进行翻译测试。

🚀 快速开始

📦 安装指南

搭建 Python 虚拟环境

我们推荐使用 uv 工具构建虚拟环境来运行 MCP 服务器。您可以在这里了解更多关于 uv 的信息。

根据官方指南,您需要安装 Python 包管理工具 uv。此外,您也可以尝试使用其他方法(如 Anaconda)来创建 Python 虚拟环境。

  • 添加 mcp 依赖项
uv add "mcp[cli]"
  • 验证 mcp 依赖是否安装成功
uv run mcp

如果出现下图,则表示安装成功:

  • 安装 Python(最低版本要求为 3.13)
uv python install 3.13

获取 MCP 服务器

访问 TranslationX Mcp Server 的官方开源仓库下载代码。

配置本地项目

  • 通过 uv 创建一个项目
uv init mcp_server_translation
  • src 文件夹复制到该项目目录下,并测试 MCP 服务器是否正常运行
uv run --with mcp[cli] mcp run {YOUR_PATH}/src/main.py
# 如果是 macOS 系统,请使用转义符:
uv run --with mcp\[cli\] mcp run {YOUR_PATH}/src/main.py

如果没有报错,则表示 MCP 服务器已成功启动。

💻 使用示例

在 Cursor 中使用

  • 打开 Cursor 配置,在 MCP 设置中添加 TranslationX MCP Server
  • 在配置文件中添加以下内容后保存 其中 TRANSLATIONX_TOKEN 可以在X-DOC中获取:
{
  "mcpServers": {
    "translationx": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with", 
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "{YOUR_PATH}/src/main.py"
      ],
      "env": {
        "token": "<YOUR_TRANSLATIONX_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

完成配置后,TranslationX MCP Server 已经启用。

测试

创建项目,并在其中创建文件夹,然后将文件放入该文件夹并提交翻译:

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端