airylark

AiryLark MCP 专业翻译服务器提供面向大型语言模型（如 Claude 等）调用的结构化翻译服务。通过 MCP 协议，助手可以调用 translate_text 进行高质量领域翻译，以及调用 evaluate_translation 获取翻译质量反馈。服务器还暴露 supported_languages 资源，方便客户端查询可用语言。要使用它，先确保服务器正确运行并暴露端口与 MCP 客户端的连接地址，然后在你的 MCP 客户端配置中添加 airylark-translation 服务名称，指向服务器的端点。通过 translate_text 工具，提供原文、目标语言和可选的源语言与 high_quality 标志，便能获得专业级翻译结果。若需要对结果进行质量评估，可以调用 evaluate_translation 工具，提交原文与译文，并可请求详细反馈。

安装步骤（以 Docker 部署为例）:

1. 符合要求的环境：安装 Docker 与 Docker Compose（如需使用 docker-compose 部署）。
2. 获取镜像：确保网络可访问 Docker 镜像仓库。
3. 运行容器： docker run -p 3031:3031 --env-file .env -d wizdy/airylark-mcp-server
4. 环境变量（.env 文件示例）: TRANSLATION_API_KEY=<YOUR_API_KEY> TRANSLATION_MODEL=<YOUR_MODEL_NAME> TRANSLATION_BASE_URL=<YOUR_API_BASE_URL> 可选：PORT/ MCP_PORT 根据需要映射端口。
5. 验证运行：向服务器端口发送 MCP 请求，确认 translate_text 与 evaluate_translation 能正常返回结果。 可选的 Docker Compose 部署参照 README 中的示例进行配置。若你愿意通过直接运行容器的命令来管理生命周期，也可以按照下列服务器配置示例整合进你的应用。

注意事项与提示:

• 确保 TRANSLATION_API_KEY、TRANSLATION_MODEL、TRANSLATION_BASE_URL 三个环境变量正确设置，以确保翻译服务可用。
• 端口冲突可能导致服务无法启动，如需修改端口，请相应调整 MCP_PORT 映射。
• 使用 --env-file 可将敏感信息集中管理，避免将密钥写入命令历史。
• 若在云环境中部署，请确认防火墙与安全组允许对外暴露 3031 端口（或你自定义的端口）。
• Docker 镜像 wizdy/airylark-mcp-server 为官方发布版本，请留意镜像版本更新及兼容性说明。
• MCP 客户端接入时，确保工具名称 translate_text 与 evaluate_translation 与服务器端实现的工具名称一致。