AI翻訳用MCPサーバー

言語翻訳専用に開発された初のMCPサーバー。エンタープライズレベルのコンテキスト認識型翻訳機能を、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、およびMCP対応のあらゆるIDEに導入できます。200以上の言語に対応し、カスタムAPI統合は不要です。

mcp_client_config.json
MCPドキュメントを読む
AI翻訳のためのユニバーサルブリッジ
Model Context Protocol（MCP）を使用すると、Lara Translateをお気に入りのAIアシスタントのネイティブツールとして利用できます。AIアシスタントが、完全なコンテキストを活用してコード、文書、チャットを自動的に翻訳できるようにしましょう。
幅広いAIとの互換性
MCP準拠のあらゆるアプリケーションとのネイティブ統合。お使いのツールの構成ファイルにLaraサーバーを追加するだけで、AIに即座に翻訳を依頼できます。
コンテキストプロトコル標準
オープンなModel Context Protocol上に構築。将来を見据えた統合を実現し、カスタムAPI呼び出しを書き換えることなく、新たなAIクライアントとLaraを連携させましょう。
AIによる曖昧性解消
AIはユーザーのローカルファイルやチャットのコンテキストにアクセスできるため、関連性の高いコンテキストメタデータを自動的にLaraに提供し、極めて正確な翻訳を実現します。
ゼロデータトレーニングポリシー
お客様の翻訳は、Lara APIへ安全に送信されます。当社は厳格なデータプライバシー対策を講じています。つまり、お客様固有の文字列が公開モデルのトレーニングに使用されることは決してありません。
200以上の言語にアクセス
お使いのAIに、200以上の言語でローカライズされたコンテンツを理解し、プロダクションレベルの信頼性で生成する能力を提供しましょう。
フォーマットの取り扱い
MCP経由で統合されているため、お使いのAIはHTML、Markdown、またはJSONを読み取り、Laraに生の文字列の翻訳を依頼し、ファイルをきれいに書き換えることができます。
Lara TranslateをAIアシスタントまたはIDEに接続する方法
1つの構成ブロック。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、およびMCP対応のすべてのクライアントで動作します。
1
Lara APIの認証情報を取得する
無料アカウントに登録するか、お客様のLaraプロフィールでファイルを見つけてください。次の手順では、LARA_ACCESS_KEY_IDとLARA_ACCESS_KEY_SECRETが必要です。
2
MCPクライアントを設定する
選択したツール（例：Claude Desktop）のJSON設定ファイルを開き、Laraサーバーマッピングを追加します。
"lara-translate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@translated/lara-mcp@latest"
],
"env": {
"LARA_ACCESS_KEY_ID": "<LARA_ACCESS_KEY_ID>",
"LARA_ACCESS_KEY_SECRET": "<LARA_ACCESS_KEY_SECRET>"
}
}
3
翻訳を開始する
クライアントアプリケーションを再起動してください。これで、AIのコンテキストウィンドウにLara Translateツールが表示されるようになります。次のコマンドを入力するだけです：“Translate this file to French” 

 利用可能なすべてのツール（ translate、list_memories、create_memory、list_glossaries ）については、Lara MCP documentationをご確認ください。
よくあるご質問