프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Mc Translator

제작자: dcd887버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.dcd887/mc-translator

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Minecraft 模组语言文件翻译:扫描 jar、生成资源包

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "mc-translator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mc-translator-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add mc-translator -- uvx mc-translator-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "mc-translator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mc-translator-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "mc-translator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mc-translator-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 dcd887 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 73%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Mc Translator, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 14일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

HotCodePush

제작자: hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

mcp-name: io.github.dcd887/mc-translator

mc-translator-mcp

Minecraft 模组中文翻译 MCP 工具

自动从模组 jar 包提取语言文件,调用通义千问批量翻译,生成中文资源包。

安装

cd mc-translator-mcp

pip install -e .

配置

不绑定任何特定 AI 供应商。复制 .env.example 为 .env,填任一家的 key 即可(优先级 custom > agnes > dashscope,可选 DeepSeek 兜底):

cp .env.example .env

任选一种方式(检测到哪个 key 就用哪个):

# 方式 A(推荐,最通用):任意 OpenAI 兼容供应商 —— 自已填 key / 网关 / 模型名

TRANSLATOR_API_KEY=sk-xxx TRANSLATOR_BASE_URL=https://your-gateway.example.com/v1 TRANSLATOR_MODEL=your-model

方式 B:agnes ai

AGNES_API_KEY=sk-xxx

AGNES_BASE_URL=https://apihub.agnes-ai.com/v1

AGNES_MODEL=agnes-2.5-flash

方式 C:通义千问(阿里云百炼)—— https://bailian.console.aliyun.com/

DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx

QWEN_MODEL=qwen-plus

方式 D:DeepSeek(可选,主供应商失败时 fallback)

DEEPSEEK_API_KEY=

DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

所有配置都从环境变量 / .env 读取,任何环境本地都能跑通、可移植。填好任一家的 key 即可开始翻译;改成别的供应商只需改 .env,不用动代码。

如何验证配置是否生效
  1. 先确认程序能跑(不联网):
   python -m mc_translator_mcp --help

能看到命令帮助说明安装正常。若报 No module named mc_translator_mcp,说明没装好或没在项目目录下运行。

  1. 再确认 API Key 被正确加载:
   python -m mc_translator_mcp dry-run "C:/path/to/某个模组.jar"
  • 返回译文样例 → 配置已生效,可以正式翻译;
  • 提示「未配置可用的 API Key」 → .env 没生效或 key 填错,回查 .env 文件名(不要叫 .env.example)与变量名;
  • 报网络/鉴权错误 → key/base_url/模型名任一可能不对,对照所选供应商的文档核对。

dry-run 会抽样翻译少量条目(默认 20 条),消耗极少 token,是验证配置最直接的方式。

启动方式

作为 MCP 服务器(推荐)
python -m mc_translator_mcp

在 Trae/Claude Desktop 中配置 MCP server:

{

"mcpServers": { "mc-translator-mcp": { "command": "python", "args": ["-m", "mc_translator_mcp"] } } }

CLI 模式
# 检查 jar 语言文件

python -m mc_translator_mcp check

零成本预览:看会翻译哪些模组、多少条文本、预估 token(不调 AI、不写文件)

python -m mc_translator_mcp preview

抽样翻译预览质量(会消耗少量 token,不写文件)

python -m mc_translator_mcp dry-run [--limit 20]

翻译单个 jar

python -m mc_translator_mcp mod [--batch-size 15] [--force-retranslate]

批量翻译目录下所有 jar

python -m mc_translator_mcp dir [--glob "*.jar"] [--batch-size 15]

💡 先 preview 再翻译:翻译会消耗 token。正式翻译前先跑 preview 看工作量和预估消耗,或 dry-run 抽样体验翻译质量,再决定是否执行。

使用示例

在 Trae 对话中使用 MCP 工具

直接对 Trae 说:

"帮我翻译这个模组:/path/to/mymod.jar"

Trae 会自动调用 MCP 工具的 translate_mod 或 translate_all_mods_in_directory。

本地运行
# 翻译单个模组(把 <jar_path> 替换成你电脑上的实际路径,下同)

python -m mc_translator_mcp mod "C:/path/to/mods/myzombie.jar" --batch-size 20

批量翻译整个 mods 目录

python -m mc_translator_mcp dir "C:/path/to/.minecraft/mods" --glob "*.jar"

所有 / 都请替换成你的实际绝对路径,例如 C:/Users/你的用户名/Desktop/mods/myzombie.jar。路径中含空格时记得加英文双引号。

输出

默认输出到 output/ 目录,每个模组生成独立资源包:

output/

├── mymod-zh-cn/ │ ├── pack.mcmeta │ └── assets/mymod/lang/zh_cn.json ├── zombie_mod-zh-cn/ │ ├── pack.mcmeta │ └── assets/zombie_mod/lang/zh_cn.json └── ...

加载方式:将 output/ -zh-cn/ 文件夹复制到 Minecraft 的 resourcepacks/ 目录。

翻译质量与术语一致性

调用翻译时,会把「这是一个 Minecraft 1.20.1 整合包的模组语言文件」作为上下文注入提示词,并按以下规则约束翻译:

  • Minecraft 官方术语:Block→方块、Item→物品、Inventory→背包、Health→生命、Craft→合成、Enchant→附魔、Tool→工具、Armor→盔甲、Chunk→区块
  • 术语全程一致:同一英文术语在整个模组内固定用一个中文译名(不会出现一会儿「背包」一会儿「物品栏」),整批条目一起统一后再落盘
  • 纯中文输出:强制要求译文不得残留英文单词(如不允许「沥青铀矿 ore」这种中英混排);产物会做残留英文自动纠正——检测到英文单词的译文自动发起一轮纠正重试
  • 漏译自动补翻:模型偶尔会少返回个别 key,工具会自动对缺失条目发起一轮补翻,保证翻译覆盖率
  • 长文本自然化:wiki/tooltip 等长描述按中文表达习惯意译润色,避免逐字直译的机翻腔
  • 知名名词保持通认:知名模组 / 系列名、科技与化学类专业词保持社区通认译法,不随意直译,如 Sodium→钠、Copper→铜
  • 格式占位符绝不改动:{0}、%s、$variable$、§颜色码、 物品标签、\n 等原样保留
  • 只回传译文:每条按 :<中文翻译> 返回,不做额外解释
定制术语表(推荐)

不同模组有自己的社区通认译名(如 Powah 的等级:Niotic→钻石、Spirited→富生、Nitro→下界),通用提示词无法提前知道。为此支持模组定制术语表:

  1. 编辑项目根目录的 translator_glossary.json(或通过 GLOSSARY_FILE 环境变量指定其它路径),格式为 { "terms": { "英文术语": "强制中文译名" } }:
   {

"terms": { "Niotic": "钻石", "Spirited": "富生", "Nitro": "下界", "Blazing": "烈焰" } }

2. 这些术语会注入翻译提示词,要求全模组严格使用定制译名,与官方/社区译名对齐。
  1. 文件缺失或格式错误不影响使用(退化为通用提示词)。

你也可以直接在 translator.py 的 SYSTEM_PROMPT 中补充通用规则,改完即生效。

核心模块

模块功能
jar_parser.py解析 jar 包结构,发现语言文件
lang_parser.py解析 .json / .lang / .properties 格式语言文件
translator.py多供应商批量翻译(custom / agnes / 通义 / DeepSeek)+ Minecraft 术语提示 + 定制术语表 + 漏译补翻 + 残留英文纠正 + 本地缓存
pack_builder.py生成资源包或改写 jar
mcp_server.pyMCP 服务器入口,暴露 4 个工具:translate_mod / translate_all_mods_in_directory / preview_mod(零成本预览)/ dry_run_mod(抽样预览)

测试

python -m pytest tests/ -v

设计要点

  1. 资源包优先:默认生成独立资源包,不破坏原 jar 文件
  2. 智能缓存:相同原文 + modid 的条目只翻译一次,避免重复消耗 token
  3. 已有汉化跳过:检测到已有 zh_cn.json 时自动跳过,避免覆盖社区翻译
  4. 批量翻译:每批最多 BATCH_SIZE 条,一次 API 调用返回全部结果
  5. 格式兼容:支持 .json(现代)、.lang(传统)与 .properties(部分老模组/Java 习惯)三种语言文件格式;.properties 源会自动转为 Minecraft 可加载的 zh_cn.json 输出
  6. 质量自纠:漏译条目自动补翻、残留英文自动纠正、定制术语表注入,从流程上保证翻译质量与社区译法一致
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