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MCP Server · AI代理

Levelang MCP Server

一个基于MCP协议的语言学习翻译服务,提供根据学习者熟练程度进行分级的翻译功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude多语言支持Cursor

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作者 / 组织
beverage
提供方
beverage
运行时
Python

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MCP World

选型结论

Levelang MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

uv run pytest tests/ -v

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Levelang.app MCP服务器

一 主控程序 暴露的服务器 Levelang.app 将API翻译成人工智能助手。与总是产生母语者复杂性的标准翻译不同,levelang.app将翻译限制在学习者的熟练程度范围内。

______________________________________________________________________

特性

  • 水平感知翻译 --初级、中级、高级或流利地翻译文本,每个级别都有语法限制
  • 多语言支持 --法语、德语、意大利语、普通话、粤语,如适用,可音译
  • 情绪控制 --随意、礼貌、正式的翻译风格
  • 语言发现 --从后端动态查询可用的语言、级别和情绪
  • MCP资源 — levelang://languages 和 levelang://languages/{code} 用于将语言配置拉入上下文
  • 无状态包装器 --没有数据库,没有共享状态;将MCP工具调用转换为后端HTTP请求

快速开始

你需要两件事: MCP服务器URL 和a API密钥。不需要本地设置。

光标

增添 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "levelang": {
      "url": "https://your-mcp-server-url/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-api-key"
      }
    }
  }
}

克劳德桌面版

增添 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "levelang": {
      "url": "https://your-mcp-server-url/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-api-key"
      }
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面。聊天输入中的锤子图标表示MCP工具可用。

示例用法

连接后,询问您的AI助手以下问题:

将“我想点一杯咖啡,请”翻译成初级法语。
Levelang支持哪些语言?
比较一下“我担心新规定可能会阻止我们按时完成”在初级和高级德语中的翻译。

服务器配置

以下设置适用于 运行MCP服务器 (本地开发或自托管)。通过URL连接的最终用户不需要这些。

所有配置都是通过环境变量进行的。当通过stdio在本地运行时,这些会进入 env MCP客户端配置块。

变量必填默认描述
LEVELANG_API_BASE_URL没有http://localhost:8000/api/v1levelang后端URL
LEVELANG_API_KEY取决于--服务密钥(sk_xxx)用于后端身份验证
MCP_TRANSPORT没有stdio运输: stdio 或 streamable-http
MCP_PORT没有8463使用HTTP传输时的端口
MCP_API_KEYS没有-用于HTTP身份验证的逗号分隔的有效API密钥

LEVELANG_API_KEY 连接到远程后端(暂存/生产)时需要。如果后端已禁用身份验证,则可以省略本地开发。

MCP_API_KEYS 控制HTTP传输的客户端身份验证。设置后,客户端必须发送 Authorization: Bearer 使用此列表中的密钥。当为空或未设置时,身份验证将被禁用(开放访问)。这对stdio传输没有影响。

本地stdio连接

git clone https://github.com/beverage/levelang-mcp.git
cd levelang-mcp
uv sync
{
  "mcpServers": {
    "levelang": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory", "/absolute/path/to/levelang-mcp",
        "python", "-m", "levelang_mcp"
      ],
      "env": {
        "LEVELANG_API_BASE_URL": "http://localhost:8000/api/v1"
      }
    }
  }
}

发展

设置

uv sync
git config core.hooksPath .githooks

这启用了预提交(自动修复lint+format)和预推(lint+format检查+测试)挂钩。

运行测试

uv run pytest tests/ -v

MCP检查员

这 MCP检查员 提供用于浏览和调用工具和资源的web UI:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --directory /path/to/levelang-mcp python -m levelang_mcp

项目结构

src/levelang_mcp/
├── __main__.py       # Entrypoint (python -m levelang_mcp)
├── server.py         # MCP tools and resources
├── auth.py           # API-key auth middleware for HTTP transport
├── client.py         # Async HTTP client for the Levelang API
├── config.py         # Environment variable loading
└── formatting.py     # API response → human-readable text

tests/
├── test_auth.py      # Auth middleware and config tests
├── test_client.py    # HTTP client tests (mocked)
├── test_formatting.py
└── test_tools.py     # Tool integration tests (mocked)

建筑

MCP Client              levelang-mcp              Levelang Backend
(Claude, Cursor,   ◄── MCP/stdio ──►   (this)   ─── HTTP ──►   (FastAPI)
 Claude Code)                                     POST /translate
                                                  GET /languages/details
                                                  GET /languages/{code}

MCP服务器是一个无状态包装器。它将MCP工具调用转换为对Levelang后端的HTTP请求,并将响应格式化为LLM的人类可读文本。它不与后端共享代码、数据库连接或部署。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语言学习Python本地部署翻译服务MCP协议多语言支持AI辅助

支持客户端

ClaudeCursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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0stdio有2 个2026-05-17
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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Levelang MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run pytest tests/ -v,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Levelang MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Levelang MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Levelang MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Levelang MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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