Velg arbeidsflyt

Co-op Translator kan brukes på tre måter: CLI-en, Python-API-en og MCP-serveren. De deler de samme oversettelsesmulighetene, men hver passer til en annen arbeidsflyt.

Bruk denne siden når du bestemmer hvor du skal starte.

Rask avgjørelse

Hvis du vil...	Bruk	Start her
Oversette eller gjennomgå et repository fra en terminal	CLI	CLI-referanse
Legge til oversettelse i et Python-skript, en tjeneste, en notatbok eller en CI-jobb	Python-API	Python-API
La en agent, redaktør eller MCP-kompatibel klient oversette innhold for deg	MCP-server	MCP-server
Oversette ett Markdown-dokument, en notatbok eller et bilde som appen din allerede har lastet	Python-API eller MCP-server	Python-API eller MCP-server
Oversette et helt repository med standard utdata-mapper og metadata	CLI eller run_translation	CLI-referanse eller Python-API

Bruk CLI-en når

Velg CLI-en når en person eller en CI-jobb styrer oversettelsen av et repository fra et shell.

CLI-en er den mest direkte veien når du vil at Co-op Translator skal oppdage prosjektfiler, opprette oversatte utdata, bevare prosjektoppsettet, oppdatere metadata og kjøre gjennomgangskommandoer.

translate -l "ko" -md --dry-run
translate -l "ko" -md -nb -img
co-op-review -l "ko" -md -nb
migrate-links -l "ko" --dry-run

Passer godt:

• Du oversetter et repository fra terminalen.
• Du ønsker en repeterbar kommando for CI- eller utgivelsesarbeidsflyter.
• Du vil ha innebygd prosjektdeteksjon, utdata-stier, metadata, opprydding og gjennomgang.
• Du foretrekker et kommandogrensesnitt fremfor å skrive Python-kode.

Bruk Python-API-en når

Velg Python-API-en når din egen kode skal kontrollere arbeidsflyten.

API-en er nyttig for applikasjoner, automasjonsskript, notatbøker, tjenester og egendefinerte pipelines. Den lar deg kalle lavnivås innholdsoversettelses-APIer for individuelle filer, eller kjøre samme repository-nivå orkestrering som CLI-en bruker.

Oversett ett Markdown-dokument og bestem hvor du vil lagre det:

import asyncio
from pathlib import Path

from co_op_translator.api import rewrite_markdown_paths, translate_markdown_content


async def main() -> None:
    source_path = Path("docs/guide.md")
    target_path = Path("translations/ko/docs/guide.md")

    translated = await translate_markdown_content(
        source_path.read_text(encoding="utf-8"),
        "ko",
        {"source_path": source_path},
    )

    rewritten = rewrite_markdown_paths(
        translated,
        source_path=source_path,
        target_path=target_path,
    )

    target_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    target_path.write_text(rewritten, encoding="utf-8")


asyncio.run(main())

Kjør en repository-oversettelse fra Python:

import asyncio

from co_op_translator.api import run_translation


async def main() -> None:
    await run_translation(
        language_codes=["ko"],
        translate_markdown=True,
        translate_notebooks=True,
        translate_images=False,
        dry_run=True,
    )


asyncio.run(main())

Passer godt:

• Applikasjonen din leser allerede filer, buffere, notatbøker eller bildebytes.
• Du trenger egendefinert validering, lagring, logging, gjentatte forsøk eller godkjenningsflyter.
• Du vil oversette ett dokument, en notatbok eller et bilde uten å behandle et helt repository.
• Du vil ha repository-oversettelse, men fra Python-automatisering i stedet for en shell-kommando.

Bruk MCP-serveren når

Velg MCP-serveren når en agent, redaktør eller MCP-kompatibel klient skal kalle Co-op Translator-verktøy.

I den normale lokale oppsettet holder ikke brukeren manuelt en server kjørende. MCP-klienten starter co-op-translator-mcp over stdio når den trenger verktøyene.

Eksempler på brukerforespørsler en agent kan håndtere:

• "Oversett denne Markdown-filen til koreansk og behold lenkene korrekte."
• "Oversett denne Markdown-filen til koreansk med den agent-assisterte MCP-arbeidsflyten, og bruk din egen modell for de oversatte delene."
• "Oversett denne notatboken til koreansk, behold kodeceller, og bruk Co-op Translator MCP for å rekonstruere notatboken."
• "Oversett teksten i dette bildet til japansk og lagre resultatet."
• "Kjør en dry-run av en repository-oversettelse til spansk og fortell meg hva som ville endret seg."
• "Sjekk om den koreanske oversettelsen er oppdatert."

For Markdown og notatbøker kan MCP fungere i to moduser:

Modus	Bruk når	Hovedverktøy
Agent-assistert	MCP-vertagenten skal oversette biter med sin egen modell, uten Co-op Translator LLM-leverandørlegitimasjon.	start_markdown_agent_translation, finish_markdown_agent_translation, start_notebook_agent_translation, finish_notebook_agent_translation
Leverandørstøttet	Co-op Translator skal kalle Azure OpenAI eller OpenAI direkte.	translate_markdown_content, translate_notebook_content

MCP leverandørstøttet Markdown-verktøykall-format:

{
  "tool": "translate_markdown_content",
  "arguments": {
    "document": "# Setup\n\nInstall Co-op Translator first.",
    "language_code": "ko",
    "options": {
      "source_path": "docs/setup.md"
    }
  }
}

MCP bildeverktøykall:

{
  "tool": "translate_image_content",
  "arguments": {
    "image_path": "assets/architecture.png",
    "language_code": "ko",
    "output_path": "translated_images/ko/assets/architecture.png"
  }
}

Repository-oversettelse kjøres som dry-run som standard via MCP:

{
  "tool": "run_translation",
  "arguments": {
    "language_codes": ["ko"],
    "translate_markdown": true,
    "translate_notebooks": true,
    "translate_images": false,
    "dry_run": true
  }
}

Passer godt:

• Du ønsker naturlig-språkige oversettelsesarbeidsflyter inne i en agent eller redaktør.
• Du vil ha Markdown- eller notatbokoversettelse der vertagentmodellen oversetter forberedte biter.
• Du ønsker at agenten skal oversette valgt innhold i stedet for et helt repository.
• Du ønsker et godkjenningssteg før skriving på tvers av repository-et.
• Du vil ha ett grensesnitt som tilbyr Markdown-, notatbok-, bilde-, gjennomgangs- og sti-omskrivningsverktøy.

Hvordan de passer sammen

CLI-en er det beste standardvalget for mennesker som oversetter repositories. Python-API-en er best når koden din eier arbeidsflyten. MCP-serveren er best når en agent eller redaktør eier arbeidsflyten.

Alle tre veier bruker det samme offentlige Co-op Translator-APIet, så du kan starte med CLI-en, automatisere med Python senere, og eksponere de samme mulighetene til MCP-klienter når du trenger agent-drevne arbeidsflyter.