เซิร์ฟเวอร์ MCP¶

Co-op Translator รวมเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol สำหรับเอเจนต์ บรรณาธิการ และไคลเอนต์ที่รองรับ MCP.

สำหรับการตั้งค่าเริ่มต้นในเครื่อง ผู้ใช้ไม่ต้องเปิดเซิร์ฟเวอร์แยกต่างหากด้วยตนเอง พวกเขากำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของตน และไคลเอนต์จะเริ่ม co-op-translator-mcp โดยอัตโนมัติผ่าน stdio เมื่อจำเป็นต้องใช้เครื่องมือของ Co-op Translator.

หากคุณกำลังตัดสินใจระหว่าง CLI, Python API, และ MCP ให้เริ่มที่ เลือกเวิร์กโฟลว์ของคุณ.

ใช้ MCP เมื่อเอเจนต์หรือบรรณาธิการควรเรียก Co-op Translator โดยตรง:

เป้าหมายของผู้ใช้	เครื่องมือ MCP
แปลเอกสาร Markdown หนึ่งรายการ, โน้ตบุ๊ก, หรือรูปภาพ	`translate_markdown_content`, `translate_notebook_content`, `translate_image_content`
แปลเนื้อหา Markdown หรือโน้ตบุ๊กโดยใช้โมเดลเอเจนต์โฮสต์	`start_markdown_agent_translation`, `finish_markdown_agent_translation`, `start_notebook_agent_translation`, `finish_notebook_agent_translation`
เขียนลิงก์ Markdown หรือโน้ตบุ๊กที่แปลแล้วใหม่หลังเลือกเส้นทางเอาต์พุต	`rewrite_markdown_paths`, `rewrite_notebook_paths`
แปลรีโพสิตอรีทั้งหมดเหมือน CLI	`run_translation`, `translate_project`
ตรวจทานผลการแปลโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรอง LLM	`run_review`
ตรวจสอบความสามารถและสถานะของสภาพแวดล้อม	`get_api_overview`, `list_supported_languages`, `get_configuration_status`

เซิร์ฟเวอร์ MCP ห่อ API สาธารณะของ Python เดียวกันที่มีเอกสารใน Python API. เครื่องมือที่มีผู้ให้บริการเป็นแบ็กเอนด์ใช้ผู้ให้บริการที่กำหนดค่าไว้เดียวกันกับ CLI และ Python API. เครื่องมือที่ช่วยโดยเอเจนต์เตรียมชิ้นส่วนสำหรับเอเจนต์โฮสต์ MCP เพื่อแปล แล้วใช้ Co-op Translator เพื่อประกอบ Markdown หรือ notebook สุดท้าย.

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งและกำหนดค่า Co-op Translator¶

ติดตั้ง Co-op Translator ในสภาพแวดล้อม Python ที่ไคลเอนต์ MCP ของคุณจะใช้:

pip install co-op-translator

สำหรับการพัฒนาในเครื่องจากรีโพสิตอรีนี้ ให้ติดตั้งแพ็กเกจในโหมดแก้ไขได้:

pip install -e .

เลือกโหมดการแปลที่ไคลเอนต์ MCP ของคุณจะใช้:

โหมด	ใช้สำหรับ	ข้อมูลรับรอง
Provider-backed	Co-op Translator เรียก `translate_markdown_content`, `translate_notebook_content`, `translate_image_content`, หรือ `run_translation`.	การแปลต้องใช้ Azure OpenAI, OpenAI, หรือ Anthropic. การแปลรูปภาพยังต้องใช้ Azure AI Vision.
Agent-assisted	เอเจนต์โฮสต์ MCP จะแปลชิ้นที่ถูกส่งคืนโดย `start_markdown_agent_translation` หรือ `start_notebook_agent_translation`.	ไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรองผู้ให้บริการ LLM ของ Co-op Translator สำหรับชิ้น Markdown หรือโน้ตบุ๊ก การแปลรูปภาพยังไม่ครอบคลุมโดยโหมดเอเจนต์ช่วย

ถ้าคุณเริ่มจากการแปล Markdown หรือโน้ตบุ๊กภายในเอเจนต์ เช่น Codex หรือ Claude Code ให้เริ่มด้วยโหมดเอเจนต์ช่วย ใช้โหมดที่ใช้ผู้ให้บริการเมื่อคุณต้องการให้ Co-op Translator เรียกผู้ให้บริการที่คุณกำหนดค่าเอง เมื่อคุณกำลังแปลรูปภาพ หรือเมื่อคุณกำลังรันการแปลระดับรีโพสิตอรีเช่น CLI.

กำหนดค่าผู้ให้บริการหนึ่งชุดสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ผู้ให้บริการ:

# Azure OpenAI
AZURE_OPENAI_API_KEY="..."
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<resource>.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME="gpt-4o"
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME="<deployment>"
AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-12-01-preview"

# หรือ OpenAI
OPENAI_API_KEY="..."
OPENAI_CHAT_MODEL_ID="gpt-4o"

# หรือ Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY="..."
ANTHROPIC_MODEL="claude-..."

การแปลรูปภาพที่ใช้ผู้ให้บริการต้องการเพิ่มเติม:

AZURE_AI_SERVICE_API_KEY="..."
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT="https://<resource>.cognitiveservices.azure.com/"

Note

โหมดเอเจนต์ช่วยในปัจจุบันครอบคลุม Markdown และเซลล์ Markdown ในโน้ตบุ๊ก การแปลรูปภาพยังคงใช้กระบวนการแปลรูปภาพที่ใช้ผู้ให้บริการและต้องการ Azure AI Vision สำหรับ OCR และการเรนเดอร์ที่คำนึงถึงเลย์เอาต์.

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณ¶

สำหรับการตั้งค่า stdio ปกติในเครื่อง ให้เพิ่ม Co-op Translator ในการกำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ของคุณ ไคลเอนต์จะเริ่มและหยุดกระบวนการโดยอัตโนมัติ

การกำหนดค่าสำหรับแพ็กเกจที่ติดตั้ง:

{
  "mcpServers": {
    "co-op-translator": {
      "command": "co-op-translator-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

การกำหนดค่าสำหรับการเช็กเอาต์ซอร์สบน Windows:

{
  "mcpServers": {
    "co-op-translator": {
      "command": "C:\\Users\\you\\dev\\co-op-translator\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "co_op_translator.mcp.server"],
      "cwd": "C:\\Users\\you\\dev\\co-op-translator"
    }
  }
}

การกำหนดค่าสำหรับการเช็กเอาต์ซอร์สบน macOS หรือ Linux:

{
  "mcpServers": {
    "co-op-translator": {
      "command": "/Users/you/dev/co-op-translator/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "co_op_translator.mcp.server"],
      "cwd": "/Users/you/dev/co-op-translator"
    }
  }
}

หลังจากเปลี่ยนการกำหนดค่าไคลเอนต์ MCP ให้รีสตาร์ทหรือโหลดไคลเอนต์ใหม่เพื่อให้สามารถค้นหาเซิร์ฟเวอร์ใหม่ได้

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์ในไคลเอนต์¶

ให้ไคลเอนต์ MCP แสดงรายการเครื่องมือที่มี หรือเรียกหนึ่งในเฮลเปอร์แบบอ่านอย่างเดียวก่อน:

{
  "tool": "get_api_overview",
  "arguments": {}
}

การตรวจสอบเบื้องต้นที่เป็นประโยชน์:

เครื่องมือ	สิ่งที่ควรตรวจสอบ
`get_api_overview`	ยืนยันว่าเซิร์ฟเวอร์เข้าถึงได้และแสดงเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่.
`list_supported_languages`	ยืนยันว่าสามารถโหลดข้อมูลภาษาแพ็กเกจได้.
`get_configuration_status`	ยืนยันความพร้อมใช้งานของผู้ให้บริการ LLM และ Vision โดยไม่เปิดเผยค่าลับ.

ขั้นตอนที่ 4: เลือกเวิร์กโฟลว์¶

แปลไฟล์หรือเอกสารเดี่ยว¶

ใช้เครื่องมือเนื้อหาระบบผู้ให้บริการเมื่อไคลเอนต์ MCP มีเนื้อหาเอกสารหรือเส้นทางรูปภาพแล้วและต้องการให้ Co-op Translator เรียกผู้ให้บริการแปลที่กำหนดค่าไว้

สำหรับ Markdown:

เรียก translate_markdown_content ด้วย document, language_code, และถ้าต้องการ source_path.
หากผลการแปลจะถูกเขียนลงในเลย์เอาต์ผลลัพธ์ของ Co-op Translator ให้เรียก rewrite_markdown_paths.
ให้ไคลเอนต์เขียนหรือคืนค่า content สุดท้าย.

สำหรับโน้ตบุ๊ก:

เรียก translate_notebook_content ด้วย JSON ของโน้ตบุ๊กและ language_code.
เรียก rewrite_notebook_paths หากลิงก์ในโน้ตบุ๊กที่แปลแล้วจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับเส้นทางเป้าหมาย.
เขียนหรือคืนค่า JSON ของโน้ตบุ๊กสุดท้าย.

สำหรับรูปภาพ:

เรียก translate_image_content ด้วย image_path, language_code, และทางเลือก root_dir หรือ fast_mode.
อ่าน data_base64 และ mime_type ที่ส่งกลับมา.
หากมีการระบุ output_path รูปภาพที่แปลแล้วจะถูกบันทึกไปยังเส้นทางนั้นด้วย.

เครื่องมือด้านเนื้อหาไม่ทำการค้นหาโปรเจกต์ อัปเดตเมตาดาต้า ข้อจำกัดความรับผิดชอบ หรือการเขียนเส้นทางอัตโนมัติ หากคุณต้องการให้เอเจนต์โฮสต์แปลชิ้น Markdown หรือโน้ตบุ๊กโดยไม่ใช้ข้อมูลรับรองผู้ให้บริการ LLM ของ Co-op Translator ให้ใช้เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ช่วยด้านล่าง.

แปลด้วยโมเดลเอเจนต์โฮสต์¶

ใช้เครื่องมือเอเจนต์ช่วยเมื่อคุณต้องการให้เอเจนต์โฮสต์ MCP เช่น ผู้ช่วยด้านการเขียนโค้ด ผลิตข้อความที่แปลแล้วแทนการกำหนดค่าผู้ให้บริการ LLM สำหรับ Co-op Translator.

ในไคลเอนต์ MCP แบบแชท โดยปกติคุณไม่จำเป็นต้องเขียน JSON ของเครื่องมือเอง ขอให้เอเจนต์ใช้เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ช่วย:

Translate this Markdown file to Korean with Co-op Translator MCP.
Use agent-assisted mode: call start_markdown_agent_translation, translate the returned chunks with your own model, then call finish_markdown_agent_translation.
Keep Markdown formatting, code blocks, and links intact.

สำหรับโน้ตบุ๊ก ให้ใช้รูปแบบเดียวกัน:

Translate this notebook to Korean with Co-op Translator MCP.
Use start_notebook_agent_translation, translate the returned Markdown-cell chunks with your own model, then call finish_notebook_agent_translation.
Preserve code cells, outputs, and notebook metadata.

หากไคลเอนต์ MCP ของคุณรองรับ server prompts ให้ใช้ agent_assisted_markdown_translation_prompt เพื่อให้ไคลเอนต์โหลดคำแนะนำเวิร์กโฟลว์เดียวกัน.

สำหรับ Markdown:

เรียก start_markdown_agent_translation ด้วย document, language_code, และถ้าจำเป็น source_path.
แปลแต่ละชิ้นที่ส่งกลับมาในเอเจนต์โฮสต์โดยทำตาม prompt ของชิ้นงาน.
เรียก finish_markdown_agent_translation ด้วย job ต้นฉบับและชิ้นที่แปลแล้วโดยใช้ chunk_id และ translated_text.
หากเนื้อหาจะถูกเขียนไปยังเส้นทางเป้าหมายที่แปลแล้ว ให้เรียก rewrite_markdown_paths.

สำหรับโน้ตบุ๊ก:

เรียก start_notebook_agent_translation ด้วย JSON ของโน้ตบุ๊กและ language_code.
แปลแต่ละชิ้นที่ส่งกลับมาในเอเจนต์โฮสต์.
เรียก finish_notebook_agent_translation ด้วย job ต้นฉบับและชิ้นที่แปลแล้ว.
เรียก rewrite_notebook_paths หากลิงก์ในโน้ตบุ๊กที่แปลแล้วต้องการการปรับเส้นทางเป้าหมาย.

เครื่องมือเอเจนต์ช่วยจะไม่เรียกผู้ให้บริการ LLM ที่กำหนดค่าไว้จาก Co-op Translator เอเจนต์โฮสต์รับผิดชอบการแปลชิ้นที่ส่งกลับมา Co-op Translator จัดการการแยกชิ้น Markdown การรักษาตำแหน่งสำรอง การประกอบ frontmatter ใหม่ การแทนที่เซลล์โน้ตบุ๊ก และการปรับมาตรฐานหลังการแปล.

แปลรีโพสิทอรีทั้งหมด¶

ใช้ run_translation เมื่อผู้ใช้ต้องการให้ Co-op Translator ทำงานเหมือน CLI translate.

การแปลรีโพสิตอรีโดยค่าเริ่มต้นจะตั้งเป็น dry_run=true เพื่อให้อเจนต์สามารถตรวจสอบขอบเขตก่อนเปลี่ยนแปลงไฟล์:

{
  "language_codes": "ko ja",
  "root_dir": ".",
  "markdown": true,
  "dry_run": true
}

ผลลัพธ์ของ run_translation รวมอาเรย์ events ที่มีเหตุการณ์ co-op.translation.event.v1 ของความคืบหน้า ไคลเอนต์ MCP ควรใช้ฟิลด์เช่น type, stage_key, completed, total และ current_path แทนการ แยกวิเคราะห์ข้อความคอนโซลที่จับได้ ส่ง json_events_path เพื่อเขียนเหตุการณ์เหล่านั้น ลงในไฟล์ NDJSON.

เพื่ออนุญาตการเขียน ผู้เรียกต้องตั้งทั้ง dry_run=false และ confirm_write=true:

{
  "language_codes": "ko",
  "root_dir": ".",
  "markdown": true,
  "dry_run": false,
  "confirm_write": true
}

translate_project ถูกเปิดเผยเป็นนามแฝงความเข้ากันได้สำหรับ run_translation.

ตรวจทานผลการแปล¶

ใช้ run_review สำหรับการตรวจสอบแบบกำหนดได้ที่ไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรอง LLM หรือ Vision:

Beta

MCP เปิดเผย API เบต้า run_review ซึ่งปลอดภัยสำหรับเวิร์กโฟลว์การตรวจทานแบบอ่านอย่างเดียว แต่การตรวจสอบและสคีมาเรื่องปัญหาอาจเปลี่ยนแปลงได้.

{
  "language_codes": "ko ja",
  "root_dir": ".",
  "markdown": true,
  "notebook": true
}

ผลลัพธ์รวมถึงข้อความที่จับได้และสรุปการตรวจทานที่มีโครงสร้างเมื่อพร้อมใช้งาน.

การรันเซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเอง¶

การรันด้วยตนเองมีไว้หลักๆ สำหรับการดีบักหรือสำหรับการขนส่งที่ทำงานเหมือนเซิร์ฟเวอร์ระยะยาว.

ดีบักเซิร์ฟเวอร์ stdio เริ่มต้น:

co-op-translator-mcp

Run from a source checkout:

python -m co_op_translator.mcp.server

เรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ HTTP หรือ SSE ที่ทำงานเป็นเวลานาน:

co-op-translator-mcp --transport streamable-http
co-op-translator-mcp --transport sse

สำหรับการผนวกรูปแบบกับบรรณาธิการและเอเจนต์ในเครื่อง ให้ใช้การกำหนดค่า stdio ที่จัดการโดยไคลเอนต์ในขั้นตอนที่ 2.

Tools¶

เครื่องมือ	จุดประสงค์	เขียนไฟล์
`translate_markdown_content`	แปลสตริง Markdown	ไม่
`translate_notebook_content`	แปลเซลล์ Markdown ใน JSON ของโน้ตบุ๊ก	ไม่
`translate_image_content`	แปลข้อความในรูปภาพหนึ่งภาพและคืนข้อมูลรูปภาพเป็น base64	ตัวเลือก, เฉพาะเมื่อมีการระบุ `output_path`
`start_markdown_agent_translation`	เตรียมชิ้น Markdown เพื่อให้เอเจนต์โฮสต์แปลโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรอง LLM ของ Co-op Translator	ไม่
`finish_markdown_agent_translation`	ประกอบ Markdown ใหม่จากชิ้นที่เอเจนต์โฮสต์แปลแล้ว	ไม่
`start_notebook_agent_translation`	เตรียมชิ้นเซลล์ Markdown ในโน้ตบุ๊กเพื่อให้เอเจนต์โฮสต์แปล	ไม่
`finish_notebook_agent_translation`	ประกอบ JSON ของโน้ตบุ๊กใหม่จากชิ้นที่เอเจนต์โฮสต์แปลแล้ว	ไม่
`rewrite_markdown_paths`	เขียนเส้นทางเนื้อหา Markdown และ frontmatter ใหม่สำหรับเป้าหมายที่แปลแล้ว	ไม่
`rewrite_notebook_paths`	เขียนเส้นทางภายในเซลล์ Markdown ของโน้ตบุ๊กใหม่	ไม่
`run_translation`	รันการแปลระดับโปรเจกต์เหมือน CLI	ใช่เมื่อ `dry_run=false` และ `confirm_write=true`
`translate_project`	นามแฝงสำหรับความเข้ากันได้กับ `run_translation`	ใช่เมื่อ `dry_run=false` และ `confirm_write=true`
`run_review`	รันการตรวจสอบแบบกำหนดได้	ไม่
`get_configuration_status`	รายงานผู้ให้บริการ LLM และ Vision ที่กำหนดค่าโดยไม่เปิดเผยความลับ	ไม่
`list_supported_languages`	แสดงรายการรหัสภาษาปลายทางที่รองรับ	ไม่
`get_api_overview`	อธิบายเวิร์กโฟลว์และเครื่องมือ MCP ที่มีอยู่	ไม่

Resources¶

ที่อยู่ทรัพยากร	จุดประสงค์
`co-op://api`	ภาพรวมเป็น JSON ของเวิร์กโฟลว์และเครื่องมือ.
`co-op://supported-languages`	รายการ JSON ของรหัสภาษาที่รองรับ.
`co-op://configuration`	สรุปความพร้อมใช้งานของผู้ให้บริการเป็น JSON โดยไม่รวมความลับ.

Prompts¶

พรอมพ์	จุดประสงค์
`translate_markdown_document_prompt`	แนะนำไคลเอนต์ MCP ผ่านการแปลเนื้อหาและการเขียนเส้นทางใหม่แบบเลือกได้.
`agent_assisted_markdown_translation_prompt`	แนะนำไคลเอนต์ MCP ผ่านการแปล Markdown โดยเอเจนต์โฮสต์โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรองผู้ให้บริการ LLM ของ Co-op Translator.
`translate_repository_prompt`	แนะนำไคลเอนต์ MCP ผ่านการแปลรีโพสิตอรีโดยเริ่มจาก dry-run ก่อน.

ตัวอย่างสำหรับคัดลอก-วาง¶

แปลเนื้อหา Markdown:

{
  "tool": "translate_markdown_content",
  "arguments": {
    "document": "# Hello\n\nWelcome to the course.",
    "language_code": "ko",
    "source_path": "docs/guide.md"
  }
}

เขียนลิงก์ Markdown ที่แปลแล้วใหม่:

{
  "tool": "rewrite_markdown_paths",
  "arguments": {
    "content": "[Setup](../setup.md)\n\n![Hero](images/hero.png)",
    "source_path": "docs/guide.md",
    "target_path": "translations/ko/docs/guide.md",
    "policy": {
      "language_code": "ko",
      "root_dir": ".",
      "translations_dir": "translations",
      "translated_images_dir": "translated_images",
      "translation_types": ["markdown", "images"]
    }
  }
}

แปล Markdown ด้วยโมเดลเอเจนต์โฮสต์:

{
  "tool": "start_markdown_agent_translation",
  "arguments": {
    "document": "# Hello\n\nUse `pip install` to get started.",
    "language_code": "ko",
    "source_path": "docs/guide.md"
  }
}

หลังจากเอเจนต์โฮสต์แปลแต่ละชิ้นที่ส่งกลับมา ให้จบงานด้วยวัตถุ job ที่ครบถ้วนซึ่งส่งกลับโดย start_markdown_agent_translation:

tool: finish_markdown_agent_translation
arguments:
  job: <the full job object returned by start_markdown_agent_translation>
  translated_chunks:
    - chunk_id: body:1
      translated_text: "# 안녕하세요\n\n시작하려면 `pip install`을 사용하세요."

พรีวิวการแปลรีโพสิตอรี:

{
  "tool": "run_translation",
  "arguments": {
    "language_codes": "ko",
    "root_dir": ".",
    "markdown": true,
    "dry_run": true
  }
}

Troubleshooting¶

ปัญหา	สิ่งที่ควรลอง
ไคลเอนต์ MCP ไม่สามารถหา `co-op-translator-mcp` ได้.	ใช้พาธของตัวปฏิบัติการ Python แบบเต็มและการกำหนดค่าสำหรับการเช็กเอาต์ซอร์ส `["-m", "co_op_translator.mcp.server"]`.
เซิร์ฟเวอร์ปรากฏอยู่แต่การแปลล้มเหลว.	เรียก `get_configuration_status` และยืนยันว่ามีผู้ให้บริการ LLM พร้อมใช้งาน.
คุณต้องการการแปล Markdown หรือโน้ตบุ๊กโดยไม่ใช้ข้อมูลรับรองผู้ให้บริการ.	ใช้ `start_markdown_agent_translation` / `finish_markdown_agent_translation` หรือเทียบเท่าสำหรับโน้ตบุ๊กเพื่อให้เอเจนต์โฮสต์แปลชิ้นงาน.
การแปลรูปภาพล้มเหลว.	ยืนยันว่าตัวแปร Azure AI Vision ถูกตั้งค่าแล้วและเรียก `get_configuration_status`.
การแปลรีโพสิตอรีไม่ได้เขียนไฟล์.	ตั้ง `dry_run=false` และ `confirm_write=true` เฉพาะหลังจากได้รับการอนุมัติจากผู้ใช้โดยชัดแจ้ง.
การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าไคลเอนต์ไม่ปรากฏ.	รีสตาร์ทหรือโหลดไคลเอนต์ MCP ใหม่.

หมายเหตุด้านความปลอดภัย¶

การเรียกเครื่องมือ MCP ถูกควบคุมโดยโมเดลของแอปโฮสต์ ดังนั้นการแปลรีโพสิตอรีจึงเป็น dry-run ตามค่าเริ่มต้น.
การแปลรีโพสิตอรีทั้งหมดสามารถสร้าง อัปเดต หรือลบไฟล์จำนวนมากได้ ต้องการการอนุมัติจากผู้ใช้อย่างชัดแจ้งก่อนตั้งค่า confirm_write=true.
เครื่องมือสถานะการกำหนดค่าไม่เคยส่งคืนคีย์ API จุดเชื่อมต่อ หรือค่าลับอื่นๆ.
การแปลรูปภาพจะคืนข้อมูลรูปภาพเป็น base64 รูปภาพขนาดใหญ่สามารถทำให้การตอบกลับของเครื่องมือมีขนาดใหญ่ได้.
เครื่องมือเอเจนต์ช่วยส่งคืนชิ้นต้นฉบับและพรอมพ์ไปยังโฮสต์ MCP ใช้งานพวกมันเฉพาะกับเนื้อหาที่ผู้ใช้สบายใจที่จะส่งไปยังโมเดลเอเจนต์โฮสต์นั้นเท่านั้น.