Game Translator MCP server

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

game-translator-mcp

通用游戏汉化 MCP 工具 —— 扫描游戏目录，调用 AI 翻译，回写中文文本。

定位：一个可以被 AI Agent 调用的「汉化能力」，而非独立的汉化软件。可与 mc-translator-mcp、mc-pack-builder-mcp 等工具协同工作。

适用范围

本工具面向文本以明文文件存储的游戏/模组进行汉化，属于"文本汉化"而非"资源包注入"。

📚 想知道你的游戏在被支持范围内吗？ 先看这里 → SUPPORTEDGAMES.md**（含已实测游戏、引擎→格式速查表、不支持清单）。

快速判断口诀：文案只要是明文文件就能汉化；不确定就 python -m gametranslatormcp preview <目录> 零成本看一眼。

不适用范围 / 已知限制：

• Unity 打包的 .pak / .vpk / catalog.json 二进制资源，需先解包才能处理
• 幻兽帕鲁等使用 .locres 的 Unreal 游戏，需 UnrealPak 解包
• 战雷 / 绝地求生等服务端下发或加密的文本，不提供破解支持
• 单个文本文件超过大小阈值（默认 10MB，防误扫二进制），扫描时跳过 —— 阈值可用 --max-size-mb N 或环境变量 SCANMAXSIZEMB 调高**（部分游戏明文配置刚好超 10MB 时很有用）

提示：Unity 游戏虽有大量 .json/.xml，但多数是引擎配置而非游戏文案；扫描器会如实返回，是否值得翻译由使用者判断。

使用条件

AI 供应商完全由使用者配置（检测哪个 key 已配置就用哪个，优先级 custom > agnes > dashscope > deepseek）：

• 自定义 OpenAI 兼容供应商（推荐，最通用）：TRANSLATORAPIKEY + TRANSLATORBASEURL + TRANSLATOR_MODEL，任意兼容接口平台都可用
• agnes ai：AGNESAPIKEY + AGNESBASEURL + AGNES_MODEL
• 通义千问：DASHSCOPEAPIKEY
• DeepSeek（可选 fallback）：DEEPSEEKAPIKEY

安装

cd game-translator-mcp
pip install -e ".[dev]"

配置

复制 .env.example 为 .env 并填写你要用的供应商：

cp .env.example .env

任选一种方式（检测到哪个 key 就用哪个，优先级 custom > agnes > dashscope > deepseek）：

# 方式 A（推荐，最通用）：自定义 OpenAI 兼容供应商 —— 填你自己的 key / 网关地址 / 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（也可展开为 OpenAi 兼容平台）
# 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
# DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-qwen-key-here

# 方式 D：DeepSeek（可选，主供应商失败时 fallback）
# DEEPSEEK_API_KEY=

BATCH_SIZE=15                # 每批翻译条数，越高越省 token
OUTPUT_DIR=translated_output # 汉化输出目录
SCAN_MAX_SIZE_MB=10          # 单个文本文件大小阈值（MB），超过跳过；明文文件较大的游戏可调高

配置优先级：先读环境变量，其次读项目根目录 .env 文件，最后为内置默认值。

API Key 由使用者自备，自行寻求对应平台申请（如 agnes / 通义 / DeepSeek / 其它 OpenAI 兼容网关）。

可移植性：本工具不绑定任何云服务供应商，只要在目标机器配置好上述任一套 API 参数即可本地运行，适用于 CI、Docker 或任意平台。

启动方式

作为 MCP 服务器（供 AI Agent 调用）

python -m game_translator_mcp

Trae / Claude Desktop 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "game-translator-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "game_translator_mcp"]
    }
  }
}

LangChain Agent 集成（PYTHONPATH 指向 src/）：

{
  "mcpServers": {
    "game-translator-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "game_translator_mcp"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/game-translator-mcp/src"
      }
    }
  }
}

CLI 模式

# 零成本预览：先看会扫到哪些文件、多少条文本、预估多少 token（不调用 AI、不写文件）
python -m game_translator_mcp preview <游戏目录路径>

# 若游戏的明文配置文件超过 10MB 被跳过，可用 --max-size-mb 调高阈值再扫
python -m game_translator_mcp preview <游戏目录路径> --max-size-mb 30

# 扫描游戏目录，列出可翻译文件
python -m game_translator_mcp check <游戏目录路径>

# 执行完整汉化
python -m game_translator_mcp translate <游戏目录路径> --modid mygame

# 预览翻译效果（抽样翻译，不写入文件）
python -m game_translator_mcp dry-run <游戏目录路径>

# 列出 Steam 库中的可翻译游戏
python -m game_translator_mcp steam

Shortened. The full README is on GitHub.