Ppt Translator

翻译 Python

🚀 使用亚马逊Bedrock的PowerPoint翻译器

这是一款强大的PowerPoint翻译工具，借助亚马逊Bedrock模型实现高质量翻译。该服务既可以作为独立的命令行工具使用，也能作为FastMCP（快速模型上下文协议）服务，与像Amazon Q Developer这样的AI助手集成。它在翻译PowerPoint演示文稿时，能保留其格式和结构。

✨ 主要特性

PowerPoint翻译：翻译PowerPoint演示文稿中的文本内容。
亚马逊Bedrock集成：利用亚马逊Bedrock模型进行高质量翻译。
格式保留：保持原有的格式、布局和样式。
独立与MCP支持：既可以作为命令行工具使用，也能通过FastMCP与AI助手集成。
多语言支持：支持多种语言之间的翻译。
批量处理：能够高效处理多个幻灯片和文本元素。
选择性翻译：可以翻译整个演示文稿或特定幻灯片。

💻 使用示例

基础用法

翻译示例

PowerPoint翻译器在准确翻译内容的同时，能保持原有的格式：


英文原始演示幻灯片布局复杂	翻译为韩语的同一演示文稿格式和布局保留

Kiro MCP示例

命令行使用示例

翻译整个演示文稿：

uv run python server.py --translate --input-file presentation.pptx --target-language ko

翻译特定幻灯片：

uv run python server.py --translate-slides "1,3,5" --input-file presentation.pptx --target-language ja

获取幻灯片信息：

uv run python server.py --slide-info --input-file presentation.pptx

高级用法

独立命令行使用

PowerPoint翻译器可以直接从命令行使用：

# 将整个演示文稿翻译成韩语
uv run python server.py --translate --input-file orig.pptx --target-language ko

# 翻译特定幻灯片（单个幻灯片）
uv run python server.py --translate-slides "1,3,5" --input-file orig.pptx --target-language ko

# 翻译幻灯片范围
uv run python server.py --translate-slides "2-4" --input-file orig.pptx --target-language ko

# 混合翻译（单个 + 范围）
uv run python server.py --translate-slides "1,3-5,8" --input-file orig.pptx --target-language ko

# 获取幻灯片信息和预览
uv run python server.py --slide-info --input-file orig.pptx

# 直接使用python
python server.py --translate --input-file orig.pptx --target-language ko
python server.py --translate-slides "1,3" --input-file orig.pptx --target-language ko

FastMCP服务器模式（用于AI助手集成）

启动FastMCP服务器，以便与像Amazon Q Developer这样的AI助手集成：

# 使用uv（推荐）
uv run python server.py --mcp

# 直接使用python
python server.py --mcp

📦 安装指南

前提条件

Python 3.11或更高版本
具有Bedrock访问权限的AWS账户
配置了适当凭证的AWS CLI
访问亚马逊Bedrock模型（例如Claude、Nova等）

AWS凭证设置

在使用此服务之前，请确保您的AWS凭证已正确配置。您有以下几种选择：

AWS CLI配置（推荐）：

aws configure

这将提示您输入：

AWS访问密钥ID
AWS秘密访问密钥
默认区域名称
默认输出格式

AWS配置文件配置：

aws configure --profile your-profile-name

环境变量（如有需要）：

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

IAM角色（在EC2实例上运行时）

该服务将自动使用您配置的AWS凭证。您可以在.env文件中指定要使用的配置文件。

安装步骤

克隆仓库：

git clone 
cd ppt-translator

使用uv安装依赖项（推荐）：

uv sync

或者使用pip：

pip install -r requirements.txt

设置环境变量：

cp .env.example .env

编辑.env文件并进行配置：

# AWS配置
AWS_REGION=us-east-1
AWS_PROFILE=default

# 翻译配置
DEFAULT_TARGET_LANGUAGE=ko
BEDROCK_MODEL_ID=us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0

# 翻译设置
MAX_TOKENS=4000
TEMPERATURE=0.1
ENABLE_POLISHING=true
BATCH_SIZE=20
CONTEXT_THRESHOLD=5

# 调试设置
DEBUG=false

注意：如果您已经使用aws configure配置了AWS凭证，则.env文件中不需要AWS凭证（访问密钥ID和秘密访问密钥）。该服务将自动使用您的AWS CLI凭证。

📚 详细文档

FastMCP设置（Amazon Q Developer和Kiro）

1. 安装

如果您尚未安装Amazon Q Developer或Kiro，请参考以下链接：

Amazon Q Developer CLI：https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/command-line-installing.html
Kiro：https://kiro.dev

2. 配置FastMCP服务器

创建或更新您的Q Developer FastMCP配置文件：

Kiro

用户级别：~/.kiro/settings/mcp.json

Amazon Q Developer

在macOS/Linux上：~/.aws/amazonq/mcp.json 在Windows上：%APPDATA%\amazonq\mcp.json

添加PowerPoint翻译器FastMCP服务器配置： 使用uv：

{
"mcpServers": {
"ppt-translator": {
"command": "uv",
"args": ["run", "/path/to/ppt-translator/fastmcp_server.py"],
"env": {
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_PROFILE": "default",
"BEDROCK_MODEL_ID": "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"translate_powerpoint",
"get_slide_info",
"get_slide_preview",
"translate_specific_slides"
]
}
}
}

使用python直接配置：

{
"mcpServers": {
"ppt-translator": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/ppt-translator/fastmcp_server.py"],
"env": {
"AWS_REGION": "us-east-1",
"AWS_PROFILE": "default",
"BEDROCK_MODEL_ID": "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"translate_powerpoint",
"get_slide_info",
"get_slide_preview",
"translate_specific_slides"
]
}
}
}

重要：将/path/to/ppt-translator/替换为您克隆仓库的实际路径。

3. 验证FastMCP服务器

测试FastMCP服务器是否正常工作：

# 导航到项目目录
cd /path/to/ppt-translator

# 使用uv测试FastMCP服务器
uv run python server.py --mcp --test

# 或者直接使用python测试
python server.py --mcp --test

4. 使用PowerPoint翻译

连接成功后，您可以使用以下命令（用户输入不必为英语）：

将original.pptx翻译成韩语

请将original.pptx的第10到13张幻灯片翻译成日语。

可用的FastMCP工具

FastMCP服务器提供以下工具：

translate_powerpoint：翻译整个PowerPoint演示文稿
- 参数：
  - input_file：输入PowerPoint文件的路径（.pptx）
  - target_language：目标语言代码（默认：'ko'）
  - output_file：翻译输出文件的路径（可选，自动生成）
  - model_id：亚马逊Bedrock模型ID（默认：Claude 3.7 Sonnet）
  - enable_polishing：启用自然语言润色（默认：true）
translate_specific_slides：仅翻译PowerPoint演示文稿中的特定幻灯片
- 参数：
  - input_file：输入PowerPoint文件的路径（.pptx）
  - slide_numbers：要翻译的幻灯片编号，用逗号分隔（例如，"1,3,5"或"2-4,7"）
  - target_language：目标语言代码（默认：'ko'）
  - output_file：翻译输出文件的路径（可选，自动生成）
  - model_id：亚马逊Bedrock模型ID（默认：Claude 3.7 Sonnet）
  - enable_polishing：启用自然语言润色（默认：true）
get_slide_info：获取PowerPoint演示文稿中幻灯片的信息
- 参数：
  - input_file：PowerPoint文件的路径（.pptx）
- 返回：包含幻灯片数量和每张幻灯片内容预览的概述
get_slide_preview：获取特定幻灯片内容的详细预览
- 参数：
  - input_file：PowerPoint文件的路径（.pptx）
  - slide_number：要预览的幻灯片编号（从1开始索引）
list_supported_languages：列出所有支持的目标翻译语言
list_supported_models：列出所有支持的亚马逊Bedrock模型
get_translation_help：获取使用翻译器的帮助信息

配置

环境变量

AWS_REGION：Bedrock服务的AWS区域（默认：us-east-1）
AWS_PROFILE：要使用的AWS配置文件（默认：default）
DEFAULT_TARGET_LANGUAGE：默认的目标翻译语言（默认：ko）
BEDROCK_MODEL_ID：用于翻译的Bedrock模型ID（默认：us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0）
MAX_TOKENS：翻译请求的最大令牌数（默认：4000）
TEMPERATURE：AI模型的温度设置（默认：0.1）
ENABLE_POLISHING：启用翻译润色（默认：true）
BATCH_SIZE：批量处理的文本数量（默认：20）
CONTEXT_THRESHOLD：触发上下文感知翻译的文本数量（默认：5）
DEBUG：启用调试日志记录（默认：false）

支持的语言

该服务支持主要语言之间的翻译，包括：

英语（en）
韩语（ko）
日语（ja）
简体中文（zh）
繁体中文（zh-tw）
西班牙语（es）
法语（fr）
德语（de）
意大利语（it）
葡萄牙语（pt）
俄语（ru）
阿拉伯语（ar）
印地语（hi）
等等...

故障排除

常见问题

未找到AWS凭证：

确保AWS凭证已正确配置
检查AWS CLI配置：aws configure list

Bedrock访问被拒绝：

验证您的AWS账户是否有权限访问Bedrock
检查指定的模型是否在您的区域可用

FastMCP连接问题：

验证mcp.json中的路径是否正确
检查Python和依赖项是否已正确安装
查看Q Developer中的日志以获取错误消息
测试服务器：uv run python server.py --mcp --test

PowerPoint文件问题：

确保输入文件是有效的PowerPoint（.pptx）文件
检查输入和输出路径的文件权限

模块导入错误：

使用uv run确保正确激活虚拟环境
安装依赖项：uv sync

调试模式

启用调试日志记录：

uv run python server.py --mcp --debug

开发

项目结构

ppt-translator/
├── server.py              # 主服务器入口点（独立和MCP）
├── fastmcp_server.py      # FastMCP服务器实现
├── ppt_handler.py         # PowerPoint处理逻辑
├── translation_engine.py  # 翻译服务
├── bedrock_client.py      # 亚马逊Bedrock客户端
├── config.py             # 配置管理
├── dependencies.py       # 依赖管理
├── text_utils.py         # 文本处理实用工具
├── prompts.py            # 翻译提示
├── requirements.txt      # Python依赖项
├── pyproject.toml        # 项目配置（uv）
└── imgs/                 # 示例图像和截图

使用uv进行开发

本项目使用uv进行依赖管理：

# 安装依赖项
uv sync

# 运行服务器
uv run python server.py --mcp

# 运行测试
uv run python server.py --mcp --test

# 添加新依赖项
uv add package-name

# 更新依赖项
uv sync --upgrade

📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。

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