TalkBridge

TalkBridge(톡브릿지)는 서로 다른 언어를 쓰는 사람의 대화를 이해하고 답장하는 과정을 하나로 잇는 PlayMCP용 Streamable HTTP 서버입니다.

• 받은 메시지: 언어 자동 감지 후 내 언어로 번역
• 보낼 메시지: 한국어 맞춤법·말투 교정 후 상대 언어로 번역
• 대화 캡처: 왼쪽은 상대방, 오른쪽은 나로 복원해 여러 말풍선을 한 번에 처리
• 비용: OpenAI 및 유료 번역 API 없음
• 개인정보: 업로드 이미지와 메시지 원문을 저장하거나 로그에 남기지 않음

MCP tools

Tool	Purpose
detect_chat_language	복사한 채팅의 언어를 감지합니다.
translate_received_message	받은 메시지를 내 언어로 번역합니다.
prepare_message_to_send	보낼 문장을 교정한 뒤 상대 언어로 번역합니다.
bridge_chat_turn	받은 말 번역과 답장 준비를 한 번에 처리합니다.
translate_chat_transcript	OCR로 추출한 좌·우 말풍선 배열을 대화 순서대로 번역합니다.
correct_korean_message	한국어 채팅의 맞춤법·띄어쓰기·문장부호를 교정합니다.

모든 tool은 name, description, inputSchema, annotations를 포함합니다. Description은 공식 가이드에 맞춰 영문으로 작성하고 TalkBridge(톡브릿지)를 명시했습니다. Tool 이름과 서버 이름에는 금지 문자열을 사용하지 않습니다.

Endpoints

• POST /mcp: Stateless Streamable HTTP MCP
• GET /healthz: 프로세스와 provider 상태
• GET /readyz: 번역 provider 준비 상태
• GET /api/demo/languages: 로컬 모델 지원 언어 목록
• POST /api/demo/bridge-turn: 텍스트 양방향 데모
• POST /api/demo/image-bridge: 대화 이미지 OCR·번역 데모
• GET /: PlayMCP 스타일 브라우저 데모

Local development

npm ci
npm run typecheck
npm test
npm run dev

기본 로컬 실행은 fixture, 캐시, 규칙 엔진으로 빠르게 동작합니다. 자유 문장 번역까지 로컬에서 확인하려면 Docker 프로덕션 이미지를 사용합니다.

docker build -t talkbridge-mcp .
docker run --rm -p 3010:3000 talkbridge-mcp

프로덕션 Dockerfile은 NLLB-200 INT8 모델을 이미지 빌드 중 설치합니다. 첫 빌드는 약 600MB의 다국어 모델 다운로드 때문에 오래 걸릴 수 있지만 이후 요청마다 외부 API 비용이 발생하지 않습니다. Argos Translate는 로컬 개발에서만 선택 가능한 보조 경로로 분리해 공개 이미지의 크기와 메모리를 줄였습니다.

Translation pipeline

flowchart LR
  A[Copied text or OCR bubbles] --> B[Language and side detection]
  B --> C[Fixture and cache]
  C --> D[Bundled NLLB-200 multilingual model]
  D --> E[Optional local Argos language-pair fallback]
  E --> F[Optional self-hosted LibreTranslate]
  F --> G[Explicit fallback]

일본어·영어·중국어·스페인어뿐 아니라 프랑스어, 독일어, 아랍어, 힌디어, 베트남어 등 83개 언어 코드를 자동 감지 또는 직접 지정할 수 있습니다. 입력 문장은 예문 일치가 아니라 로컬 신경망 번역으로 처리합니다. NLLB가 처리하지 못하면 선택적으로 설치된 Argos 경로를 사용하며, 끝까지 처리되지 않은 문장은 성공처럼 꾸미지 않고 fallback: true로 반환합니다.

Safety

• 요청당 텍스트 2,000자, transcript 20개 말풍선, 이미지 8 MiB 제한
• 메모리 기반 rate limit과 번역 timeout 적용
• 원문, OCR 텍스트, 이미지 바이너리는 로그에 기록하지 않음
• 로그에는 provider, 언어 코드, 처리 시간, 메시지 수만 기록
• 인증이 필요하면 MCP_BEARER_TOKEN으로 Bearer 인증 활성화

Submission

• PlayMCP 제출 메모
• 기존 서비스 비교와 차별화
• 카카오클라우드 배포
• 대화 이미지 처리
• 본선 Kakao Tools 확장

애플리케이션 코드는 MIT License입니다. 번들 가능한 NLLB 모델은 별도의 CC-BY-NC 4.0 조건을 따릅니다. 자세한 내용은 MODEL_LICENSES.md를 확인하세요.

팀 시나브로

시나브로는 일상에서 자연스럽게 사용할 수 있는 Agentic AI 서비스를 만드는 2인 개발팀입니다.

역할	이름	GitHub	담당 업무
팀장 · UX/백엔드 개발	신창준	@Festinz	대화 UX 설계, 번역 엔진 연동, 배포 및 안정성 검증
팀원 · MCP/테스트/문서화	박명환	@yuruha0605	MCP 서버 설계, 다국어 테스트 시나리오 작성, 서비스 문서화

TalkBridge 소개

TalkBridge는 서로 다른 언어를 사용하는 사람들의 메신저 대화를 돕는 양방향 번역 MCP입니다.

받은 메시지의 언어를 자동으로 감지해 사용자의 언어로 번역하고, 사용자가 작성한 답장은 맞춤법과 문장을 교정한 뒤 상대방의 언어로 변환합니다. 대화 캡처 이미지에서 여러 말풍선을 추출하고 좌우 발화자를 구분해 번역하는 기능도 지원합니다.

핵심 기능

• 83개 언어 자동 감지 및 번역
• 받은 메시지를 사용자의 언어로 번역
• 보낼 메시지의 맞춤법과 문장 교정
• 교정된 답장을 상대방 언어로 변환
• 번역 결과의 한국어 역번역 제공
• 대화 캡처 OCR 및 좌우 말풍선 복원
• 유료 외부 API 없이 로컬 NLLB 모델로 처리

프로젝트 링크

• PlayMCP에서 TalkBridge 사용하기
• TalkBridge GitHub 저장소