Language ml 是什么？

ISO 639 language tag ml. Language ml 是一个MCP Server，收录自官方 MCP Registry。支持 streamable-http 传输。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

如何安装 Language ml？

推荐在 Claude Code（远程）中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI（终端可运行 claude 命令） 2. 点击下方「复制配置」，在终端粘贴并执行 3. 执行成功后重启 Claude Code 客户端命令示例：claude mcp add --transport http lang-ml https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp

Language ml 适用于哪些场景？

Language ml 适用于：代码审查与 GitHub、Cursor 开发必备。也可在 AgentHub 场景页查看配套 MCP 与 Skill。

在 Cursor / Claude Code 中配置 Language ml 提示 connection closed 或 exit code 1？

通常由本地运行时环境缺失或命令路径未被 IDE 继承引起。排查步骤： 1. 确认已安装 Node.js 18+（支持 npx）或 Python 3.10+（支持 uvx）； 2. 尝试在终端运行 which npx 或 which uvx，把配置文件中的 "command" 字段改为完整绝对路径； 3. 修改 mcp.json 后，必须完全重载或重启客户端窗口。

提示 spawn npx ENOENT 或 command not found？

这是因为编辑器后台进程未加载完整的终端环境变量（PATH）。解决方案：在全局安装该包（如 npm install -g 包名），或在配置文件中将 command 设置为系统的实际路径（如 Windows 下的 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd，Mac 下的 /usr/local/bin/npx）。

调用工具时响应超时或网络下载依赖失败？

国内环境下首次执行 npx 或拉取依赖时可能因网络受限而超时。建议将 npm 镜像源切换为国内高速镜像（npm config set registry https://registry.npmmirror.com），或在系统级开启开发代理工具。

Language ml MCP配置与使用教程

Q: Language ml 是什么？

ISO 639 language tag ml. Language ml 是一个MCP Server，收录自 官方 MCP Registry。支持 streamable-http 传输。本页提供产品介绍、配置教程、安装命令与适用场景，支持 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code、VS Code 等。

Q: 如何安装 Language ml？

推荐在 Claude Code（远程） 中安装：1. 确保已安装 Claude Code CLI（终端可运行 claude 命令） 2. 点击下方「复制配置」，在终端粘贴并执行 3. 执行成功后重启 Claude Code 客户端 命令示例：claude mcp add --transport http lang-ml https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp

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Language ml MCP配置与使用教程 - AgentHub

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打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

点击「复制配置」直接粘贴到客户端

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

配置教程

打开 Language ml 详情页，确认这是你需要的 MCP Server（来源官方 MCP Registry）。
按客户端选择 Trae、通义灵码、Cursor、Claude Code 或 VS Code，复制 JSON 配置或 CLI 命令。
将配置合并进 mcpServers，并把环境变量占位符替换为真实密钥。
重载窗口后，在 Agent 对话中调用该 MCP 提供的工具。

安装命令

以下安装命令与配置步骤已写入页面 HTML，搜索引擎与未启用 JavaScript 的浏览器均可直接读取。

Claude Code（远程）

确保已安装 Claude Code CLI（终端可运行 claude 命令）
点击下方「复制配置」，在终端粘贴并执行
执行成功后重启 Claude Code 客户端

claude mcp add --transport http lang-ml https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp

Cursor — .cursor/mcp.json（远程）

打开项目根目录下的 .cursor/mcp.json（没有就新建）
点击「复制配置」粘贴进去；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 里的本条目
保存后按 Cmd+Shift+P（Windows：Ctrl+Shift+P）→ 输入 Reload Window 并执行

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json（远程）

统一 Manifest

{
  "id": "io.github.sadri-dridi/lang-ml",
  "type": "mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "displayName": "Language ml",
  "description": "ISO 639 language tag ml.",
  "repository": {
    "url": "https://github.com/sadri-dridi/named-mcp-utilities",
    "source": "github"
  },
  "distribution": {
    "packages": [],
    "remotes": [
      {
        "transport": "streamable-http",
        "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
      }
    ]
  },
  "dependencies": [],
  "installTargets": [
    "claude-code",
    "claude-desktop",
    "cursor",
    "vscode",
    "trae",
    "cherry-studio",
    "lingma",
    "windsurf",
    "cline",
    "workbuddy"
  ],
  "keywords": [],
  "provenance": {
    "origin": "official-mcp-registry",
    "originalId": "io.github.sadri-dridi/lang-ml",
    "originalUrl": "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/io.github.sadri-dridi%2Flang-ml/versions/latest",
    "isOfficial": true,
    "status": "active"
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json（远程）

打开 Claude Desktop 配置文件：macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
点击「复制配置」合并到 mcpServers
完全退出并重启 Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

Trae — .trae/mcp.json（远程）

打开 Trae → 设置 → MCP，或编辑项目根目录 .trae/mcp.json（也可在全局 mcp.json 粘贴）
选择「手动添加 / 原始配置（JSON）」，点击「复制配置」粘贴；若已有其他 MCP，只合并 mcpServers 本条目
保存后选择支持 MCP 的智能体（如 Builder with MCP）并必要时重载窗口

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

Cherry Studio — MCP 设置（远程）

打开 Cherry Studio → 设置 → MCP 服务器
点击添加，选择从 JSON / 配置文件导入，或手动选 SSE/HTTP 并填 URL
点击「复制配置」粘贴 mcpServers 条目后启用该服务

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

通义灵码 — MCP 配置（远程）

通义灵码插件/IDE：头像 → 个人设置 → MCP 服务（需智能体模式，插件约 v2.5+）
点击「+」选择配置文件添加，或手工添加 SSE/HTTP 并填写服务地址
点击「复制配置」合并到 JSON；图标正常即连接成功

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

Cline — MCP Servers（远程）

在 VS Code 打开 Cline 面板 → 设置齿轮 → MCP Servers
点击「复制配置」，将 mcpServers 条目粘贴到 Cline 的 MCP 配置中
保存后 Cline 会自动重连；可在面板中确认工具列表

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

WorkBuddy — .workbuddy/mcp.json（远程）

打开 WorkBuddy：侧边栏「插件」→ MCP 服务器 → 配置 MCP；或编辑用户级 ~/.workbuddy/mcp.json / 项目级 .workbuddy/mcp.json
点击「复制配置」合并到 mcpServers（腾讯云代码助手 / WorkBuddy 通用）
保存后查看连接状态为绿色；必要时完全重启客户端

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "url": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

Windsurf — mcp_config.json（远程）

编辑全局配置 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json（Windows：%USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json）
点击「复制配置」合并；远程 MCP 必须用 serverUrl 字段（不是 url）
保存后在 Windsurf Cascade 中刷新 MCP 连接

{
  "mcpServers": {
    "lang-ml": {
      "serverUrl": "https://agent-observatory-sensor.nolimit-observatory.workers.dev/s/lang-ml/mcp"
    }
  }
}

Language ml MCP配置与使用教程

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