Le serveur MCP de Lingo.dev donne aux assistants de code IA un accès direct à la configuration de votre moteur de localisation. Ce guide vous explique comment configurer un moteur de localisation de A à Z : de l’installation à un moteur entièrement paramétré avec des voix de marque par langue, des règles de glossaire, des instructions linguistiques et le routage des modèles.
Ce que vous allez configurer#
| Couche | Rôle | Exemple |
|---|---|---|
| Voix de marque | Ton et niveau de formalité par langue | « du » décontracté pour les développeurs allemands, registre poli-formel en japonais |
| Glossaire | Traductions personnalisées + éléments non traduisibles | « Deploy » → « Bereitstellen » en allemand, « OAuth » reste inchangé partout |
| Instructions | Règles linguistiques propres à chaque langue | Espaces insécables avant la ponctuation française, caractères pleine chasse en japonais |
| Routage des modèles | Sélection de modèle par langue avec repli | Claude Sonnet pour les paires européennes, GPT-4o en repli pour le japonais |
Le résultat : une API de traduction avec état. Appelez-la dans votre code via l’API de localisation, en ligne de commande via le CLI, ou automatiquement sur chaque pull request via CI/CD. Chaque requête applique automatiquement l’ensemble des couches.
Le problème#
Chaque moteur de localisation a besoin de voix de marque par langue, de règles de glossaire, d’instructions linguistiques et de routage des modèles. Configurer tout cela depuis un tableau de bord prend du temps et devient vite répétitif, surtout la première fois, quand vous découvrez à quoi sert chaque couche et comment elles interagissent.
Le serveur MCP de Lingo.dev permet à votre assistant de code IA de prendre en charge la configuration initiale en une seule conversation. Vous le pointez vers le contenu de votre produit, et il crée le moteur, rédige les profils de voix de marque, repère les termes à ajouter au glossaire, ajoute des instructions propres à chaque langue et configure le routage des modèles, le tout en une seule passe. Il ne vous reste plus qu’à relire le résultat et à l’affiner.
Étape 1 : Installer le MCP#
Générez une clé API depuis la section API Keys du tableau de bord Lingo.dev. Ajoutez ensuite le serveur MCP à la configuration de votre agent de code.
Ajoutez-le à votre .claude/settings.json ou à votre .mcp.json au niveau du projet :
{
"lingo": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.lingo.dev/account",
"headers": {
"x-api-key": "your_api_key"
}
}
}Périmètre de l’organisation
La clé API détermine l’organisation gérée par le serveur MCP. Toutes les opérations s’exécutent automatiquement dans cette organisation : votre assistant n’a jamais besoin de préciser un ID d’organisation.
Redémarrez votre agent, puis vérifiez la connexion en lui demandant de lister vos moteurs de localisation existants. Si le MCP est actif, il renverra des résultats (ou une liste vide pour les nouvelles organisations).
Étape 2 : Configurer le moteur#
Copiez le prompt ci-dessous et collez-le dans votre assistant de code IA. Remplacez l’URL à la fin par le site web, la documentation ou le README de votre produit : l’agent a besoin d’un contenu représentatif pour déduire votre ton, votre terminologie et votre audience.
Create a localization engine called 'My Product' for localizing into
German, French, Japanese, and Spanish. Study the content at the URL
below to understand our tone, terminology, and audience. Then configure
everything in one pass: brand voices for each locale (and English),
glossary entries for terms that need consistent translations or should
stay untranslated, and locale-specific linguistic instructions.
https://docs.yourproduct.comN’oubliez pas l’URL
Le prompt se termine par une URL fictive. Remplacez-la par un lien vers un contenu qui reflète la véritable voix de votre produit : documentation, README, parcours d’onboarding ou site marketing. Sans cela, l’agent générera une configuration générique.
L’agent lit votre contenu, crée le moteur et configure toutes les couches en une seule passe. Les étapes suivantes consistent à relire et à affiner ce qu’il a produit.
Étape 3 : Affiner les voix de marque#
Relisez les voix de marque créées par l’agent pour chaque langue. Une voix de marque définit la manière dont votre produit s’exprime dans une langue donnée : ton, niveau de formalité et style. L’agent les déduit de votre contenu, mais les nuances culturelles méritent d’être vérifiées.
Points à vérifier :
| Langue | Ajustement courant |
|---|---|
| Allemand | « du » (informel) ou « Sie » (formel) — selon votre audience |
| Français | « tu » (informel) ou « vous » (formel) — grand public vs entreprise |
| Japonais | Niveau de politesse — le registre poli-formel (です/ます) convient à la plupart des produits |
| Anglais | La voix de la langue source est souvent absente — ajoutez-en une pour plus de cohérence |
Voici à quoi ressemble une voix de marque allemande bien configurée :
Use informal "du" address. Keep a direct, technical tone.
Prefer short sentences. Use active voice. When a German equivalent
exists for a technical term, use it (e.g., "Bereitstellung" for
deployment), but keep widely-adopted English terms as-is
(e.g., API, CLI, Token).Si le registre n’est pas le bon, dites-le directement à votre assistant :
The German brand voice is too informal for our enterprise docs.
Switch it to formal "Sie" register.Étape 4 : Affiner le glossaire#
Relisez les entrées du glossaire créées par l’agent. Le glossaire donne au moteur un contrôle précis sur certains termes, soit en imposant une traduction, soit en empêchant toute traduction. L’agent repère les termes à partir de votre contenu, mais il peut passer à côté de termes propres au produit ou choisir des traductions inadaptées.
Voici un glossaire typique après la première passe :
| Texte source | Texte cible | Langue source | Langue cible | Type |
|---|---|---|---|---|
| Deploy | Bereitstellen | en | de | traduction personnalisée |
| workspace | espace de travail | en | fr | traduction personnalisée |
| Lingo.dev | Lingo.dev | * | * | non traduisible |
| OAuth | OAuth | * | * | non traduisible |
Points à vérifier :
- Termes manquants - noms de fonctionnalités produit, jargon interne que l’agent n’a pas rencontré
- Mauvaises traductions - l’agent peut choisir un synonyme qui ne correspond pas à votre usage établi
- Éléments non traduisibles manquants - noms de marque, noms de protocoles ou acronymes qui doivent rester inchangés
Les entrées du glossaire sont mises en correspondance par similarité sémantique : une entrée pour « Deploy » correspondra aussi à « Deploying », « deployment » et « deploy your application », sans nécessiter d’entrées séparées. Utilisez les jokers * pour les termes qui s’appliquent à toutes les langues.
Add a glossary entry: 'checkout' should stay as 'Checkout' in
German - it's our product feature name, not the shopping action.Étape 5 : Affiner les instructions#
Relisez les instructions créées par l’agent. Les instructions sont des règles distinctes et testables pour des langues spécifiques. Contrairement aux voix de marque (qui définissent le ton global), elles encodent des règles que les modèles génériques ignorent souvent : ponctuation, abréviations, largeur des caractères, formatage des nombres.
Voici un jeu d’instructions typique après la première passe :
| Langue | Nom | Règle |
|---|---|---|
| fr | Espacement de la ponctuation française | Utilisez toujours une espace insécable avant :, ;, ! et ? |
| de | Abréviations d’adresse en allemand | Abrégez « Straße » en « Str. » et « Nummer » en « Nr. » |
| ja | Largeur des caractères en japonais | Utilisez des parenthèses pleine chasse （） plutôt que des parenthèses demi-chasse () |
Chaque instruction traite un seul sujet, ce qui permet de les tester individuellement : si les abréviations allemandes posent problème, mettez à jour cette instruction sans toucher au reste.
Points à vérifier :
- Règles manquantes - formatage des nombres, formats de date, conventions monétaires pour vos langues cibles
- Langue source - les instructions en anglais concernant la virgule d’Oxford, la casse des titres ou le formatage des nombres sont souvent absentes
In French, there should always be a non-breaking space before
colons and semicolons. Add that as an instruction for fr.Étape 6 : Configurer le routage des modèles (facultatif)#
Les nouveaux moteurs sont préconfigurés avec des modèles par défaut optimisés pour la qualité, aussi bien pour les langues courantes que pour celles disposant de peu de ressources. La plupart des équipes n’ont pas besoin de les modifier.
Si vous avez des exigences particulières — un modèle performant pour votre domaine, une contrainte budgétaire ou un impératif de conformité — remplacez les valeurs par défaut :
Set Claude Sonnet as the primary model for European language pairs,
with GPT-4o as fallback for Japanese.Chaque configuration de modèle prend en charge des replis hiérarchisés. Si le modèle principal échoue (panne, limite de débit, dépréciation), le moteur essaie automatiquement le suivant.
