W44 – 엔진 설정부터 용어집 일괄 편집, MCP에서 품질 측정값 수 확인까지

이제 Lingo.dev MCP server로 웹사이트를 기반으로 로컬라이제이션 엔진을 구성하고, 한 번의 호출로 용어집 용어를 최대 100개까지 수정하거나 삭제하고, 번역 품질 측정값을 조회할 수 있습니다. 하나의 연결로 소속된 모든 조직에서 작업할 수도 있습니다.

MCP로 로컬라이제이션 엔진 구성하기#

AI 어시스턴트에 웹사이트 URL을 알려주세요. 자동 컨텍스트 구성 기능으로 로컬라이제이션 엔진을 구성해 줍니다. 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

새 엔진을 만들고 컨텍스트를 채우세요. Lingo.dev가 웹사이트를 읽고 용어집, 규칙 세트, 브랜드 보이스를 생성해 새 로컬라이제이션 엔진에 연결합니다.
기존 엔진에 컨텍스트를 보충하세요. 엔진에 없는 유형의 컨텍스트만 생성하거나, 기존 용어집과 규칙 세트에 더해 새 용어집이나 규칙 세트를 추가하세요. 기존 컨텍스트는 수정하거나 교체하지 않습니다.
텍스트를 소스로 활용하세요. 제품 소개 문구, 스타일 가이드, 용어 목록 등의 텍스트를 링크와 함께 보내세요. 작업당 최대 10개의 소스를 추가할 수 있습니다.
진행 상황을 확인하세요. 구성 작업은 백그라운드에서 실행되며 몇 분 정도 걸립니다. 작업을 확인해 컨텍스트 유형별로 완료, 건너뜀, 실패 상태를 살펴보고, 실패한 부분만 다시 시도하세요.

이전에는 용어집 용어를 수정하거나 삭제하려면 용어마다 MCP를 따로 호출해야 해서 대규모 용어집을 유지 관리하는 데 시간이 오래 걸렸습니다. 이제 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

용어를 일괄 수정하세요. 한 번에 최대 100개 용어의 원문, 설명 또는 번역을 변경할 수 있습니다.
용어를 일괄 삭제하세요. 한 번에 최대 100개 용어를 각 용어의 모든 번역과 함께 삭제할 수 있습니다. 삭제한 용어는 복원할 수 없습니다.
적용되지 않은 항목을 확인하세요. 각 용어는 개별적으로 처리됩니다. 알 수 없는 용어 ID나 기존 용어와의 충돌 등으로 일부 처리에 실패해도, 성공한 업데이트와 삭제는 적용되고 실패한 항목은 별도로 보고됩니다.

용어가 100개를 넘으면 AI 어시스턴트에게 최대 100개씩 나누어 처리하도록 요청하세요.

MCP server로 기존 번역의 품질 측정값을 확인하세요. 다음 작업을 할 수 있습니다:

이제 하나의 MCP 연결로 Lingo.dev 계정이 속한 모든 조직에서 작업할 수 있습니다. 다른 조직에서 작업하려고 MCP server 연결을 해제했다가 다시 연결할 필요가 없습니다.

대화 중에 조직을 선택하세요. AI 어시스턴트가 소속된 조직 목록을 보여주고 어느 조직을 사용할지 묻습니다. 소속된 조직이 하나뿐이면 해당 조직을 사용합니다.
기존 권한을 그대로 유지하세요. MCP server는 각 조직에서 사용자의 역할과 권한에 따라 사용자를 대신해 작업합니다.
SSO가 필요한 조직에서는 SSO로 로그인하세요. 회사의 ID 공급자를 통해 Lingo.dev에 로그인하고 다시 연결하면 통합 로그인이 필요한 조직에서 작업할 수 있습니다.

* Enterprise 요금제에서 이용할 수 있습니다.

기존 CLI는 엔진에 설정된 로컬라이제이션 파이프라인을 포함한 새 CLI의 모든 기능을 지원하지는 않습니다. 마이그레이션에 도움이 필요하면 Lingo.dev 팀에 문의하세요.