完成连接后，你的 AI 助手就能通过自然语言管理整个本地化引擎配置。本页汇总了通过 MCP 服务器开放的全部能力。
引擎管理#
创建、更新并查看本地化引擎。每个引擎都有自己的模型配置，并会应用你所在组织拥有的术语表、规则集和品牌语调。
品牌语气#
定义你的产品在各个语言区域该如何表达。品牌语调是一个对象，其中包含每个目标语言区域对应的一段文本——比如正式德语（"Sie"）、非正式意大利语（"tu"），以及任何按语言区域区分的语气风格。你的助手可以创建语调、添加或编辑某个语言区域的文本，也可以将整套语调挂载到引擎上或从引擎中移除。每个引擎在每个语言区域只会读取一种语调，因此一旦挂载冲突，系统会直接拒绝，而不会悄悄自行处理。
术语表#
添加那些必须精确本地化——或完全不应本地化——的术语。当你告诉助手“确保‘911’在德语中本地化为‘112’”时，它会立刻在引擎所使用的术语表中创建这条术语。术语会在本地化过程中基于语义相似度进行匹配，因此源内容中的具体措辞不必与术语逐字一致。
规则#
把通用模型常常忽略的语言规范明确写成规则。比如法语中百分号前的空格、西班牙语中形容词的位置，或不同市场所需的人称正式程度。你的助手会将这些作为按语言区域限定的规则添加到规则集中，而所有应用该规则集的引擎都会遵循它们。底层 API 仍然把单条规则称为 instruction。
LLM 模型配置#
配置每个语言对由哪个模型处理，并设置按优先级排序的回退模型。你可以为欧洲语言分配 Claude，为中日韩语言分配 GPT，或任意组合——你的助手会管理完整的模型路由表。
AI 审核器#
创建并配置 AI 审核器，自动评估本地化质量。定义审核标准、选择评估模型并设置采样率。你还可以将评分器绑定到特定引擎，或将其解绑。
本地化#
直接通过你的引擎运行本地化——既支持带完整上下文增强的单次请求，也支持单次调用最多覆盖 100 个语言环境的异步批处理任务。还可以检测任意文本的语言。详细流程请参见 从编辑器发起本地化。
可观测性#
查看带有完整执行上下文的请求日志——包括由哪个模型处理请求、token 使用量、耗时、回退状态，以及完整的输入输出。你还可以按请求获取 AI Reviewer 的判定结果、术语表合规报告和规则遵循结果。事后分析流程请参见 调试本地化质量。
引擎预配置#
提交链接和内容，即可自动创建一个完整配置好的引擎——AI 会从你的来源中提取品牌语调、术语表术语和规则。详情请参见 使用 AI 配置引擎。
可用模型#
列出所有可分配到你的引擎模型链中的 LLM 模型。你的助手可以先查询有哪些可用选项，再配置具体语言对。
API 密钥#
生成和撤销 API 密钥，以便通过编程方式访问你的本地化引擎。
集成凭证#
管理与你的组织相连的外部集成凭证。
团队管理#
邀请团队成员加入你的组织，并查看待处理邀请。新邀请默认授予管理员权限，并触发标准邀请邮件；当 MCP 会话通过 OAuth 完成身份验证时，邮件中会显示邀请人的姓名。
权限与角色#
直接在对话中管理基于角色的访问控制：列出角色和权限、创建自定义角色、为用户分配角色、管理按引擎划分的访问授权，以及转移组织所有权。
审计日志#
查询组织内所有状态变更操作的只追加历史记录——谁在什么时间、从哪个 IP、修改了什么。可按执行者、目标、操作类型或时间范围筛选。
AI 代理线程#
创建和管理 AI 代理线程，用于自动化本地化调试和问题处理。
