globalize.now MCP का परिचय: अपने AI agent से localization चलाएँ

globalize.now AI-powered localization infrastructure है और इसका नया MCP server इस infrastructure को आपके AI agent के भीतर ले आता है। Server को Claude Code, Cursor या किसी भी Model Context Protocol client से connect करें। इसके बाद agent उसी chat से projects बना सकता है, आपकी locale files का अनुवाद कर सकता है और हर push पर translation pull requests खोल सकता है जहाँ आप code लिखते हैं। Server localization backend संभालता है; यह आपके source को नहीं छूता। Source में बदलाव करना अब भी globalize.now skill का काम है।

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globalize.now MCP server क्या है?

यह एक hosted Model Context Protocol server है, जो AI agent को आपके globalize.now workspace का सीधा, authenticated access देता है। MCP वह protocol है जिसका उपयोग AI editors external tools से जुड़ने के लिए करते हैं। रिलीज़ के लगभग अठारह महीनों के भीतर यह Claude Code, Cursor और Copilot के बाहरी systems से बात करने का default तरीका बन गया। globalize.now server इसी protocol के माध्यम से आपका localization backend उपलब्ध कराता है।

Connect होने के बाद agent को तीन कामों में बाँटे गए focused tools मिलते हैं: project setup (projects बनाना, languages जोड़ना या हटाना, project context सेट करना), repository connection (GitHub repo link करना, उसका framework और locale patterns detect करना) और file translation (locale files का अनुवाद करना और परिणाम वापस लाना)। Connected agent आपकी अपनी permissions के साथ, आपके behalf पर, उस workspace में काम करता है जिसे आपने सबसे हाल में इस्तेमाल किया था।

इसे Claude Code या Cursor से कैसे connect करें?

अपने client को server URL पर point करें और sign in करें। OAuth path के लिए अलग dashboard step या हाथ से edit करने वाली config file की जरूरत नहीं है।

Claude Code के लिए अपने terminal से server जोड़ें, फिर /mcp चलाएँ और browser के माध्यम से sign in करें:

claude mcp add --transport http globalize https://api.globalize.now/mcp

Cursor के लिए server को ~/.cursor/mcp.json में जोड़ें। पहली बार इस्तेमाल करने पर Cursor आपको sign in करने के लिए कहेगा:

{
  "mcpServers": {
    "globalize": {
      "url": "https://api.globalize.now/mcp"
    }
  }
}

Claude.ai या standard MCP OAuth flow को support करने वाले किसी भी अन्य client के लिए उसी URL को custom connector के रूप में जोड़ें और prompt आने पर sign in करें—API key की जरूरत नहीं है। OAuth के बिना काम करने वाले clients के लिए workspace API key बनाकर उसे bearer token के रूप में पास करें। पूरा setup globalize.now developers page पर है।

Connect होने के बाद MCP क्या कर सकता है?

यह आपके agent से पूरा localization backend चलाता है। आप chat में अपेक्षित परिणाम बताते हैं और agent tools को call करता है।

यह 50 से अधिक locales के catalog में से target languages जोड़ सकता है, जिनमें Arabic और Hebrew जैसी right-to-left भाषाएँ भी शामिल हैं। आप इसे दी गई locale files (JSON, ARB, PO, XLIFF, YAML, Android XML या iOS xcstrings) का अनुवाद कर सकता है और translated versions वापस पा सकते हैं। Content के आधार पर files parse होती हैं, इसलिए आपको उन्हें उसी रूप में pass करना होता है। Translation ICU-aware है: आपके source में plural या {placeholder} होने पर हर भाषा के लिए plural categories सही ढंग से expand होकर लौटती हैं, जबकि brand names और interpolation जस के तस रहते हैं। यह per-project glossary और per-language style guides भी manage कर सकता है, ताकि releases के बीच tone consistent रहे।

शिपिंग के लिए सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा repository sync है। MCP के ज़रिए GitHub repo कनेक्ट करें और यह एक webhook रजिस्टर कर देगा। अपनी source locale file में नई string जोड़कर push करें, और हर target language के लिए नई keys से भरी translation pull request दिखाई देगी—हमारे परीक्षण में push के एक मिनट से भी कम समय में। आप PR की समीक्षा करके उसे merge करते हैं। आपकी main branch में सीधे कुछ भी नहीं जाता।

व्यवहार में translation कैसी दिखती है?

आप agent को एक source locale file देते हैं और वह structure को जस का तस रखते हुए translated files लौटाता है। यहाँ plural और placeholder वाली एक छोटी en.json है:

{
  "banner": "Welcome back, {name}. You have {count, plural, one {# new message} other {# new messages}}.",
  "cta": "Get started for free"
}

Agent से इसे Spanish, German और Arabic में translate करने को कहें, और MCP हर भाषा के लिए एक file लौटाएगा। Spanish output ICU syntax को बनाए रखता है और Spanish के लिए आवश्यक plural categories जोड़ता है:

{
  "banner": "Bienvenido de nuevo, {name}. Tienes {count, plural, one {# mensaje nuevo} many {# mensajes nuevos} other {# mensajes nuevos}}.",
  "cta": "Comenzar gratis"
}

{name} placeholder जस का तस रहता है, plural में Spanish grammar के लिए आवश्यक अतिरिक्त many category जुड़ जाती है, और runtime पर numbers हर locale के format में render होते हैं। Arabic output right-to-left rendering के लिए तैयार होकर आता है। कोई dashboard नहीं, कोई export नहीं, कोई translator queue नहीं: agent एक tool call करता है और परिणाम वहीं लिखता है जहाँ आपकी i18n library पहले से देखती है। हमने यही loop अपनी साइट पर चलाया था; इसका विवरण हमने globalize.now को globalize.now में कैसे globalize किया में है।

आप अलग-अलग भाषाओं में tone को एकसमान कैसे रखते हैं?

Project पर glossary और हर भाषा के लिए अलग style guide सेट करें, और MCP उन्हें हर job पर लागू करेगा। Glossary यह तय करती है कि खास terms का अनुवाद कैसे होगा, ताकि product name या domain-specific शब्द releases के बीच बदलते न रहें। Style guide किसी एक भाषा के लिए free-text guidance होती है—जैसे German में अनौपचारिक संबोधन इस्तेमाल करने का निर्देश—जिससे translations पहली run से ही आपकी brand voice से मेल खाती हैं, न कि corrections के एक दौर के बाद। दोनों project पर रहते हैं और agent द्वारा माँगी जाने वाली हर future translation के साथ लागू होते हैं।

क्या MCP मेरे code का internationalization करता है?

नहीं, और इस बात को स्पष्ट रखना ज़रूरी है। MCP locale files और project settings पर काम करता है, आपके components पर नहीं। यह आपके hardcoded English text को खोजकर translation keys में wrap नहीं करेगा।

यह step तब होता है जब आप repository को globalize.now से कनेक्ट करते हैं: conversion app में एक बार चलता है। यही काम आपके coding agent के भीतर globalize.now skill के ज़रिए भी चलाया जा सकता है, जिसे project root से एक बार install करना होता है:

npx skills add globalize-now/globalize-skills

इसके बाद अपने agent से i18n सेट अप करने को कहें। Skill आपके framework का पता लगाती है, सही i18n library install करती है और hardcoded strings को source locale file में extract करती है। इसके बाद MCP काम संभाल लेता है: वह इन files का अनुवाद करता है और उन्हें sync रखता है। Skill को उस layer की तरह समझें जो आपके code को translatable बनाती है, और MCP को उस layer की तरह जो उसका अनुवाद करके उसे ship करती है। अगर आप JSX में English text वाली AI-built app से शुरुआत कर रहे हैं, तो vibe coders guide उस पहले step को समझाती है।

यह TMS MCP server से कैसे अलग है?

Lokalise, Smartling और Crowdin जैसे translation management platforms अपने MCP servers उपलब्ध कराते हैं, और वे उपयोगी हैं: agent vendor के dashboard को चला सकता है, keys manage कर सकता है और custom scripts के बिना jobs शुरू कर सकता है। लेकिन output उसी platform में रहता है और workflow भी उसी के इर्द-गिर्द केंद्रित रहता है।

globalize.now दूसरा रास्ता अपनाता है। यह AI-powered localization infrastructure है, इसलिए output आपके repository में आपके स्वामित्व वाली pull request के रूप में commit की गई locale files होती हैं। अलग platform में login करने या files को वापस codebase में लाने के लिए export करने की ज़रूरत नहीं होती। Pricing भी इसी सिद्धांत पर आधारित है: प्रति workspace €20 प्रति माह, usage-metered, बिना per-seat या per-language शुल्क के, और शुरुआत के लिए €5 credit। MCP इस infrastructure का agent-native front end है, किसी dashboard का remote control नहीं।