Lingo

조직의 언어를 AI에게 가르치는 MCP 서버

기획팀의 용어가 코드베이스 어디에 대응되는지를 매핑하고, AI 개발 도구(Claude Code, Cursor)가 조직 고유의 컨텍스트를 이해할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다.

왜 필요한가

Cursor, Copilot 같은 AI 코딩 도구는 코드는 잘 읽지만, **"이 기획 용어가 코드 어디에 해당하는가"**는 모릅니다. Lingo는 조직의 기획 용어 ↔ 코드 위치 매핑을 축적하고, AI가 이를 조회할 수 있게 합니다.

주요 기능

| 기능 | 설명 | |------|------| | Glossary CRUD | 기획 용어 ↔ 코드 위치 매핑 생성/조회/수정/삭제 | | AI Bootstrap | 코드베이스 스캔으로 초기 매핑 자동 생성 (Cold Start) | | Code Change Suggestions | 기획 용어 변경 시 영향받는 코드 위치와 수정 제안 | | Reverse Flow | 자연어 입력 → PM 도구 아이템 자동 생성 | | PM 도구 어댑터 | Notion 어댑터 내장, Linear/Jira 확장 가능 | | 문서 스캔 | 마크다운 문서에서 도메인 용어 자동 추출 | | SCM 어댑터 | GitHub 등 SCM 도구 플러그인 방식 연동 | | Prompt 학습 | AI 도구 사용 시 용어 매핑 자동 강화 |

설치

Claude Code (Plugin — MCP + Skills)

# 1. Marketplace 추가
claude plugin marketplace add hyukyyy/lingo

# 2. Plugin 설치
claude plugin install lingo

MCP 도구 + /lingo:setup, /lingo:bootstrap 등 slash command를 함께 사용할 수 있습니다.

Claude Code (MCP only)

claude mcp add lingo -- npx @hyukyyy/lingo-mcp-server

MCP 도구만 연결합니다. Skills(슬래시 커맨드)는 포함되지 않습니다.

Cursor

Settings > MCP Servers > Add Server 에서:

• Name: lingo
• Command: npx @hyukyyy/lingo-mcp-server

환경변수 (선택)

| 변수 | 기본값 | 설명 | |------|--------|------| | LINGO_GLOSSARY_PATH | .lingo/glossary.json | 글로서리 파일 경로 | | LINGO_ORG | default | 조직 이름 | | LINGO_LOG_LEVEL | info | 로그 레벨 |

글로서리 파일은 대상 프로젝트의 .lingo/glossary.json에 생성됩니다

MCP Tools

글로서리 관리

| Tool | 설명 | 주요 파라미터 | |------|------|--------------| | add_term | 새 용어 추가 | name, definition, codeLocations[] | | get_term | 용어 조회 | id 또는 name | | update_term | 용어 수정 | id, 수정할 필드 | | remove_term | 용어 삭제 | id | | list_terms | 전체 목록 | category?, tag?, confidence? |

검색 & 분석

| Tool | 설명 | 주요 파라미터 | |------|------|--------------| | query_context | 용어 검색 + 관련 코드 위치 반환 | query, category?, limit? | | find_by_file | 파일과 연관된 용어 조회 | filePath | | suggest_code_changes | 용어 변경의 코드 영향도 분석 | termId, changeType, description |

자동화

| Tool | 설명 | 주요 파라미터 | |------|------|--------------| | bootstrap | 코드베이스 스캔 → 초기 매핑 생성 | rootDir, adapterName?, dryRun? | | create_from_text | 자연어 → PM 아이템 생성 | text, defaultItemType?, adapterName? | | learn_from_pr | PR에서 기획 용어 학습 | prUrl, githubToken? | | record_signal | 용어 커플링 신호 기록 | termId, signalType | | list_adapters | 등록된 PM/SCM 어댑터 목록 | (없음) |

Skills (Plugin 설치 시)

Plugin으로 설치하면 아래 slash command를 사용할 수 있습니다:

| Skill | 설명 | |-------|------| | /lingo:setup | 토큰 설정 및 어댑터 초기화 | | /lingo:bootstrap | 코드베이스 스캔 → 글로서리 생성 | | /lingo:learn | PR에서 기획 용어 학습 | | /lingo:search | 용어 검색 | | /lingo:impact | 용어 변경 영향도 분석 | | /lingo:create-items | 자연어 → PM 아이템 생성 |

사용 예시

1. 초기 설정 (Cold Start)

Tool: bootstrap
Input: { "rootDir": ".", "dryRun": true }

코드베이스를 스캔하여 기획 용어 ↔ 코드 매핑을 자동 생성합니다. dryRun: true로 먼저 결과를 미리보기할 수 있습니다.

2. 용어 검색

Tool: query_context
Input: { "query": "결제 모듈" }

"결제 모듈"과 매칭되는 글로서리 용어와 관련 코드 위치를 반환합니다.

3. 코드 변경 영향도 분석

Tool: suggest_code_changes
Input: { "termId": "uuid-here", "changeType": "rename", "description": "결제 → 빌링으로 변경" }

용어 변경 시 영향받는 코드 파일과 수정 제안을 생성합니다.

4. 기획 아이템 생성 (Reverse Flow)

Tool: create_from_text
Input: { "text": "사용자 로그인 시 2단계 인증 추가", "defaultItemType": "story" }

자연어 텍스트를 파싱하여 구조화된 PM 아이템으로 변환합니다.

라이선스

MIT