DeepL MCP Server

DeepL MCP Server

Aktivér dine AI-assistenter til at oversætte, omformulere og detektere sprog i realtid ved hjælp af DeepL’s API, alt sammen via en simpel MCP-serverintegration.

Hvad gør “DeepL” MCP Server?

DeepL MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der giver AI-assistenter avancerede oversættelsesfunktioner ved at integrere DeepL API’en. Den fungerer som et mellemled, så AI-klienter kan udføre realtids tekstoversættelse, omformulering og sproggenkendelse gennem standardiserede MCP-grænseflader. Denne server understøtter udviklingsarbejdsgange, der kræver flersproget support, automatisk sprogidentifikation og justering af formel/uformel tone. Ved at forbinde AI-assistenter til DeepL API’en, muliggør DeepL MCP Server opgaver som at oversætte og omformulere indhold, detektere sprog i brugerinput og understøtte et bredt udvalg af sprog—hvilket øger fleksibiliteten og intelligensen i AI-drevne applikationer.

Liste over Prompts

Der er ingen prompt-skabeloner eksplicit opført i repoet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer beskrevet i repoet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

  • get-source-languages: Henter en liste over tilgængelige kildesprog, der kan bruges til oversættelse.
  • get-target-languages: Giver en liste over sprog, der er tilgængelige som oversættelsesmål via DeepL API.
  • translate-text: Oversætter angivet tekst til et bestemt målsprog ved hjælp af DeepL’s oversættelsesmotor.
  • rephrase-text: Omformulerer input-teksten, enten ved at bevare det oprindelige sprog eller skifte til et andet, ved at udnytte DeepL’s omformuleringsevner.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Flersproget indholdsoversættelse: Oversæt straks dokumenter, beskeder eller kodekommentarer mellem et bredt udvalg af sprog og gør internationalt samarbejde nemmere.
  • Automatiseret sproggenkendelse: Opdag automatisk sproget for indkommende brugerinput, så svar eller UI-elementer kan tilpasses dynamisk i flersprogede applikationer.
  • Tekstomformulering for klarhed: Omformuler tekst for at forbedre klarhed, stil eller tone, så indholdet bliver mere tilgængeligt eller tilpasset målgruppen.
  • Problemfri API-integration til AI-assistenter: Lad AI-assistenter integrere oversættelses- og omformuleringsfunktioner direkte i deres arbejdsprocesser, hvilket forbedrer brugeroplevelsen i chatbots, helpdesks og produktivitetsværktøjer.
  • Styring af formel/uformel tone: Justér oversættelsens formalitetsgrad og understøt brugsscenarier, hvor den rette tone er afgørende (f.eks. kundesupport, erhvervskommunikation).

Sådan sættes det op

Windsurf

Der er ingen opsætningsinstruktioner for Windsurf i repoet.

Claude

  1. Installer Claude Desktop, hvis det ikke allerede er installeret.
  2. Opret eller redigér konfigurationsfilen:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
    • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
  3. Tilføj DeepL MCP server-konfigurationen:
{
  "mcpServers": {
    "deepl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "/path/to/deepl-mcp-server"],
      "env": {
        "DEEPL_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}
  1. Erstat /path/to/deepl-mcp-server med den absolutte sti til dit lokale repository.
  2. Erstat your-api-key-here med din faktiske DeepL API-nøgle.
  3. Genstart Claude Desktop.

Sikkerhed af API-nøgler:
Brug env-feltet til at gemme API-nøgler sikkert. Eksemplet vises ovenfor i JSON-udsnittet.

Cursor

Der er ingen opsætningsinstruktioner for Cursor i repoet.

Cline

Der er ingen opsætningsinstruktioner for Cline i repoet.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion skal du indsætte dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "deepl": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “deepl” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over Prompts
Liste over Ressourcer
Liste over Værktøjer
Sikkerhed af API-nøglerBrug "env"
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)

På baggrund af ovenstående er DeepL MCP Server fokuseret og klar til produktion til oversættelsesopgaver, men mangler dokumenterede prompt-skabeloner og ressourcer samt har begrænsede konfigurationsvejledninger til andre platforme end Claude. Den dækker væsentlig sikkerhed med API-nøglehåndtering og tilbyder et stærkt sæt oversættelsesværktøjer.

Vores vurdering

Denne MCP-server scorer moderat højt på nytteværdi og praktisk anvendelighed på grund af de solide oversættelsesværktøjer og nem integration med Claude, men mister point for manglende dokumentation af ressourcer og prompts samt begrænset vejledning til opsætning på tværs af platforme.

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal Forks5
Antal Stjerner19

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er DeepL MCP Server?

DeepL MCP Server er en middleware, der bringer DeepL’s avancerede oversættelse, omformulering og sproggenkendelse til AI-assistenter. Den fungerer som et bindeled mellem dine AI-arbejdsgange og DeepL’s API og understøtter realtids flersproget kommunikation og tonejusteringer.

Hvilke værktøjer leverer DeepL MCP Server?

Den tilbyder værktøjer til at hente tilgængelige kildesprog og målsprog, oversætte tekst og omformulere indhold—så AI-agenter kan håndtere en bred vifte af sproglige opgaver programmatisk.

Hvordan leverer jeg sikkert min DeepL API-nøgle?

Brug `env`-feltet i din MCP-serverkonfiguration til at gemme din API-nøgle. Dette holder følsomme data ude af din kodebase og sikrer sikker adgangsstyring.

Kan jeg bruge DeepL MCP Server med FlowHunt?

Ja! Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, indsæt din DeepL MCP server-konfiguration, og din AI-agent får straks adgang til oversættelse, omformulering og sproggenkendelse.

Er der støtte for formel eller uformel tone i oversættelser?

Ja, DeepL’s API og MCP-serveren understøtter formalitetsjusteringer, så du kan tilpasse oversættelser til professionelle eller uformelle brugsscenarier.

Hvilke platforme har opsætningsguider til DeepL MCP Server?

Detaljerede opsætningsinstruktioner leveres til Claude Desktop. Andre platforme som Cursor og Cline er ikke eksplicit dokumenteret, men MCP-serveren er kompatibel, hvis den konfigureres korrekt.

Integrer DeepL Oversættelse med FlowHunt

Boost din chatbot eller AI-arbejdsgang med DeepL MCP Server for problemfri, realtids oversættelse, omformulering og sproggenkendelse—ingen manuel kodning nødvendig.

Lær mere

DeepSeek MCP Server
DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server fungerer som en sikker proxy, der forbinder DeepSeeks avancerede sprogmodeller med MCP-kompatible applikationer som Claude Desktop eller Flo...

4 min læsning
AI MCP +5
DeepSeek MCP Server
DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server

DeepSeek MCP Server integrerer DeepSeeks avancerede sprogmodeller med MCP-kompatible applikationer og giver sikker, anonymiseret API-adgang samt muliggør skaler...

4 min læsning
AI MCP Server +6
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4