
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Stel je AI-assistenten in staat om realtime te vertalen, te herformuleren en talen te detecteren via de DeepL API, allemaal via een eenvoudige MCP-serverintegratie.
De DeepL MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die AI-assistenten voorziet van geavanceerde vertaalkracht door integratie van de DeepL API. Het fungeert als een middleware-tool, waardoor AI-clients realtime tekstvertaling, herformulering en taalherkenning kunnen uitvoeren via gestandaardiseerde MCP-interfaces. Deze server ondersteunt ontwikkelworkflows die meertalige ondersteuning, automatische taalherkenning en aanpassing van formele/informele toon vereisen. Door AI-assistenten te koppelen aan de DeepL API, maakt de DeepL MCP Server taken mogelijk zoals het vertalen en herformuleren van inhoud, het detecteren van de taal van gebruikersinvoer en het ondersteunen van een breed scala aan talen—waardoor de flexibiliteit en intelligentie van AI-gestuurde applicaties wordt vergroot.
Er zijn geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de repository of documentatie.
Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de repository of documentatie.
Er zijn geen installatie-instructies voor Windsurf aanwezig in de repository.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"deepl": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "/path/to/deepl-mcp-server"],
"env": {
"DEEPL_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
/path/to/deepl-mcp-server
door het absolute pad naar je lokale repository.your-api-key-here
door je eigen DeepL API-sleutel.API-sleutels beveiligen:
Gebruik het env
-veld om API-sleutels veilig op te slaan. Zie het voorbeeld hierboven in de JSON-fragment.
Er zijn geen installatie-instructies voor Cursor aanwezig in de repository.
Er zijn geen installatie-instructies voor Cline aanwezig in de repository.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiesectie voeg je je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"deepl": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “deepl” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | |
Lijst van Resources | ⛔ | |
Lijst van Tools | ✅ | |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Gebruik "env" |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ |
Op basis van het bovenstaande is de DeepL MCP Server gericht en klaar voor productie voor vertaaltaken, maar ontbreken gedocumenteerde prompt-sjablonen en resources, en zijn er beperkte kant-en-klare configuratiegidsen voor andere platforms dan Claude. Het dekt essentiële beveiliging met API-sleutelbeheer en biedt een robuuste set vertaaltalen.
Deze MCP-server scoort redelijk hoog op bruikbaarheid en praktische toepasbaarheid dankzij de robuuste vertaaltalen en eenvoudige Claude-integratie, maar verliest punten door het ontbreken van resource- en promptdocumentatie en beperkte cross-platform installatie-informatie.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minimaal één tool | ✅ |
Aantal Forks | 5 |
Aantal Sterren | 19 |
De DeepL MCP Server is een middleware die DeepL's geavanceerde vertaling, herformulering en taalherkenning naar AI-assistenten brengt. Het fungeert als brug tussen je AI-workflows en de DeepL API, met ondersteuning voor realtime meertalige communicatie en toonaanpassing.
Het biedt tools om beschikbare bron- en doeltalen op te halen, tekst te vertalen en inhoud te herformuleren—waardoor AI-agenten een breed scala aan taaltaken programmatisch kunnen uitvoeren.
Gebruik het `env`-veld in je MCP-serverconfiguratie om je API-sleutel op te slaan. Dit houdt gevoelige gegevens buiten je codebase en zorgt voor veilige toegangsbeheer.
Ja! Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, voer je DeepL MCP-serverconfiguratie in en je AI-agent krijgt direct toegang tot vertaal-, herformulerings- en taalherkenningsfuncties.
Ja, de DeepL API en de MCP-server ondersteunen aanpassing van formaliteit, zodat je vertalingen kunt afstemmen op professionele of informele situaties.
Uitgebreide installatie-instructies zijn beschikbaar voor Claude Desktop. Andere platforms zoals Cursor en Cline zijn niet expliciet gedocumenteerd, maar de MCP-server is compatibel mits correct geconfigureerd.
Verhoog je chatbot of AI-workflow met de DeepL MCP Server voor naadloze, realtime vertaling, herformulering en taalherkenning—geen handmatige codering vereist.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De DeepSeek MCP Server integreert DeepSeek's geavanceerde taalmodellen met MCP-compatibele applicaties en biedt veilige, geanonimiseerde API-toegang, waardoor s...
De DeepSeek MCP Server fungeert als een veilige proxy en verbindt DeepSeek's geavanceerde taalmodellen met MCP-compatibele applicaties zoals Claude Desktop of F...