DeepL MCP-server

DeepL MCP-server

Låt dina AI-assistenter översätta, omformulera och upptäcka språk i realtid med DeepL:s API, allt via en enkel MCP-serverintegration.

Vad gör “DeepL” MCP-servern?

DeepL MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som ger AI-assistenter avancerade översättningsmöjligheter genom att integrera DeepL API. Den fungerar som ett mellanprogram och låter AI-klienter utföra realtidsöversättning av text, omformulering och språkdetektering via standardiserade MCP-gränssnitt. Denna server stöder utvecklingsflöden som kräver flerspråkigt stöd, automatisk språkkänning och justering av formell/informell ton. Genom att koppla AI-assistenter till DeepL API möjliggör DeepL MCP-servern uppgifter som att översätta och omformulera innehåll, upptäcka språk i användarinput och stödja ett brett utbud av språk – vilket ökar flexibilitet och intelligens i AI-drivna applikationer.

Lista över promptar

Inga promptmallar är uttryckligen listade i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga specifika MCP-resurser är beskrivna i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

  • get-source-languages: Hämtar en lista över tillgängliga källspråk som kan användas för översättning.
  • get-target-languages: Tillhandahåller en lista över språk som finns som översättningsmål via DeepL API.
  • translate-text: Översätter angiven text till ett specificerat målspråk med hjälp av DeepL:s översättningsmotor.
  • rephrase-text: Omformulerar inmatad text, antingen genom att behålla originalspråket eller byta till ett annat, med hjälp av DeepL:s omformuleringsfunktioner.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Flerspråkig innehållsöversättning: Översätt dokument, meddelanden eller kodkommentarer mellan många språk direkt, vilket förenklar internationellt samarbete.
  • Automatiserad språkdetektering: Upptäck automatiskt språket i inkommande användarinput, så att svar eller UI-element dynamiskt kan anpassas i flerspråkiga applikationer.
  • Textomformulering för tydlighet: Omformulera text för att förbättra tydlighet, stil eller ton, göra innehållet mer tillgängligt eller justera för olika grad av formalitet.
  • Sömlös API-integration för AI-assistenter: Låt AI-assistenter integrera översättnings- och omformuleringsfunktioner direkt i sina arbetsflöden, vilket förbättrar användarupplevelsen i chattbottar, helpdeskar och produktivitetsverktyg.
  • Formell/informell tonkontroll: Justera formalitetsgraden i översättningar, vilket är viktigt i exempelvis kundsupport och affärskommunikation.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns i repot.

Claude

  1. Installera Claude Desktop om det inte redan är installerat.
  2. Skapa eller redigera 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. Lägg till DeepL MCP-serverns konfiguration:
{
  "mcpServers": {
    "deepl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "/path/to/deepl-mcp-server"],
      "env": {
        "DEEPL_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}
  1. Byt ut /path/to/deepl-mcp-server mot den absoluta sökvägen till ditt lokala repo.
  2. Byt ut your-api-key-here mot din faktiska DeepL API-nyckel.
  3. Starta om Claude Desktop.

Skydda dina API-nycklar:
Använd fältet env för att lagra API-nycklar på ett säkert sätt. Exempel visas ovan i JSON-exemplet.

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor finns i repot.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline finns i repot.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I avsnittet för systemets MCP-konfiguration anger du dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu utnyttja denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “deepl” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptar
Lista över resurser
Lista över verktyg
Skydda API-nycklarAnvänd "env"
Stöder sampling (mindre viktigt)

Utifrån ovan är DeepL MCP-servern fokuserad och produktionsklar för översättningsuppgifter, men saknar dokumenterade promptmallar och resurser samt har begränsade installationsguider för andra plattformar än Claude. Den täcker viktiga säkerhetsaspekter med hantering av API-nycklar och erbjuder ett robust utbud av översättningsverktyg.

Vår åsikt

Denna MCP-server får ganska höga poäng vad gäller nytta och verklig användbarhet tack vare sina robusta översättningsverktyg och enkla Claude-integration, men tappar poäng för brist på dokumentation kring resurser och promptar samt begränsad plattformsstöd.

MCP-poäng

Har LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forks5
Antal stjärnor19

Vanliga frågor

Vad är DeepL MCP-servern?

DeepL MCP-servern är en mellanlag som tillför DeepL:s avancerade översättning, omformulering och språkdetektering till AI-assistenter. Den fungerar som en brygga mellan dina AI-arbetsflöden och DeepL:s API, med stöd för realtidskommunikation på flera språk och tonjusteringar.

Vilka verktyg tillhandahåller DeepL MCP-servern?

Den erbjuder verktyg för att hämta tillgängliga käll- och målspråk, översätta text och omformulera innehåll — vilket gör det möjligt för AI-agenter att programmässigt hantera en mängd olika språkuppgifter.

Hur tillhandahåller jag min DeepL API-nyckel på ett säkert sätt?

Använd fältet `env` i din MCP-serverkonfiguration för att lagra din API-nyckel. Detta håller känsliga data utanför din kodbas och säkerställer säker åtkomsthantering.

Kan jag använda DeepL MCP-servern med FlowHunt?

Ja! Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, ange din DeepL MCP-serverkonfiguration, så får din AI-agent direkt tillgång till översättning, omformulering och språkdetekteringsfunktioner.

Finns det stöd för formell eller informell ton i översättningar?

Ja, DeepL:s API och MCP-servern stöder justering av formalitet, så att du kan anpassa översättningar för professionella eller vardagliga användningsområden.

Vilka plattformar har installationsguider för DeepL MCP-servern?

Detaljerade installationsinstruktioner finns för Claude Desktop. Andra plattformar som Cursor och Cline är inte uttryckligen dokumenterade, men MCP-servern är kompatibel om den konfigureras korrekt.

Integrera DeepL-översättning med FlowHunt

Ge din chatbot eller AI-arbetsflöde ett lyft med DeepL MCP-server för sömlös, realtidsöversättning, omformulering och språkdetektering – ingen manuell kodning krävs.

Lär dig mer

DeepSeek MCP-server
DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-server integrerar DeepSeek's avancerade språkmodeller med MCP-kompatibla applikationer, och erbjuder säker, anonymiserad API-åtkomst samt möjliggör...

4 min läsning
AI MCP Server +6
DeepSeek MCP-server
DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-server

DeepSeek MCP-server fungerar som en säker proxy som kopplar DeepSeeks avancerade språkmodeller till MCP-kompatibla applikationer som Claude Desktop eller FlowHu...

4 min läsning
AI MCP +5
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4