DeepL MCP Server

Der DeepL MCP Server bringt die Übersetzung von DeepL direkt in Ihren KI-Assistenten. MCP, das Model Context Protocol, ist ein offener Standard, über den Assistenten wie Claude, ChatGPT oder Cursor auf externe Dienste zugreifen. DeepL bietet den Server in zwei Formen an. Die erste ist ein gehosteter Server unter der Adresse mcp.deepl.com/v1/mcp, den Sie ohne Installation mit Ihrem DeepL-Konto verbinden. Die zweite ist ein Open-Source-Server unter MIT-Lizenz, den Sie lokal mit einem API-Schlüssel starten. Hinter beiden steht die DeepL SE aus Köln, die den bekannten DeepL Translator betreibt.

Wofür ist der DeepL MCP Server nützlich?

KI-Assistenten können selbst übersetzen, doch bei Fachtexten, festen Begriffen und formellen Texten liefern sie oft schwankende Ergebnisse. Der Server löst das, indem jede Übersetzung ein echter Aufruf bei DeepL ist. Laut DeepL lässt sich so nachvollziehen, welches Ergebnis von DeepL stammt. Sie können zum Beispiel eine E-Mail in einem Schritt förmlich ins Deutsche und Französische übertragen lassen. Sie können einen Vertrag als PDF übersetzen und dabei Tabellen, Überschriften und Bilder im Layout behalten. Oder Sie lassen einen Entwurf umformulieren und korrigieren, ohne den Chat zu verlassen. Für Teams mit Glossaren ist der größte Vorteil, dass Produktnamen und Fachbegriffe in jeder Übersetzung gleich bleiben.

Der gehostete Remote-Server

Der gehostete Server ist laut DeepL die empfohlene Variante. Er läuft über Streamable HTTP, ein Übertragungsverfahren für entfernte MCP-Server. Die Anmeldung erfolgt per OAuth 2.1. Das ist ein Anmeldeverfahren, bei dem Sie den Zugriff im Browser erlauben, ohne einen Schlüssel weiterzugeben. In Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot finden Sie DeepL als fertigen Connector im jeweiligen Verzeichnis. Andere Clients wie Cursor, VS Code oder Copilot Studio verbinden Sie über die Server-Adresse. Der Server stellt bis zu 29 Werkzeuge bereit. Sie decken Übersetzen, Umformulieren und Korrigieren ab, außerdem das Hoch- und Herunterladen von Dokumenten sowie die Pflege von Glossaren, Stilregeln und eigenen Anweisungen. Laut DeepL speichert der Server Texte nicht über die Anfrage hinaus. Dokumente werden nur durchgeleitet und kurz nach der Übersetzung gelöscht.

Der Open-Source-Server für die lokale Nutzung

Für Entwickler gibt es den Server deepl-mcp-server auf GitHub und npm. Er läuft über stdio, also als lokaler Prozess, den der MCP-Client selbst startet. Sie brauchen Node.js ab Version 18 und einen Schlüssel für die DeepL API. Der Server übersetzt Texte und lokale Dateien wie PDF, DOCX, PPTX oder XLSX und schreibt das Ergebnis auf die Festplatte. Außerdem formuliert er Texte um und liest Glossare sowie Stilregeln aus Ihrem Konto. Anlegen oder ändern lassen sich Glossare und Stilregeln in dieser Variante nicht. Der Vorteil liegt darin, dass Coding-Agenten wie Claude Code direkt mit Dateien im Projekt arbeiten können.

Kostenloses Konto und bezahlte Pläne

Der Connector selbst ist laut DeepL kostenlos und im jeweiligen Abo enthalten, es gibt keine eigene Rechnung. Auch ein kostenloses DeepL-Konto reicht für den Einstieg. Dort fehlen allerdings Glossare, Stilregeln, Formalität, Kontext und eigene Anweisungen. Zudem sind die Zeichengrenzen je Anfrage deutlich niedriger als in den seat-basierten Plänen. Die Nutzung unterliegt Fair-Use-Grenzen. Der lokale Server rechnet über Ihren API-Tarif ab. Aktuelle Pläne finden Sie auf der Preisseite von DeepL.

Für wen lohnt sich der DeepL MCP Server?

Der Server lohnt sich für alle, die regelmäßig mehrsprachig arbeiten und dafür schon DeepL nutzen. Das gilt für Marketing- und Support-Teams, Übersetzungsbüros und Unternehmen mit festen Terminologien. Die Glossare und Stilregeln sorgen für einheitliche Texte, egal ob die Übersetzung im Chat oder im Editor entsteht. Entwickler, die Oberflächentexte oder Dokumentation übersetzen, profitieren eher vom lokalen Server. Wer nur gelegentlich einen kurzen Absatz übersetzt, kommt auch ohne den Server mit dem Assistenten allein aus. Gegenüber inoffiziellen DeepL-Servern aus der Community hat das Angebot einen klaren Vorteil. Es wird von DeepL gepflegt, nutzt OAuth statt fester Schlüssel und lässt sich von Administratoren für die ganze Organisation steuern.

Für den gehosteten Server ein DeepL-Konto, kostenlos oder in einem seat-basierten Plan (Individual, Team, Business, Enterprise), dazu ein Client mit Remote-MCP über Streamable HTTP und OAuth. In Team- und Enterprise-Tarifen muss ein Admin DeepL eventuell freigeben. Für den lokalen Server Node.js ab Version 18 und ein DeepL-API-Schlüssel.

Der DeepL MCP Server lässt Ihren KI-Assistenten Texte und Dokumente mit DeepL übersetzen. Es gibt ihn gehostet unter https://mcp.deepl.com/v1/mcp und als Open-Source-Server für die lokale Nutzung. Dieser Ratgeber zeigt beide Wege und worauf Sie danach achten sollten.

Welche Variante passt?

Der gehostete Server ist für die meisten der einfachste Weg. Sie melden sich mit Ihrem DeepL-Konto an und brauchen keinen API-Schlüssel. Er kann auch Glossare und Stilregeln verwalten. Den lokalen Server wählen Sie, wenn ein Coding-Agent wie Claude Code Dateien im Projekt direkt übersetzen soll. Dafür brauchen Sie Node.js ab Version 18 und einen DeepL-API-Schlüssel.

Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot

DeepL ist in allen drei Assistenten als fertiger Connector gelistet. Suchen Sie im Connector-Verzeichnis von Claude, bei den Apps in ChatGPT oder im Microsoft Marketplace nach DeepL und verbinden Sie ihn. Melden Sie sich im Browser mit Ihrem DeepL-Konto an und bestätigen Sie den Zugriff. In Team- und Enterprise-Tarifen muss ein Admin DeepL eventuell erst freigeben.

Cursor, VS Code und andere Clients

Legen Sie im Client einen neuen MCP-Server oder Custom Connector an und tragen Sie die Adresse https://mcp.deepl.com/v1/mcp ein. Die Anmeldeendpunkte erkennt der Client selbst, eine Client-ID oder ein Secret brauchen Sie nicht. Melden Sie sich mit dem DeepL-Konto an und stimmen Sie zu. Erkennt DeepL den Client nicht, folgt ein zusätzlicher Bestätigungsschritt.

Schritt 1: Lokal in Claude Code

Erstellen Sie in Ihrem DeepL-Konto einen API-Schlüssel. Führen Sie dann im Terminal claude mcp add deepl --env DEEPL_API_KEY=Ihr-Schlüssel -- npx -y deepl-mcp-server aus. Für andere Clients legen Sie in der MCP-Konfiguration einen Eintrag deepl mit dem command npx, den args -y und deepl-mcp-server und einem env-Block mit DEEPL_API_KEY an. Fehlt der Schlüssel, beendet sich der Server sofort.

claude mcp add deepl --env DEEPL_API_KEY=Ihr-Schlüssel -- npx -y deepl-mcp-server

Dokumente in Claude übersetzen

Für die Dokumentübersetzung braucht Claude Netzwerkzugriff auf mcp.deepl.com. In Team- und Enterprise-Tarifen erlaubt ein Owner das in den Organisationseinstellungen unter den Funktionen für Netzwerkzugriff. Ohne diese Freigabe zeigt der Assistent ein Upload-Widget im Chat. Hinter einer Firewall oder einem Proxy muss mcp.deepl.com ebenfalls freigegeben sein.

Grenzen im kostenlosen Konto

Im kostenlosen DeepL-Konto fehlen Glossare, Stilregeln, Formalität und eigene Anweisungen. Auch die Zeichengrenze je Anfrage ist deutlich niedriger als in den seat-basierten Plänen. Jede Zielsprache zählt als eigene Übersetzung, auch wenn Sie mehrere in einer Anfrage nennen.

Sicher arbeiten

Der gehostete Server kann Glossare und Stilregeln ändern und löschen. Prüfen Sie solche Aktionen, bevor Sie sie bestätigen. Der lokale Server schreibt Dateien auf Ihre Festplatte. Schreiben Sie den API-Schlüssel nicht in Konfigurationsdateien, die Sie mit anderen teilen. Den Zugriff des gehosteten Servers beenden Sie, indem Sie das Token widerrufen.

Gehostet: OAuth 2.1 mit dem DeepL-Konto, ohne API-Schlüssel; bei Enterprise mit SSO über den Identity Provider der Organisation. Der Zugriff endet sofort, wenn das Token widerrufen wird. Lokal: DeepL-API-Schlüssel in der Umgebungsvariable DEEPL_API_KEY.

Übersetzen, Umformulieren und Korrigieren von Texten, Hoch- und Herunterladen von Dokumenten. Je nach Plan und Team-Rechten zusätzlich Glossare und Stilregeln anlegen, ändern und löschen. Der lokale Server liest und schreibt Dateien auf dem Rechner, auf dem er läuft, und liest Glossare nur.

Laut DeepL werden Texte nicht über die Anfrage hinaus gespeichert und nicht zum Modelltraining genutzt. Dokument-Sitzungen bleiben kurz erhalten und werden dann gelöscht. Der Verkehr ist per TLS verschlüsselt, der Server spricht nur mit DeepL-Diensten. Inhalte im Chat gehen zusätzlich an den jeweiligen KI-Anbieter.

Gering bis mittel. Der Remote-Server kann Glossare und Stilregeln ändern und löschen, der lokale Server schreibt Dateien auf die Festplatte. Ein präparierter Text mit versteckten Anweisungen kann ungewollte Änderungen auslösen. Schreibende Aktionen vor der Bestätigung prüfen und den API-Schlüssel nicht in geteilte Konfigurationen schreiben.