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Bessere Übersetzungen: DeepL vernetzt sich via MCP mit KI-Assistenten
von André Westphal
14. Aug. 2026 |
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Wenn es um saubere Übersetzungen geht, spielt DeepL ganz vorne mit. Da kann selbst ein Riese wie Google aus meiner Sicht mit seinem Übersetzer nicht mithalten. Auch die DeepL-API, welche die Übersetzungsfunktionen in Drittanbieter-Anwendungen heben kann, entwickelt sich weiter. So schafft DeepL dadurch den Sprung direkt in KI-Assistenten – via MCP.
Wer damit per se nichts anfangen kann: MCP steht für Model Context Protocol. Dahinter verbirgt sich ein offener Standard, der es erlaubt, KI-Modelle mit externen Quellen zu verzahnen. Entwickelt wurde MCP zwar von Anthropic, wird aber schon lange übergreifend auch von anderen KI-Anbietern eingebunden, um das Procedere zu vereinfachen. DeepL liefert Entwicklern, die MCP in Kombination mit dem Übersetzer nutzen wollen, dann auch schon hier einen Support-Artikel zum Thema. Und auch bei GitHub sind schon reichlich Materialien hinterlegt.
DeepL lässt sich per Remote-MCP-Server in Point Claude, ChatGPT, Copilot oder im Grunde jeden anderen MCP-kompatiblen Assistenten einbetten. Bevor ihr ans Herumbasteln denkt: Dafür benötigt ihr einen API-Schlüssel von DeepL, den ihr eigentlich nur über kostenpflichtige Tarife sinnvoll ausnutzen könnt, falls ihr nicht unter harten Beschränkungen hantieren mögt. Zumal zwar der Übersetzer und Write auch im Einstieg dabei sind, für zusätzliche Glossare und Stilregeln ist dann aber das Growth-Paket zwingend notwendig.
Wer in diesem Bereich aber sowieso schon aktiv ist, kann DeepL direkt in seine Tools integrieren. Dank der zertifizierten Connectors ist keine individuelle Entwicklung erforderlich. In Growth ist auch Speech-to-Speech enthalten: Ihr sprecht und alle anderen Teilnehmenden hören euch live in ihrer eigenen Sprache. Sendet ihr einen Audiostream an die Voice-API, erhaltet ihr natürlich klingende, gesprochene Übersetzungen – in bis zu 5 Sprachen gleichzeitig.
Ihr könnt DeepL Voice auch Fachbegriffe, Abkürzungen und Produktnamen beibringen. Erstellt dafür individuelle Begriffslisten, um die Transkription in Meetings zu verbessern, und verknüpft sie anschließend mit Glossaren. Da lässt sich also einiges machen.
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