Crowdin MCP mit Microsoft Copilot verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Crowdin klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Crowdin + Microsoft Copilot

Lokalisierung mit Crowdin auf crowdin.com und Crowdin Enterprise über die API v2: Projekte und Fortschritt je Sprache, Dateien, Ausgangsstrings, Übersetzungen und Freigaben, Kommentare und Issues, Aufgaben, Berichte, Übersetzungs-Builds und Exporte, Translation Memories, Glossare und Projektmitglieder.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

CROWDIN_PERSONAL_ACCESS_TOKEN, CROWDIN_API_HOST

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten. Du brauchst ein Konto auf crowdin.com oder in Crowdin Enterprise.

1. Erstelle einen Personal Access Token. Auf crowdin.com: Account Settings > API > New Token. In Crowdin Enterprise: profile > Settings > API > New Token innerhalb deiner Organisation.
2. Wähle die Scopes, die du brauchst: Projects, Source files and strings, Translations, Tasks, Reports, Translation memory, Glossaries. Read-only-Scopes ergeben eine rein lesende Einrichtung. Kopiere den Token: Er wird nur einmal angezeigt.
3. Trag ihn in CROWDIN_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ein; er wird als Authorization: Bearer <token> gesendet.
4. CROWDIN_API_HOST: api.crowdin.com für crowdin.com oder <organization>.api.crowdin.com für Enterprise, mit der Organisation aus deiner Enterprise-URL https://<organization>.crowdin.com.
5. Installiere den Connector und führe crowdin_get_authenticated_user aus: Er zeigt den Nutzer, dem der Token gehört, und bestätigt Token und Host.

Der eigene MCP-Server von Crowdin: Crowdin betreibt auch einen offiziellen MCP-Server (https://mcp.crowdin.com/v2/mcp, in Enterprise https://<organization>.mcp.crowdin.com/v2/mcp, mit dem Personal Access Token als Bearer). Dieser Connector arbeitet direkt mit der API v2.

Was er liest:

• Projekte mit Ausgangs- und Zielsprachen, Typ (dateibasiert oder stringbasiert) und Einstellungen wie Workflow, QA-Prüfungen, maschinelle Übersetzung und Translation Memory; den Fortschritt je Sprache für das Projekt oder eine Datei; alle unterstützten Sprachen mit ihrer Crowdin-ID.
• Branches, Verzeichnisse und Ausgangsdateien, dazu einen kurzlebigen Link zur Ausgangsversion einer Datei (crowdin_download_file).
• Ausgangsstrings mit Key, Text, Kontext, maximaler Länge, Labels und Pluralformen, gefiltert nach Datei, Branch, Verzeichnis, Label, Aufgabe, einem Textabgleich oder einem CroQL-Ausdruck.
• Übersetzungen (Vorschläge) in jeweils eine Sprache mit Autor und Bewertung sowie die Freigaben mit Freigebendem und Zeitpunkt.
• Kommentare und Issues an Strings, zum Beispiel offene Fragen nach Kontext.
• Aufgaben mit Typ, Status, Sprache, Zuständigen, Fortschritt und Frist; Projektmitglieder mit Rolle und Sprachen.
• Translation Memories und ihre Segmente, eine Konkordanzsuche (crowdin_search_tm), wie eine Phrase früher übersetzt wurde, Glossare und ihre Begriffe.

Was er schreibt:

• crowdin_add_string fügt einer Datei einen Ausgangsstring hinzu (dateibasierte Projekte). crowdin_edit_string ändert ihn per JSON Patch auf /text, /identifier, /context, /isHidden, /maxLength oder /labelIds; update_option legt fest, was mit vorhandenen Übersetzungen passiert, wenn sich der Text ändert.
• crowdin_add_translation fügt einen Vorschlag hinzu; crowdin_approve_translation gibt ihn frei, damit er in die exportierten Dateien kommt (das braucht Proofreader-Rechte für diese Sprache).
• crowdin_add_comment kommentiert einen String oder meldet ein Issue: eine Frage, einen Übersetzungs- oder Ausgangsfehler, eine Bitte um Kontext.
• crowdin_create_task legt eine Übersetzungs- oder Korrekturaufgabe für Dateien (oder Strings in stringbasierten Projekten) in einer Sprache an, mit Zuständigen und Frist; in Enterprise nimmt es workflow_step_id statt type. crowdin_edit_task ändert sie per JSON Patch, zum Beispiel /status auf done.
• crowdin_add_tm_segment fügt einer Translation Memory denselben Satz in mehreren Sprachen hinzu; crowdin_add_glossary_term fügt einen Begriff hinzu, optional als Übersetzung eines vorhandenen Begriffs oder in ein Konzept.

Berichte und übersetzte Dateien: Berichte laufen im Hintergrund. crowdin_generate_report gibt data.identifier zurück; die KI fragt crowdin_get_report_status ab, bis status finished ist, und holt dann den Link mit crowdin_download_report. crowdin_export_project_translation exportiert eine Sprache sofort als eine Datei. crowdin_build_project_translations baut alle Dateien und Sprachen als Zip: Die KI fragt crowdin_get_build_status ab und ruft dann crowdin_download_build auf. Download-Links laufen nach kurzer Zeit ab (expireIn), deshalb gibt die KI sie dir weiter, statt sie aufzubewahren. Diese Aufrufe sind POSTs, ändern aber keine Inhalte.

Bei der Installation ist nichts ausgeschaltet: Es gibt keine Lösch-Tools.

IDs und Formate: Projekt-, Datei-, String-, Übersetzungs-, Aufgaben- und Nutzer-IDs sind Zahlen; Berichtskennungen sind Strings. Sprachen verwenden Crowdin-IDs wie de, fr, es-ES, pt-BR oder zh-CN. Zeiten sind ISO 8601 mit Offset. PATCH-Tools nehmen JSON-Patch-Listen: [{"op": "replace", "path": "/status", "value": "done"}]. Listen kommen als {"data": [{"data": {...}}, ...], "pagination": {"offset": 0, "limit": 25}}, einzelne Elemente als {"data": {...}}. Fortschritt wird in words und phrases gezählt, mit translationProgress und approvalProgress in Prozent.

Blättern: limit (Standard 25, höchstens 500) und offset. Enthält eine Seite limit Einträge, fragt die KI die nächste mit offset + limit ab.

Limits: 20 gleichzeitige Anfragen je Konto, über alle seine Tokens hinweg, auf crowdin.com und in Enterprise; 429 heißt warten.

Häufige Fehler: 401 bedeutet einen falschen oder abgelaufenen Token oder den falschen Host. 403 bedeutet einen Token ohne den Scope oder ein Konto ohne Rechte im Projekt. 404 bedeutet eine unbekannte ID. 400 und 422 sind Validierungsfehler, die das Feld nennen.

Der Connector löscht keine Projekte, Dateien, Strings oder Übersetzungen und lädt keine Ausgangsdateien hoch.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.

1. Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Trag einen Server name ein (zum Beispiel AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft.
3. Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf X-API-Key und klicke auf Create.
4. Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
5. Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die Crowdin-Tools braucht.
6. Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.

Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.

Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Wie weit sind die deutschen und japanischen Übersetzungen unseres App-Projekts, übersetzt und freigegeben?“
• „Welche Strings in der Datei checkout haben offene Issues mit der Bitte um Kontext?“
• „Wie haben wir „Sign in“ früher ins Französische übersetzt? Durchsuch die Translation Memory.“
• „Leg eine Korrekturaufgabe für die spanische Übersetzung der Onboarding-Datei an, fällig am Freitag, und weise sie Maria zu.“
• „Bau die übersetzten Dateien für alle Sprachen, nur freigegebene Übersetzungen, und gib mir den Zip-Link.“

FAQ

Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.

Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.

Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden