Du kannst einen vollständigen virtuellen Data Room erstellen, indem du eine einzige Anfrage in Claude eingibst. Verbinde den Papermark MCP-Server mit Claude Desktop, und Claude erhält 43 Tools, um Data Rooms zu erstellen, Dokumente hochzuladen, Ordnerstrukturen aufzubauen und sichere Freigabelinks in deinem Namen zu generieren. Diese Anleitung führt dich durch die komplette Einrichtung (ca. 2 Minuten) und die genauen Eingaben, um aus einem Ordner mit PDFs auf deinem Laptop einen passwortgeschützten Data-Room-Link zu erstellen.
Der eigentliche Vorteil beim Erstellen eines Data Rooms mit Claude ist, dass eine Aufgabe, die früher einen ganzen Nachmittag voller Dashboard-Klicks in Anspruch nahm, auf ein kurzes Gespräch reduziert wird. Du verbindest einen MCP-Server, generierst einen Token und beschreibst den gewünschten Raum dann auf einfachem Deutsch. Claude übernimmt die API-Aufrufe; Papermark kümmert sich um Sicherheit und Hosting. Hier ist der gesamte Ablauf – vom Laptop-Ordner bis zum teilbaren, passwortgeschützten virtuellen Data Room – und der Rest dieser Anleitung erläutert jeden Schritt mit den genauen Eingaben.
create_dataroom für dich auf.Falls du bei einem Schritt nicht weiterkommst, findest du in der Claude Desktop-Einrichtungsdokumentation jede Fehlermeldung und die passende Lösung.
Drei Dinge: Claude Desktop, Node.js 24 oder neuer und ein Papermark-Konto. Claude Desktop ist Anthropics Desktop-App für macOS und Windows und unterstützt MCP-Server (Model Context Protocol) von Haus aus. MCP ist der offene Standard, der es Claude ermöglicht, externe Tools zu erkennen und aufzurufen – so kommuniziert es mit Papermark.
Papermark ist ein Open-Source-Virtual-Data-Room mit seitengenauer Analyse, dynamischem Wasserzeichen und transparenten Preisen. Der Data-Rooms-Plan kostet 99 €/Monat mit einer 7-tägigen kostenlosen Testphase, und die Entwicklerschnittstelle (API, CLI und MCP-Server) ist ab dem Business-Plan verfügbar.
Warum das mit Claude statt per Dashboard erledigen? Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit. Einen Fundraising-Data-Room manuell einzurichten bedeutet, Ordner einzeln anzulegen, Dateien hochzuladen und jeden Link separat zu konfigurieren. Claude erledigt das alles mit einem einzigen Satz – und kann dasselbe Setup nächstes Quartal wiederholen, ohne dass du dir die Schritte merken musst.
Einen Data Room mit KI aufzubauen ist keine Spielerei – es verändert die Wirtschaftlichkeit einer Aufgabe, die jeder Gründer, Banker und Dealmaker unter Zeitdruck erledigt. Ein virtueller Data Room ist im Kern repetitiv: dieselbe Ordnerstruktur, dieselbe Sammlung von PDFs, dieselben individualisierten Links mit denselben Sicherheitseinstellungen – immer wieder für jeden Deal und jeden Investor zusammengestellt. Genau diese Wiederholung liegt einem agentischen Workflow, und genau das macht ein Mensch schlecht, wenn er um 23 Uhr vor einem Funding-Round sitzt. Wenn du einen Data Room mit Claude erstellst, übernimmt das Modell die Routine – und du behältst das Urteilsvermögen: was du einbeziehst, wem du Zugriff gewährst und wann du ihn schließt.
Der tiefere Grund ist, dass der KI-Datenraum kein abgeschlossenes System ist. Da Claude über das Model Context Protocol mit Papermark kommuniziert und nicht über ein maßgeschneidertes Plugin, kann dieselbe Verbindung, die den Raum aufbaut, ihn auch wieder auslesen. Du musst nicht zwischen Tools wechseln, um zu prüfen, wer die Finanzdaten geöffnet hat, oder um einen Link nach einem abgelehnten Investor zu deaktivieren. Ein einziges Gespräch umfasst Einrichtung, Freigabe und Analyse – genau das, was ein Dashboard auf fünf verschiedene Bildschirme aufteilt. Diese Kontinuität ist der Grund, warum „Datenraum mit KI“ mehr als eine schnellere Upload-Schaltfläche ist; sie verwandelt den Raum in etwas, das du durch Fragen statt durch Klicken bedienst.
Es gibt auch einen Aspekt der Wiederholbarkeit, der wichtiger ist, als er klingt. Ein Prompt wie „Richte einen Standard-Series-A-Datenraum ein und lade alles in diesem Ordner hoch“ ist eine Beschreibung, die du speichern, anpassen und im nächsten Quartal oder für die nächste Einheit erneut ausführen kannst. Er ergänzt den skriptbasierten Ansatz im Papermark CLI Cookbook und die Schritt-für-Schritt-Anleitung in So baust du einen Datenraum im Jahr 2026: drei Zugänge zum selben zugrunde liegenden System, jeweils für einen anderen Arbeitsstil geeignet. Claude ist die Option, nach der du greifst, wenn du lieber sprechen als Befehle eintippen möchtest.
Melde dich bei Papermark an und öffne Einstellungen und dann API-Tokens. Erstelle einen neuen Token und wähle die Berechtigungen aus, die Claude erhalten soll. Der Token beginnt mit pm_live_ und wird nur einmal angezeigt – kopiere ihn daher an einen sicheren Ort.
Die Berechtigungen sind hier entscheidend. Wenn Claude nur lesenden Zugriff auf dein Konto haben soll (Dokumente auflisten, Analysen abrufen), erstelle einen Token mit reinen Leseberechtigungen wie documents.read, links.read und analytics.read. Für diese Anleitung benötigst du auch Schreibberechtigungen, da Claude einen Datenraum erstellen und Dateien hochladen wird: Füge datarooms.write, documents.write und links.write hinzu. Claude kann nie mehr tun, als der Token erlaubt – der Token ist also deine Berechtigungsgrenze, nicht der Prompt.
Claude Desktop liest MCP-Server-Definitionen aus einer JSON-Datei. Unter macOS befindet sie sich unter ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Falls die Datei nicht existiert, erstelle sie. Füge den Eintrag papermark unter mcpServers hinzu:
Falls du bereits andere MCP-Server konfiguriert hast, füge "papermark": { ... } als parallelen Eintrag hinzu, anstatt den gesamten Block zu ersetzen. Es ist keine manuelle Installation erforderlich: npx lädt @papermark/mcp-server beim ersten Start von Claude Desktop von npm herunter, was einmalig etwa 5 Sekunden dauert.
Beende Claude Desktop vollständig und öffne es erneut. Klicke in einem neuen Chat auf das Zahnrad-Symbol im Chat-Eingabefeld. Unter den verbundenen Tools solltest du papermark mit seiner Tool-Liste sehen. Um zu bestätigen, dass die Authentifizierung funktioniert, stelle Claude eine harmlose Frage:
„Liste meine Papermark-Dokumente auf.“
Wenn Claude deine Dokumente zurückgibt, ist alles korrekt eingerichtet. Ist das nicht der Fall, prüfe das MCP-Protokoll unter ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-papermark.log. Die zwei häufigsten Fehlerursachen sind ein fehlender oder falsch eingegebener PAPERMARK_TOKEN (JSON korrigieren) und npx: command not found (Node 24+ installieren). Die Installationsdokumentation enthält eine vollständige Fehlerbehebungstabelle.
Jetzt kommt der spannende Teil. Gib Claude einen einzigen Prompt, der den gesamten Datenraum beschreibt:
„Erstelle einen Papermark-Datenraum mit dem Namen 'Acme Series A' mit folgenden Ordnern: 1. Unternehmensübersicht, 2. Finanzen, 3. Rechtliches, 4. Team, 5. Produkt, 6. Markt.“
Claude ruft create_dataroom auf, dann create_dataroom_folder für jeden Ordner. Diese nummerierte Sechs-Ordner-Struktur entspricht dem, was Investoren während der Due-Diligence-Prüfung erwarten. Wenn du die Struktur weiter vertiefen möchtest, lies den Leitfaden zur Datenraum-Ordnerstruktur.
Du kannst so präzise oder so vage sein, wie du möchtest. „Erstelle einen standardmäßigen Fundraising-Datenraum für eine Seed-Runde“ funktioniert ebenfalls, und Claude schlägt eine Struktur vor, bevor er sie erstellt.
Da der MCP-Server lokal auf deinem Rechner läuft (stdio-Transport), kann Claude Dateien direkt von deiner Festplatte lesen. Verweise ihn auf einen Ordner:
„Lade alle PDFs in ~/Documents/acme-fundraise/ in den Datenraum ‚Acme Series A' hoch. Lege alles, was ‚P&L' oder ‚Bilanz' im Namen enthält, in den Ordner ‚Finanzen'.“
Claude ruft upload_document pro Datei und attach_dataroom_document auf, um jede Datei im richtigen Ordner abzulegen. Im Data-Rooms-Plan gibt es kein Dateigrößenlimit, und Uploads werden direkt über vorsignierte URLs in den Speicher übertragen, sodass nichts durch das Modell selbst geleitet wird. Das erneute Ausführen desselben Befehls ist sicher: Bitte Claude, „Dateien zu überspringen, die bereits vorhanden sind“, und er prüft zunächst list_dataroom_documents.
Ein virtueller Datenraum, den Claude aus einem lokalen Ordner mit PDFs erstellt hat, mit der nummerierten Fundraising-Ordnerstruktur.
Ein Datenraum ist erst dann nützlich, wenn jemand ihn einsehen kann – und hier sind die Link-Einstellungen entscheidend. Frage Claude:
„Erstelle einen Freigabelink für den Datenraum ‚Acme Series A' mit dem Passwort ‚acme-2026', erforderlicher E-Mail-Verifizierung, deaktivierten Downloads und einem Ablaufdatum am 31. August 2026.“
Claude ruft create_link mit den gesetzten Parametern password, email_protected, allow_download: false und expires_at auf. Du kannst auch dynamisches Wasserzeichen anfordern, das die E-Mail-Adresse jedes Betrachters auf jede angezeigte Seite stempelt.
Der Profi-Trick beim Fundraising: ein Link pro Investor.
"Erstelle für jedes dieser Unternehmen einen separaten Link zu diesem Datenraum: Sequoia, Index, Point Nine. Benenne jeden Link nach dem jeweiligen Unternehmen."
Jeder Link verweist auf denselben Datenraum, aber jeder hinterlässt eine eigene Analyse-Spur. Wenn ein Partner das Deck intern weiterleitet, siehst du genau, welcher Firmen-Link verwendet wurde und wer darüber seine E-Mail-Adresse verifiziert hat.
Sobald die Links versendet sind, wird Claude zu deiner Analyse-Schnittstelle. Kein mühsames Durchsuchen von Dashboards:
"Wer hat den Acme Series A Datenraum diese Woche aufgerufen, und mit welchen Dokumenten haben sie die meiste Zeit verbracht?"
Claude verknüpft list_links, list_link_views und get_view_analytics, um dir ein Engagement-Tracking pro Besucher und Seite zu liefern. Du kannst noch weiter gehen: "Welche Investoren haben die Finanzdaten geöffnet, aber den Rechtsordner übersprungen?" ist eine einzige Eingabeaufforderung. Für regelmäßige Überprüfungen stelle dieselbe Frage jeden Montag, oder binde sie mithilfe der Muster aus dem Leitfaden für Agent-Workflows in einen geplanten Agenten ein.
Seitenweise virtuelle Datenraum-Analysen, die Claude über den MCP-Server abruft – ganz ohne Dashboard-Tab.
Es hilft zu verstehen, wie das, was du eingibst, in tatsächliche Aktionen übersetzt wird – denn die Stärke des MCP-Servers liegt darin, dass ein einziger Satz viele API-Aufrufe auslöst, die du nie zu sehen bekommst. Wenn du mit Claude einen Datenraum erstellst, wird jede Anfrage in natürlicher Sprache in einen oder mehrere der 43 Tools des Papermark MCP-Servers übersetzt, und Claude entscheidet, welche in welcher Reihenfolge verknüpft werden. Du bleibst auf der Ebene der Absicht ("Teile das mit Sequoia, mit Zugangsbeschränkung und Ablaufdatum"), während das Modell die technische Umsetzung übernimmt ("create_link mit email_protected und expires_at aufrufen"). Die folgende Tabelle zeigt die Eingabeaufforderungen, die die meisten Menschen während einer Finanzierungsrunde verwenden, und was Claude dabei im Hintergrund ausführt.
Diese Tabelle als Capability-Map zu lesen ist aus einem zweiten Grund hilfreich: Sie macht die Grenzen des KI-Datenraums explizit. Alles in der rechten Spalte ist eine Papermark-Operation mit einer echten Sicherheitsgarantie dahinter – nicht etwas, das das Modell improvisiert. Wenn ein Prompt ein Tool erfordert, für das dein Token keine Berechtigung hat, meldet Claude schlicht, dass es dies nicht ausführen kann – genau das Verhalten, das du von einem Agenten erwartest, der die Schlüssel zu deinem Deal-Room hält.
| Was du eingibst | Tools, die Claude aufruft | Ergebnis |
|---|---|---|
| "Erstelle einen Series-A-Datenraum mit den sechs Standardordnern." | create_dataroom, create_dataroom_folder | Ein leerer, strukturierter virtueller Datenraum, bereit für Dokumente |
| "Lade alle PDFs in diesem Ordner in die richtigen Bereiche hoch." | upload_document, attach_dataroom_document, list_dataroom_documents | Dateien werden in Papermark gehostet und in Ordner sortiert |
| "Erstelle für jedes dieser fünf Unternehmen einen gesicherten, ablaufenden Link." | create_link | Ein passwort- oder e-mail-geschützter Link pro Investor, jeweils mit eigener Analyse |
| "Wer hat diese Woche die Finanzdaten gelesen und wie lange?" | list_links, list_link_views, get_view_analytics | Besucherbasiertes, seitenweises Engagement im Chat |
| "Stelle das neue Modell als neue Version des alten bereit." | add_document_version, promote_document_version | Bestehende Links liefern die aktuelle Datei; alte Analysen bleiben erhalten |
Beachte, was nicht in der Tabelle steht: Nichts, was eine Datei hostet, ein Passwort prüft oder einen Aufruf aufzeichnet, läuft in Claude. Das ist Papermarks Aufgabe. Claude ist die Schnittstelle, die entscheidet, welches Tool aufgerufen wird, und die Ergebnisse zu einer Antwort zusammenfügt – genau das ist der Grundgedanke hinter einem agentischen Workflow, der auf dem Model Context Protocol aufbaut.
Stellen Sie sich eine Solo-Techgründerin vor, die eine Seed-Runde eröffnet – ohne operative Unterstützung und mit einem Dienstag-Deadline, um Unterlagen an einen Lead zu übermitteln. Ihre Dokumente liegen bereits in ~/Documents/seed-raise/, grob sortiert, aber noch nicht dealbereit. In Claude Desktop tippt sie einen einzigen Prompt: „Erstelle einen Papermark-Datenraum namens 'Northwind Seed' mit den Standard-Fundraising-Ordnern und lade dann alles aus ~/Documents/seed-raise/ hoch – Finanzdokumente in 'Financials' und alles Rechtliche in 'Legal'.“ Claude schlägt das Sechs-Ordner-Layout vor, sie bestätigt es, und etwa eine Minute später existiert der Raum mit allen abgelegten PDFs. Sie hat keinen Browser geöffnet.
Als Nächstes bittet sie um Zugriffslinks: „Erstelle einen E-Mail-gesicherten Link für Amplify Partners, der am 31. August abläuft, ohne Download-Möglichkeit, und je einen separaten Link für die beiden Angels auf dieser Liste.“ Claude generiert drei Links, jeder mit eigenem Analytics-Trail, und gibt sie zurück. Sie fügt sie in personalisierte Anschreiben ein und versendet alles vor dem Mittagessen. Was sonst eine Stunde Ordner-Erstellen und Link-Konfigurieren im Dashboard gewesen wäre, erledigte sie mit zwei Prompts.
Am Donnerstag macht sich der KI-Datenraum als Analyse-Oberfläche bezahlt. „Wer war im Raum, und was haben sie gelesen?“, fragt sie. Claude berichtet, dass Amplify insgesamt achtzehn Minuten auf dem Modell und dem Cohort-Tab verbracht und zweimal zurückgekehrt ist, während ein Angel den Link nie geöffnet hat. Sie interpretiert das richtig, priorisiert ihre Nachverfolgung bei Amplify, und als diese aktualisierte Zahlen anfordern, lädt sie mit einem weiteren Prompt eine neue Version des Modells hoch. Der gleiche Link funktioniert weiterhin. Der gesamte Fundraising-Prozess – von einem unsortierten Ordner bis hin zu einem live geschalteten, nachverfolgbaren, investorenspezifischen Datenraum – lief über eine Handvoll Sätze an Claude.
Nein, und es lohnt sich zu verstehen, warum. Claude ist ein Sprachmodell: Es kann deine Dokumenten-Checkliste erstellen, eine Ordnerstruktur vorschlagen und dein Investoren-Update verfassen – aber es kann keine Dateien hosten, Passwörter durchsetzen, Viewer-E-Mails verifizieren oder seitenweise Analysen aufzeichnen. Ein virtueller Datenraum ist Infrastruktur. Was MCP verändert, ist dass Claude diese Infrastruktur nun für dich betreiben kann – du bekommst also die konversationelle Oberfläche zusammen mit echten Zugriffskontrollen im Hintergrund.
Dieselbe Logik gilt für generischen Cloud-Speicher. Du könntest Claude bitten, Dateien in einem geteilten Laufwerk zu organisieren, aber Google Drive- und Dropbox-Links bieten keine granularen Berechtigungen, Wasserzeichen oder Tracking auf Viewer-Ebene. Der Vergleich in Was ist ein virtueller Datenraum beleuchtet diese Lücke im Detail.
Der Agent handelt in deinem Namen, verwendet dein Token, und die Berechtigungen des Tokens sind feste Grenzen, die von der API durchgesetzt werden. Ein schreibgeschütztes Token lässt jedes Schreib-Tool 403 forbidden zurückgeben, und Claude teilt dir einfach mit, dass dies nicht erlaubt ist. Destruktive Aktionen (Löschen von Dokumenten, Datenräumen oder Links) erfordern Schreibberechtigungen für die jeweiligen Ressourcen – die MCP-Dokumentation empfiehlt, Löschvorgänge grundsätzlich nicht dem Agenten zu überlassen, sondern sie stattdessen im Dashboard durchzuführen.
Zwei praktische Regeln: Erstens, gib einem dauerhaft eingerichteten Claude-Setup ein schreibgeschütztes Token und erstelle kurzlebige Schreib-Token nur dann, wenn du aktiv etwas aufbaust. Zweitens, widerrufe Token, die du nicht mehr benötigst, über dieselbe Einstellungsseite, auf der du sie erstellt hast.
Den Raum zu erstellen ist die Arbeit eines einzigen Tages; ein echter Deal läuft wochenlang, und der Vorteil, einen virtuellen Datenraum über Claude zu betreiben, zeigt sich darin, wie kostengünstig er aktuell gehalten werden kann. Dokumente ändern sich mitten in einer Finanzierungsrunde: Das Modell erhält einen neuen Stand, ein Vertrag wird unterzeichnet, ein Ordner muss neu geordnet werden. Da der MCP-Server Versionierungstools bereitstellt, lässt sich all das im Gespräch erledigen. „Ersetze das Finanzmodell durch diese neuere Datei, behalte denselben Link“ schiebt eine neue Version hoch, während die URL jedes Investors weiterhin funktioniert und der alte Anzeigeverlauf erhalten bleibt. Du versendest keine Links erneut und baust den Raum nicht neu auf; du beschreibst die Änderung, und Claude setzt sie um.
Wenn deine Anforderungen über eine Konversation hinauswachsen, sind dieselben Operationen über andere Wege verfügbar – denn Claude, die CLI und die REST-API basieren alle auf einem einzigen Token und einem einzigen Datenmodell. Wer statt eines Prompts ein reproduzierbares Skript möchte, findet im Papermark CLI Cookbook diesen genauen Workflow in Bash nachgebaut. Wer den Datenraum in das eigene Produkt integrieren möchte, erhält mit der Papermark-Datenraum-API typisierte Endpunkte und vollständige Kontrolle. Und wer möchte, dass der Agent die Due Diligence eigenständig durchführt, anstatt nur Anweisungen entgegenzunehmen, findet im Leitfaden zum Aufbau eines Due-Diligence-Agenten mit Claude, wie weit der agentische Workflow reicht, sobald der Raum einmal existiert. Was auch immer du dort aufbaust, erbt dieselbe Struktur – nichts, was du in Claude Desktop eingerichtet hast, ist verlorene Arbeit. Für die zugrundeliegenden Dokumentenanforderungen in jeder Phase empfiehlt es sich, die Datenraum-Checkliste 2026 neben deinen Prompts offen zu halten.
Das Erstellen eines Datenraums mit Claude erfordert lediglich eine Änderung an einer Konfigurationsdatei und einige einfache Eingaben in natürlicher Sprache: Token eingeben, Konfiguration anpassen, neu starten und dann „Erstelle einen Datenraum namens X und lade alles in diesem Ordner hoch.“ Der Papermark MCP-Server übernimmt die 43 zugrunde liegenden API-Aufrufe, und Papermark stellt die Sicherheitsebene bereit, die Claude allein nicht bieten kann. Wenn du ein tieferes technisches Verständnis möchtest, lies den Beitrag zum Launch des Papermark MCP-Servers oder gehe direkt zur Dokumentation.
Papermark veröffentlicht den ersten MCP Server im Data-Room-Bereich. 43 Tools für Dokumente, Data Rooms, Links und Analysen – in 30 Sekunden in Claude Desktop eingerichtet.
Richten Sie 2026 Schritt für Schritt einen Datenraum in Google Drive ein. Behandelt Ordner-Setup, Berechtigungen, Einschränkungen und wann ein Upgrade auf einen speziellen VDR sinnvoll ist.
Schritt-für-Schritt-Tutorial – verbinde den Papermark MCP-Server mit Claude und erstelle einen Agenten, der einen Due-Diligence-Datenraum zusammenstellt und das Investor-Engagement auswertet.