---
title: "So erstellst du einen Data Room mit Claude im Jahr 2026 (Schritt für Schritt)"
lang: de
canonical_url: https://www.papermark.com/de/blog/how-to-create-data-room-with-claude
last_updated: 2026-07-07
published: 2026-07-03
category: [datarooms]
author: "Marc Seitz"
summary: "Erstelle in wenigen Minuten einen Data Room mit Claude. Verbinde den Papermark MCP-Server mit Claude Desktop und lass Claude Dokumente hochladen und sichere Links teilen."
---

# So erstellst du einen Data Room mit Claude im Jahr 2026 (Schritt für Schritt)

Du kannst einen vollständigen virtuellen Data Room erstellen, indem du eine einzige Anfrage in Claude eingibst. Verbinde den [Papermark MCP-Server](https://www.papermark.com/docs/mcp) 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.

## Kurzübersicht der Schritte

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.

1. **Papermark API-Token erstellen**: Generiere einen Token unter Einstellungen und dann API-Token.
2. **Papermark MCP-Server zu Claude Desktop hinzufügen**: Ein JSON-Snippet in der Konfigurationsdatei.
3. **Claude Desktop neu starten und überprüfen**: Überprüfe die Liste der verbundenen Tools.
4. **Claude auffordern, den Data Room zu erstellen**: Claude ruft `create_dataroom` für dich auf.
5. **Dokumente hochladen**: Claude liest lokale Dateien und lädt sie in Ordner hoch.
6. **Sichere Freigabelinks erstellen**: Passwortschutz, Ablaufdatum, E-Mail-Verifizierung, Wasserzeichen.
7. **Claude nach Analysen fragen**: Wer hat was angesehen – Seite für Seite.

Falls du bei einem Schritt nicht weiterkommst, findest du in der [Claude Desktop-Einrichtungsdokumentation](https://www.papermark.com/docs/mcp/clients/claude-desktop) jede Fehlermeldung und die passende Lösung.

## Was du vor dem Start benötigst

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](https://www.papermark.com/de/pricing.md) 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.

## Warum einen Data Room mit KI erstellen?

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](/de/blog/automate-fundraising-data-room-papermark-cli.md) und die Schritt-für-Schritt-Anleitung in [So baust du einen Datenraum im Jahr 2026](/de/blog/how-to-build-a-data-room-2026.md): 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.

## Schritt 1: Einen Papermark API-Token erstellen

Melde dich bei [Papermark](https://app.papermark.com/login) 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.

## Schritt 2: Den Papermark MCP-Server zu Claude Desktop hinzufügen

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:

```json
{
  "mcpServers": {
    "papermark": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@papermark/mcp-server"],
      "env": {
        "PAPERMARK_TOKEN": "pm_live_your_token_here"
      }
    }
  }
}
```

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.

## Schritt 3: Claude Desktop neu starten und überprüfen

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](https://www.papermark.com/docs/mcp/install) enthält eine vollständige Fehlerbehebungstabelle.

## Schritt 4: Claude anweisen, den Datenraum zu erstellen

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](/de/blog/data-room-folder-structure.md).

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.

## Schritt 5: Dokumente hochladen

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`.

![Mit Claude erstellter Papermark-Datenraum](https://assets.papermark.io/upload/file_35DtVER7SdS1G6unRE8unv-papermark-data-room.png)

_Ein virtueller Datenraum, den Claude aus einem lokalen Ordner mit PDFs erstellt hat, mit der nummerierten Fundraising-Ordnerstruktur._

## Schritt 6: Sichere Freigabelinks erstellen

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](https://www.papermark.com/de/dynamic-watermarking.md) 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.

## Schritt 7: Claude nach Analysen fragen

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](https://www.papermark.com/docs/guides/agent-workflows) in einen geplanten Agenten ein.

![Papermark Datenraum-Analysen](https://assets.papermark.io/upload/file_YVZLbYwELYa8SxfjBg3mGe-virtual-data-room-analytics-.png)

_Seitenweise virtuelle Datenraum-Analysen, die Claude über den MCP-Server abruft – ganz ohne Dashboard-Tab._

## Von der Eingabe zum Datenraum: Was Claude tatsächlich tut

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 |
| --- | --- | --- |
|  | create_dataroom, create_dataroom_folder | Ein leerer, strukturierter virtueller Datenraum, bereit für Dokumente |
|  | upload_document, attach_dataroom_document, list_dataroom_documents | Dateien werden in Papermark gehostet und in Ordner sortiert |
|  | create_link | Ein passwort- oder e-mail-geschützter Link pro Investor, jeweils mit eigener Analyse |
|  | list_links, list_link_views, get_view_analytics | Besucherbasiertes, seitenweises Engagement im Chat |
|  | 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.

## Ein Seed-Gründer erstellt mit Claude einen Datenraum – von Anfang bis Ende

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.

## Kann man einen Datenraum allein mit Claude erstellen, ohne Papermark?

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](/de/blog/what-is-virtual-data-room.md) beleuchtet diese Lücke im Detail.

## Sicherheitsmodell: Was Claude kann und was nicht

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](https://www.papermark.com/docs/mcp/tools) 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.

## Deinen Datenraum aktuell halten und weitergehen

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](/de/blog/automate-fundraising-data-room-papermark-cli.md) diesen genauen Workflow in Bash nachgebaut. Wer den Datenraum in das eigene Produkt integrieren möchte, erhält mit der [Papermark-Datenraum-API](/de/blog/data-room-api.md) 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](/de/blog/build-due-diligence-agent-claude.md), 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](/de/blog/data-room-checklist-2026.md) neben deinen Prompts offen zu halten.

## Fazit

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](/de/blog/papermark-mcp-server.md) oder gehe direkt zur [Dokumentation](https://www.papermark.com/docs/mcp).

## FAQ

### Kann Claude alleine einen Datenraum erstellen?

Nicht alleine. Claude ist ein Sprachmodell und kann keine Dateien hosten oder Zugriffskontrollen durchsetzen. Verbunden mit dem Papermark MCP-Server kann Claude jedoch Datenräume erstellen, Dokumente hochladen und sichere Links mithilfe der Papermark-Infrastruktur generieren.

### Was ist der Papermark MCP-Server?

Es handelt sich um einen Model Context Protocol-Server (@papermark/mcp-server auf npm), der 43 Tools bereitstellt, die die Papermark-API abdecken: Datenräume, Dokumente, Ordner, Links, Besucher und Analysen. Jeder MCP-Client kann ihn verwenden, einschließlich Claude Desktop, Claude Code und claude.ai.

### Wie lange dauert die Einrichtung?

Etwa 2 Minuten: Erstelle ein API-Token im Papermark-Dashboard, füge einen JSON-Schnipsel in die Konfigurationsdatei von Claude Desktop ein und starte die App neu. Es muss nichts manuell installiert werden, da npx den Server von npm abruft.

### Ist es sicher, Claude Zugang zu meinem Datenraum zu geben?

Der Zugriff wird durch API-Token-Berechtigungen gesteuert und serverseitig durchgesetzt. Ein schreibgeschütztes Token bedeutet, dass Claude nur auflisten und analysieren, aber nichts erstellen, ändern oder löschen kann. Write-Tools, die ohne die entsprechende Berechtigung aufgerufen werden, geben den Fehler 403 Forbidden zurück.

### Funktioniert das mit claude.ai im Browser oder ChatGPT?

Ja. Papermark hostet auch einen HTTP-MCP-Endpunkt unter mcp.papermark.com/mcp für browserbasierte Clients wie claude.ai Connectors und ChatGPT Apps, der OAuth anstelle eines eingefügten Tokens verwendet. Lokale Datei-Uploads funktionieren am besten mit Claude Desktop und dem stdio-Transport.

### Was kostet ein Papermark-Datenraum?

Der Data-Rooms-Plan kostet 99 €/Monat mit einer 7-tägigen kostenlosen Testphase. Er umfasst unbegrenzte Dokumente, keine Dateigrößenbeschränkungen, unbegrenzte benutzerdefinierte Domains, Audit-Logs, ein Q&A-Modul und 5 Teammitglieder. Die API, die CLI und der MCP-Server sind in Business-Plänen und darüber hinaus verfügbar.

### Kann Claude Dateien von meinem Computer hochladen?

Ja, mit Claude Desktop und dem lokalen (stdio) Transport liest der MCP-Server Dateien direkt von deiner Festplatte, sodass Eingaben wie 'Lade alle PDFs in diesem Ordner hoch' funktionieren. Browser-Clients laden Chat-Anhänge stattdessen über vorab signierte URLs hoch.

### Welche Ordnerstruktur sollte mein Datenraum haben?

Für die Kapitalbeschaffung eignet sich eine nummerierte Struktur mit sechs Ordnern: Unternehmensübersicht, Finanzen, Rechtliches, Team, Produkt und Markt. Bitte Claude, sie mit einer einzigen Eingabe zu erstellen, oder sieh dir den Leitfaden von Papermark zur Datenraum-Ordnerstruktur für Variationen nach Deal-Typ an.

### Kann ich Dokumente im Datenraum über Claude aktualisieren, nachdem er erstellt wurde?

Ja. Der MCP-Server stellt Versionierungstools bereit, sodass eine Eingabe wie 'Ersetze das Finanzmodell durch diese neuere Datei und behalte denselben Link' eine neue Version hochlädt. Alle bestehenden Links der Investoren funktionieren weiterhin und zeigen die aktuelle Datei, während die alten Analysen weiterhin dem Raum zugeordnet bleiben.

### Unterscheidet sich das Erstellen eines Datenraums mit Claude vom Verwenden der Papermark CLI oder API?

Nur die Schnittstelle unterscheidet sich; das Ergebnis ist identisch, da Claude, die CLI und die REST API dasselbe Token und Datenmodell verwenden. Claude eignet sich am besten, wenn du das gewünschte Ergebnis lieber in natürlicher Sprache beschreiben möchtest, die CLI ist ideal für reproduzierbare Skripte und Cron-Jobs, und die API eignet sich am besten, um den Datenraum in dein eigenes Produkt zu integrieren.

---

_Markdown version of [this article](https://www.papermark.com/de/blog/how-to-create-data-room-with-claude) for AI agents and LLMs._
_More Papermark content: [llms.txt](https://www.papermark.com/de/llms.txt) · [full index (English)](https://www.papermark.com/llms-full.txt)._