feat(i18n): add German (de) language support

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Co-Authored-By: Claude <[email protected]>

Author: ericyangpan

content/articles/de/getting-started-with-ai-coding.mdx

@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+title: 'Erste Schritte mit KI-Coding'
+description: 'Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in die KI-gestützte Softwareentwicklung. Lernen Sie die wichtigsten Tools, Best Practices und wie Sie KI-Coding-Assistenten effektiv nutzen.'
+date: '2025-01-15'
+author: 'AI Coding Stack Team'
+---
+
+# Erste Schritte mit KI-Coding
+
+KI-gestütztes Coding hat die Softwareentwicklung revolutioniert. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, mit den wichtigsten Tools und Best Practices zu beginnen.
+
+## Was ist KI-Coding?
+
+KI-Coding bezieht sich auf die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Unterstützung, Beschleunigung und Verbesserung des Softwareentwicklungsprozesses. Von intelligenter Code-Vervollständigung bis hin zur vollständigen Code-Generierung transformieren KI-Tools die Art und Weise, wie wir programmieren.
+
+## Wesentliche KI-Coding-Tools
+
+### 1. KI-gestützte IDEs
+
+Integrierte Entwicklungsumgebungen mit KI-Integration bieten:
+- Intelligente Code-Vervollständigung
+- Kontextbewusste Vorschläge
+- Automatisches Refactoring
+- Fehlerkennung und -behebung
+
+Beliebte Optionen: VS Code mit KI-Erweiterungen, Cursor, TRAE
+
+### 2. Kommandozeilen-Assistenten
+
+KI-CLIs bringen Intelligenz direkt in Ihr Terminal:
+- Natürlichsprachliche Befehlsgenerierung
+- Codebase-Analyse
+- Automatisierte Aufgaben
+- Interaktive Problemlösung
+
+Beliebte Optionen: Claude Code, Codex
+
+### 3. KI-Modelle
+
+Große Sprachmodelle optimiert für Coding:
+- DeepSeek V3.1
+- Kimi K2
+- GLM 4.5
+- Claude Sonnet
+- GPT-4
+
+## Best Practices
+
+1. **Verstehen Sie die Vorschläge**: Akzeptieren Sie nicht blind KI-generierten Code
+2. **Iterieren Sie**: Nutzen Sie KI als kollaborativen Partner
+3. **Lernen Sie weiter**: KI-Tools sollten Ihr Wissen ergänzen, nicht ersetzen
+4. **Überprüfen Sie die Sicherheit**: Prüfen Sie generierten Code auf Sicherheitslücken
+5. **Optimieren Sie Ihren Workflow**: Finden Sie die richtige Balance zwischen KI-Unterstützung und manueller Kontrolle
+
+## Erste Schritte
+
+1. Wählen Sie eine KI-gestützte IDE
+2. Installieren Sie relevante KI-Erweiterungen
+3. Erkunden Sie verfügbare Modelle und Anbieter
+4. Beginnen Sie mit einfachen Aufgaben
+5. Erweitern Sie Ihre Nutzung schrittweise
+
+## Ressourcen
+
+- [AI Coding Stack](/de/ai-coding-stack) - Entdecken Sie Tools
+- [Dokumentation](/de/docs) - Detaillierte Anleitungen
+- [Vergleiche](/de/comparison) - Tool-Vergleiche
+
+Die Zukunft des Codings ist KI-gestützt. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise!

content/articles/de/mcp-servers-explained.mdx

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+title: 'MCP-Server verstehen: Die Zukunft des KI-Kontexts'
+description: 'Tiefgreifender Einblick in Model Context Protocol-Server, wie sie funktionieren und warum sie entscheidend für den Aufbau intelligenter KI-Coding-Assistenten sind, die Ihr Projekt wirklich verstehen.'
+date: '2025-01-10'
+---
+
+Model Context Protocol (MCP)-Server stellen einen Paradigmenwechsel dar, wie KI-Agenten mit externen Tools, Datenquellen und APIs interagieren. Sie sind das Bindeglied, das isolierte KI-Modelle in kontextbewusste Coding-Partner transformiert, die Ihr Projekt wirklich verstehen.
+
+## Was ist MCP?
+
+Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde und es KI-Agenten ermöglicht, sicher mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden. Stellen Sie sich MCP-Server als spezialisierte Adapter vor, die Ihrem KI-Agenten Superkräfte verleihen—ob das Lesen aus Datenbanken, Websuche, Interaktion mit APIs oder Zugriff auf Ihr Dateisystem ist.
+
+Im Gegensatz zu traditionellen API-Integrationen, die für jedes Tool benutzerdefinierten Code erfordern, bietet MCP eine standardisierte Schnittstelle. Das bedeutet, dass jeder MCP-kompatible KI-Agent jeden MCP-Server ohne benutzerdefinierte Integrationsarbeit verwenden kann.
+
+## Wie MCP-Server funktionieren
+
+Ein MCP-Server ist ein leichtgewichtiger Prozess, der drei Kernprimitive bereitstellt:
+
+### Ressourcen
+
+Kontext und Daten, die die KI lesen kann. Ein Dateisystem-MCP-Server stellt beispielsweise Ihre Projektdateien als Ressourcen bereit.
+
+### Tools
+
+Aktionen, die die KI ausführen kann. Ein Web-Such-MCP könnte ein Such-Tool bereitstellen, während ein Datenbank-MCP Abfrageausführungs-Tools bereitstellen könnte.
+
+### Prompts
+
+Vorlagenbasierte Interaktionen, die die KI leiten. Diese können Best Practices oder gängige Workflows enthalten, die spezifisch für das Tool sind.
+
+## Beliebte MCP-Server
+
+Das MCP-Ökosystem wächst rapide. Hier sind einige wesentliche Server:
+
+- **Filesystem** - Zugriff auf lokale Dateien und Verzeichnisse
+- **Playwright** - Browser-Automatisierung und Web-Scraping
+- **Context7** - Aktuelle Bibliotheksdokumentation
+- **PostgreSQL** - Datenbankabfragen und Schema-Inspektion
+- **GitHub** - Repository-Verwaltung und Code-Suche
+- **Brave Search** - Echtzeit-Websuchfunktionen
+
+## Warum MCP für KI-Coding wichtig ist
+
+Vor MCP waren KI-Coding-Assistenten im Wesentlichen blind für Ihre Entwicklungsumgebung. Sie konnten Code basierend auf Trainingsdaten generieren, konnten aber nicht auf Ihre tatsächliche Projektstruktur zugreifen, Ihre Konfigurationsdateien lesen oder mit Ihren Entwicklungstools interagieren.
+
+MCP ändert dies grundlegend. Mit MCP-Servern kann Ihr KI-Agent:
+
+- Ihre gesamte Codebasis-Struktur durch Dateisystemzugriff verstehen
+- Aktuelle Dokumentation für Bibliotheken nachschlagen, die Sie verwenden
+- Datenbankabfragen ausführen, um Ihr Datenmodell zu verstehen
+- Im Web nach den neuesten Lösungen für Ihr spezifisches Problem suchen
+- Mit Ihrem Git-Repository interagieren, um die Commit-Historie zu verstehen
+
+## Erste Schritte mit MCP
+
+Die meisten modernen KI-Coding-Tools unterstützen jetzt MCP. Die Einrichtung Ihres ersten MCP-Servers umfasst typischerweise:
+
+### 1. Wählen Sie einen MCP-Server
+
+Beginnen Sie mit etwas Einfachem wie dem Dateisystem- oder Web-Such-MCP-Server.
+
+### 2. Installieren Sie den Server
+
+Die meisten MCP-Server werden als npm-Pakete oder Python-Module verteilt. Befolgen Sie die Installationsanweisungen für Ihren gewählten Server.
+
+### 3. Konfigurieren Sie Ihre IDE
+
+Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration zu den Einstellungen Ihrer IDE hinzu. Das genaue Format variiert je nach Tool, umfasst aber typischerweise die Angabe des Serverbefehls und aller erforderlichen Argumente.
+
+### 4. Testen Sie die Integration
+
+Bitten Sie Ihren KI-Agenten, die neu verbundenen Tools zu verwenden. Wenn Sie beispielsweise einen Dateisystem-MCP installiert haben, versuchen Sie, ihn zu bitten, eine bestimmte Datei aus Ihrem Projekt zu lesen.
+
+## Die Zukunft von MCP
+
+Das MCP-Ökosystem befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber das Potenzial ist enorm. Während mehr Entwickler MCP-Server für spezialisierte Tools und Dienste erstellen, werden KI-Agenten zunehmend leistungsfähiger und kontextbewusster.
+
+Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der Ihr KI-Coding-Assistent nahtlosen Zugriff auf jedes Tool in Ihrem Entwicklungs-Workflow hat—von Ihrer IDE bis zu Ihrer Cloud-Infrastruktur. MCP ist das Protokoll, das diese Vision möglich macht.
+
+Erkunden Sie den vollständigen Katalog verfügbarer MCP-Server in unserem [MCP-Server-Verzeichnis](/de/ai-coding-stack/mcp-servers), um die richtigen Integrationen für Ihren Workflow zu finden.
+

content/docs/de/getting-started.mdx

@@ -0,0 +1,79 @@
+---
+title: 'Erste Schritte'
+---
+
+# Erste Schritte
+
+AI Coding Stack ist ein umfassendes Verzeichnis und Metadaten-Repository für das KI-Coding-Ökosystem. Dieser Leitfaden hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie die Website nutzen und zum Projekt beitragen können.
+
+## Den Stack Erkunden
+
+### Kategorien Durchsuchen
+
+Besuchen Sie [aicodingstack.io](https://aicodingstack.io), um verschiedene Kategorien von KI-Coding-Tools zu erkunden:
+
+- **IDEs** - Finden Sie KI-gestützte integrierte Entwicklungsumgebungen (VS Code, Cursor, TRAE)
+- **CLIs** - Erkunden Sie Kommandozeilen-KI-Coding-Assistenten (Codex, Claude Code)
+- **Modelle** - Vergleichen Sie große Sprachmodelle für Coding (Kimi K2, DeepSeek V3.1, GLM 4.5, Qwen3 Coder)
+- **Anbieter** - Überprüfen Sie LLM-API-Anbieter (DeepSeek, Moonshot, SiliconFlow, OpenRouter)
+
+### Tools Vergleichen
+
+Nutzen Sie die Website, um verschiedene Tools nebeneinander zu vergleichen und deren Funktionen, Fähigkeiten und offizielle Dokumentationslinks zu überprüfen.
+
+## Zu den Metadaten Beitragen
+
+AI Coding Stack wird von der Community gepflegt. Sie können beitragen, indem Sie neue Tools hinzufügen oder vorhandene Einträge in unseren Manifest-Dateien aktualisieren.
+
+### Manifeste Verstehen
+
+Alle Tool-Metadaten werden in JSON-Dateien im Verzeichnis `manifests/` gespeichert:
+
+- `ides.json` - IDE-Metadaten
+- `clis.json` - CLI-Tool-Metadaten
+- `models.json` - LLM-Modell-Metadaten
+- `providers.json` - API-Anbieter-Metadaten
+
+### Ein Neues Tool Hinzufügen
+
+1. Repository klonen
+2. Die entsprechende Manifest-Datei in `manifests/` finden
+3. Ihren Eintrag dem vorhandenen Schema folgend hinzufügen
+4. Sicherstellen, dass alle URLs zugänglich sind
+5. Einen Pull-Request einreichen
+
+### Manifest-Schema-Beispiele
+
+**Für IDEs/CLIs:**
+```json
+{
+  "name": "Tool Name",
+  "id": "tool-id",
+  "vendor": "Vendor Name",
+  "description": "Kurze Beschreibung",
+  "websiteUrl": "https://...",
+  "docsUrl": "https://...",
+  "latestVersion": "1.0.0"
+}
+```
+
+**Für Modelle:**
+```json
+{
+  "name": "Model Name",
+  "vendor": "Vendor",
+  "id": "model-id",
+  "size": "70B",
+  "totalContext": 128000,
+  "maxOutput": 4096,
+  "pricing": {...},
+  "urls": {...}
+}
+```
+
+## Nächste Schritte
+
+- Durchsuchen Sie den [AI Coding Stack](/de/ai-coding-stack), um Tools zu entdecken
+- Schauen Sie sich das Verzeichnis `manifests/` an, um zu sehen, wie Metadaten strukturiert sind
+- Lesen Sie die [CLAUDE.md](https://github.com/ericyangpan/aicodingstack/blob/main/CLAUDE.md) für detaillierte Beitragsrichtlinien
+- Reichen Sie Ihren ersten Beitrag ein, um das Verzeichnis zu erweitern

content/docs/de/welcome.mdx

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+title: 'Willkommen'
+---
+
+# Willkommen
+
+Willkommen zur AI Coding Stack Dokumentation. AI Coding Stack ist ein umfassendes Verzeichnis und Metadaten-Repository für das KI-Coding-Ökosystem.
+
+## Was ist AI Coding Stack?
+
+AI Coding Stack dient zwei Hauptzwecken:
+
+1. **Eine öffentliche Website** unter [aicodingstack.io](https://aicodingstack.io) zum Entdecken und Vergleichen von KI-Coding-Tools
+2. **Ein von der Community gepflegtes Metadaten-Repository** mit kuratierten Informationen über Coding-Tools, Modelle und Plattformen
+
+## Hauptfunktionen
+
+### Umfassende Abdeckung
+Erkunden Sie eine breite Palette von KI-Coding-Tools in mehreren Kategorien:
+- **IDEs** - Integrierte Entwicklungsumgebungen mit KI-Integration
+- **CLIs** - Kommandozeilen-KI-Coding-Assistenten
+- **Modelle** - Große Sprachmodelle optimiert für Coding-Aufgaben
+- **Anbieter** - LLM-API-Anbieter und Plattformen
+
+### Community-gesteuert
+Alle Metadaten werden in JSON-Manifest-Dateien gepflegt, sodass die Community einfach Informationen über verschiedene Tools beitragen, aktualisieren und verbessern kann.
+
+### Einfache Entdeckung
+Durchsuchen, vergleichen und entdecken Sie die richtigen KI-Coding-Tools für Ihren Workflow über unsere intuitive Website-Oberfläche.
+
+## Erste Schritte
+
+Neu bei AI Coding Stack? Schauen Sie sich unseren [Erste Schritte](/de/docs/getting-started) Leitfaden an, um zu lernen, wie Sie das Ökosystem erkunden und zum Projekt beitragen können.
+
+## Dokumentationsabschnitte
+
+### Einführung
+- [Erste Schritte](/de/docs/getting-started) - Lernen Sie, wie Sie AI Coding Stack verwenden und dazu beitragen
+
+### Metadatenstruktur
+- Demnächst: Manifest-Dateien verstehen
+- Demnächst: Neue Tools hinzufügen
+- Demnächst: Vorhandene Einträge aktualisieren
+
+### Beitragen
+- Demnächst: Beitragsrichtlinien
+- Demnächst: Manifest-Schema-Referenz
+- Demnächst: Pull-Request-Prozess
+
+## Benötigen Sie Hilfe?
+
+Wenn Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen:
+- Schauen Sie sich unseren [Artikel](/de/articles) Bereich für ausführliche Leitfäden an
+- Erkunden Sie den [AI Coding Stack](/de/ai-coding-stack), um verfügbare Tools zu entdecken
+- Besuchen Sie unser GitHub-Repository, um Probleme zu melden oder beizutragen
+
+## Beitragen
+
+AI Coding Stack ist Open Source und Community-gesteuert. Wir freuen uns über Beiträge zu unserem Metadaten-Repository und unserer Dokumentation. Helfen Sie uns, das umfassendste Verzeichnis von KI-Coding-Tools aufzubauen!

content/faq/de/index.mdx

@@ -0,0 +1,50 @@
+# Was ist AI Coding Stack und wie hilft es Entwicklern?
+
+AI Coding Stack ist ein umfassendes Verzeichnis und Metadaten-Repository für das KI-Coding-Ökosystem. Es bietet eine zentrale Plattform zum Entdecken, Vergleichen und Erkunden KI-gestützter Entwicklungstools, einschließlich IDEs wie VS Code und Cursor, Kommandozeilen-Assistenten wie Claude Code, LLM-Modelle und API-Anbieter. Anstatt über verstreute Ressourcen zu suchen, bietet Ihnen AI Coding Stack detaillierte Spezifikationen, Preise und Funktionsvergleiche alles an einem Ort.
+
+# Wie verwende ich AI Coding Stack?
+
+AI Coding Stack ist ein webbasiertes Verzeichnis, das Sie direkt unter aicodingstack.io durchsuchen können. Keine Installation erforderlich! Einfach:
+
+- **Kategorien Erkunden**: Durchsuchen Sie IDEs, CLIs, Modelle und Anbieter
+- **Tools Vergleichen**: Nutzen Sie die Vergleichsfunktion, um Spezifikationen und Preise nebeneinander anzuzeigen
+- **Dokumentation Lesen**: Greifen Sie auf Einrichtungsanleitungen und Best Practices für jedes Tool zu
+- **Aktuell Bleiben**: Überprüfen Sie die neuesten Versionen und Spezifikationen für alle Tools
+
+Die Plattform wird kontinuierlich mit neuen Tools und Informationen aktualisiert, sobald diese verfügbar werden.
+
+# Welche KI-Coding-Tools und LLM-Anbieter sind in AI Coding Stack aufgeführt?
+
+AI Coding Stack bietet einen umfassenden Katalog von KI-Coding-Tools und -Diensten:
+
+- **IDEs**: Visual Studio Code, Cursor, TRAE und andere KI-verbesserte Code-Editoren
+- **CLIs**: Claude Code, Codex und andere Kommandozeilen-KI-Assistenten
+- **Erweiterungen**: GitHub Copilot, Cline, Continue, Roo Code und andere KI-Code-Assistent-Plugins
+- **Modelle**: DeepSeek, Kimi K2, GLM, Qwen, GPT, Claude und andere führende KI-Modelle
+- **Anbieter**: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, OpenRouter, SiliconFlow und mehr
+
+Das Verzeichnis wird kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Tools und Anbieter auftauchen.
+
+# Ist AI Coding Stack Open Source? Kann ich beitragen?
+
+Ja, AI Coding Stack ist vollständig Open Source und unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht. Das Projekt begrüßt Beiträge aus der Community! Sie können beitragen, indem Sie:
+
+- Tool-Metadaten im Manifests-Verzeichnis hinzufügen oder aktualisieren (ides.json, clis.json, models.json, providers.json)
+- Ungenauigkeiten oder veraltete Informationen melden
+- Neue Tools vorschlagen, die hinzugefügt werden sollen
+- Dokumentation und Leitfäden verbessern
+- Pull-Requests einreichen
+
+Besuchen Sie das [GitHub-Repository](https://github.com/ericyangpan/aicodingstack), um mit dem Beitragen zum KI-Coding-Ökosystem zu beginnen.
+
+# Wie hilft mir AI Coding Stack bei der Auswahl der richtigen Tools?
+
+AI Coding Stack bietet detaillierte Vergleichsfunktionen und Spezifikationen, um Ihnen bei fundierten Entscheidungen zu helfen:
+
+- **Nebeneinander-Vergleich**: Vergleichen Sie mehrere Tools über Hauptfunktionen, Preise und Fähigkeiten hinweg
+- **Detaillierte Spezifikationen**: Sehen Sie Kontextfenster, Token-Limits, Preisstaffeln und Plattformunterstützung
+- **Neueste Versionsverfolgung**: Bleiben Sie mit den neuesten Releases und Funktionen auf dem Laufenden
+- **Community-Gepflegt**: Profitieren Sie von kuratierten Informationen, die von Entwicklern überprüft wurden
+- **Umfassende Metadaten**: Greifen Sie auf offizielle Dokumentation, Download-Links und Community-Ressourcen zu
+
+Alle Informationen sind organisiert, um Ihnen zu helfen, schnell zu identifizieren, welche Tools am besten zu Ihrem Entwicklungs-Workflow passen.

content/manifesto/de/index.mdx

@@ -0,0 +1,13 @@
+## Was ist AI Coding Stack?
+
+Der AI Coding Stack stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir Software entwickeln. Er definiert ein neues Paradigma, bei dem künstliche Intelligenz tief in jeden Aspekt des Entwicklungsworkflows integriert ist und ein zusammenhängendes Ökosystem schafft, das die Produktivität von Entwicklern verstärkt.
+
+Im Kern ist der AI Coding Stack ein einheitliches Ökosystem wesentlicher Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine nahtlose, intelligente Entwicklungserfahrung zu schaffen. **IDEs**, **CLIs**, **Erweiterungen** und **Modelle** bilden das Fundament moderner KI-gestützter Programmierung, wobei jede einen eigenen Zweck erfüllt und dennoch harmonisch zusammenarbeitet.
+
+**IDEs** wie Cursor und VS Code bieten die visuelle Schnittstelle, in der Code zum Leben erweckt wird, mit intelligenter Autovervollständigung, Code-Generierung und kontextbezogener Unterstützung. **Erweiterungen** verleihen diesen Editoren KI-gestützte Fähigkeiten – von fortgeschrittener Code-Vervollständigung und intelligentem Refactoring bis hin zu spezialisierter Sprachunterstützung und Produktivitäts-Tools. **CLIs** wie Claude Code bringen KI-Fähigkeiten direkt in Ihre Kommandozeile und ermöglichen natürlichsprachliche Interaktionen mit Ihrer Codebasis.
+
+**Modelle** einschließlich DeepSeek, Kimi, Claude und GPT liefern die Intelligenz hinter jedem Vorschlag, jeder Code-Generierung und Analyse und bilden das Bindegewebe, das Ihren gesamten Stack wirklich intelligent macht.
+
+Die Kraft des AI Coding Stack liegt nicht in einem einzelnen Tool, sondern darin, wie diese Komponenten integriert sind. Wenn Ihre IDE Ihren Codebasis-Kontext versteht, wenn Ihr CLI dieselben Modelle wie Ihr Editor nutzt und wenn Ihr Terminal intelligent Befehle basierend auf Ihrem Workflow vorschlägt – dann entsteht wahre Produktivität.
+
+Die Zukunft des Codings ist nicht nur KI-gestützt – sie ist KI-orchestriert. Willkommen beim AI Coding Stack.