MCP PII Tools

Instructions

Implementation Reference

• mcp_pii_tools.py:528-541 (handler)

  Primary MCP tool handler function for 'mcp_detect_pii'. Decorated with @mcp.tool() for automatic registration and execution. Delegates to MCPPIIDetector.detect_pii for core logic.
  @mcp.tool() def mcp_detect_pii(text: str) -> Dict[str, Any]: """ MCP Tool: 텍스트에서 PII 탐지 Args: text (str): 분석할 텍스트 Returns: Dict[str, Any]: 탐지 결과 """ detector = get_detector() return detector.detect_pii(text)
• mcp_pii_tools.py:154-256 (handler)

  Core implementation of PII detection logic within MCPPIIDetector class, using langextract library to extract PII from text and map to standardized format.
  def detect_pii(self, text: str) -> Dict[str, Any]: """ 텍스트에서 PII를 탐지 (MCP Tool용) Args: text (str): 분석할 텍스트 Returns: Dict[str, Any]: MCP Tool 응답 형식 """ try: start_time = time.time() # Provider에 따른 langextract 호출 if self.provider_type == "vllm": # vLLM Provider 사용 result = lx.extract( text_or_documents=text, prompt_description=self.prompt, examples=self.examples, model=self.provider, # 커스텀 Provider 인스턴스 사용 use_schema_constraints=False ) else: # OpenAI Provider 사용 (기본) os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.openai.com/v1" result = lx.extract( text_or_documents=text, prompt_description=self.prompt, examples=self.examples, model_id=self.model_id, api_key=self.api_key, fence_output=True ) # 결과를 PIIItem 리스트로 변환 pii_items = [] logger.info(f"탐지된 extraction 수: {len(result.extractions)}") for i, extraction in enumerate(result.extractions): logger.info(f"Extraction {i+1}: class='{extraction.extraction_class}', text='{extraction.extraction_text}'") # char_interval이 없으면 텍스트에서 직접 위치 찾기 start_pos = 0 end_pos = 0 if extraction.char_interval: start_pos = extraction.char_interval.start_pos end_pos = extraction.char_interval.end_pos logger.info(f" char_interval 사용: {start_pos}-{end_pos}") else: # 텍스트에서 직접 위치 찾기 (대소문자 구분 없이) search_text = extraction.extraction_text start_pos = text.find(search_text) # 대소문자 구분 없이 찾기 if start_pos == -1: start_pos = text.lower().find(search_text.lower()) if start_pos != -1: end_pos = start_pos + len(search_text) logger.info(f" 텍스트에서 직접 찾음: {start_pos}-{end_pos}") # 실제 찾은 텍스트와 원본이 일치하는지 확인 actual_found = text[start_pos:end_pos] if actual_found != search_text: logger.warning(f" 대소문자 차이: 찾은='{actual_found}', 원본='{search_text}'") else: start_pos = -1 end_pos = -1 logger.warning(f" 텍스트에서 찾을 수 없음: '{extraction.extraction_text}'") mapped_type = self._map_extraction_class(extraction.extraction_class) logger.info(f" 매핑된 타입: '{extraction.extraction_class}' -> '{mapped_type}'") pii_items.append(PIIItem( type=mapped_type, value=extraction.extraction_text, confidence=0.9, # langextract는 confidence를 제공하지 않으므로 기본값 start_pos=start_pos, end_pos=end_pos )) processing_time = time.time() - start_time return { "success": True, "pii_items": [asdict(item) for item in pii_items], "count": len(pii_items), "processing_time": processing_time, "summary": self._get_pii_summary(pii_items) } except Exception as e: return { "success": False, "error": str(e), "pii_items": [], "count": 0, "processing_time": 0, "summary": {} }
• mcp_pii_tools.py:841-854 (schema)

  JSON schema definition for the 'detect_pii' tool input parameters (text: string). Corresponds to mcp_detect_pii tool.
  "detect_pii": { "name": "detect_pii", "description": "텍스트에서 PII(개인정보)를 탐지합니다. 이름, 이메일, 전화번호, 여권번호, 주소 등을 찾습니다.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "text": { "type": "string", "description": "분석할 텍스트" } }, "required": ["text"] } },
• mcp_pii_tools.py:31-37 (helper)

  Singleton factory function for the global MCPPIIDetector instance, used by the tool handler.
  def get_detector(): """전역 PII 탐지기 인스턴스를 반환합니다.""" global _global_detector if _global_detector is None: _global_detector = MCPPIIDetector() return _global_detector
• mcp_pii_tools.py:41-49 (helper)

  Dataclass defining the structure for individual PII detection results.
  @dataclass class PIIItem: """PII 항목을 나타내는 데이터 클래스""" type: str # PII 유형 (이름, 전화번호, 이메일 등) value: str # 추출된 값 confidence: float # 신뢰도 (0.0-1.0) start_pos: int # 텍스트 내 시작 위치 end_pos: int # 텍스트 내 끝 위치