CloakLLM MCP Server
CloakLLM MCP-Server
MCP-Server, der das Python-SDK von CloakLLM als Tools für Claude Desktop und andere MCP-kompatible Clients umschließt.
Wichtig: MCP schützt Ihren ursprünglichen Prompt nicht. MCP-Tools werden vom LLM aufgerufen — Ihr Prompt wird zuerst an den LLM-Anbieter gesendet, dann entscheidet das LLM, Tools aufzurufen. Das bedeutet, dass der rohe Prompt (einschließlich etwaiger PII) den Anbieter erreicht, bevor CloakLLM ihn bereinigen kann. Der MCP-Server ist nützlich, um Daten zu bereinigen, die das LLM während einer Konversation verarbeitet (Dokumente, Dateien, Tool-Ausgaben), aber er kann nicht verhindern, dass Ihr Prompt den Anbieter erreicht.
Um Prompts zu schützen, bevor sie Ihre Infrastruktur verlassen, verwenden Sie stattdessen die SDK-Middleware:
Python:
enable_openai(client)odercloakllm.enable()(LiteLLM)JavaScript:
cloakllm.enable(client)
Tools
Tool | Beschreibung |
| PII erkennen & maskieren, bereinigten Text + token_map_id + entity_details zurückgeben. Übergeben Sie |
| Ursprüngliche Werte mithilfe einer token_map_id wiederherstellen |
| PII erkennen ohne Maskierung (reine Analyse) |
Related MCP server: Presidio MCP Server
Installation
cd cloakllm-mcp
pip install -e .Claude Desktop-Konfiguration
Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"cloakllm": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/cloakllm-mcp/server.py"],
"env": {
"CLOAKLLM_LOG_DIR": "./cloakllm_audit",
"CLOAKLLM_LLM_DETECTION": "false"
}
}
}
}Oder unter Verwendung von uvx:
{
"mcpServers": {
"cloakllm": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp", "run", "/path/to/cloakllm-mcp/server.py"]
}
}
}Anwendungsbeispiele
Text bereinigen, bevor er an ein LLM gesendet wird
Tool-Aufruf: sanitize
{
"text": "Email john@acme.com about the meeting with Sarah Johnson at 742 Evergreen Terrace",
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"token_map_id": "optional-id-for-multi-turn"
}Multi-Turn: Übergeben Sie die
token_map_idaus einer vorherigensanitize-Antwort, um dieselbe Token-Map über Konversationsschritte hinweg wiederzuverwenden. Dieselben PII werden immer demselben Token zugeordnet.
Antwort:
{
"sanitized": "Email [EMAIL_0] about the meeting with [PERSON_0] at 742 Evergreen Terrace",
"token_map_id": "a1b2c3d4-...",
"entity_count": 2,
"categories": {"EMAIL": 1, "PERSON": 1},
"entity_details": [
{"category": "EMAIL", "start": 6, "end": 19, "length": 13, "confidence": 0.95, "source": "regex", "token": "[EMAIL_0]"},
{"category": "PERSON", "start": 42, "end": 56, "length": 14, "confidence": 0.85, "source": "spacy", "token": "[PERSON_0]"}
]
}Ursprüngliche Werte wiederherstellen
Tool-Aufruf: desanitize
{
"text": "I've drafted an email to [EMAIL_0] regarding [PERSON_0]'s request.",
"token_map_id": "a1b2c3d4-..."
}Antwort:
{
"restored": "I've drafted an email to john@acme.com regarding Sarah Johnson's request."
}Text auf PII analysieren (keine Maskierung)
Tool-Aufruf: analyze
{
"text": "Contact john@acme.com, SSN 123-45-6789"
}Antwort:
{
"entity_count": 2,
"entities": [
{"text": "john@acme.com", "category": "EMAIL", "start": 8, "end": 21, "confidence": 0.95, "source": "regex"},
{"text": "123-45-6789", "category": "SSN", "start": 27, "end": 38, "confidence": 0.95, "source": "regex"}
]
}Umgebungsvariablen
Variable | Standardwert | Beschreibung |
|
| Audit-Log-Verzeichnis |
|
| Audit-Logging aktivieren/deaktivieren |
|
| spaCy-Modell für NER |
|
| LLM-basierte Erkennung aktivieren |
|
| Ollama-Modell für LLM-Erkennung |
|
| Ollama-Endpunkt |
Testen
# Test with MCP inspector
python -m mcp dev server.py
# Or run directly
python server.pySiehe auch
CloakLLM Hub — Projektübersicht, Architektur und Links
CloakLLM Python SDK — Python-Bibliothek mit spaCy NER + OpenAI / LiteLLM-Middleware
CloakLLM JS SDK — JavaScript-Bibliothek mit OpenAI + Vercel AI-Middleware
Lizenz
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Scan prompts for injection attacks, redact PII, and audit LLM SDK usage from any MCP client
Detect and redact PII and secrets before text reaches an LLM, with reversible placeholders.
Detect and redact PII and secrets (API keys, tokens) in text, HTML or PDF before it reaches an LLM.
Security & DLP proxy for MCP: tool-poisoning scans, PII redaction on tool args/results. Beta.
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