CloakLLM MCP Server
MCP-сервер CloakLLM
MCP-сервер, который оборачивает Python SDK CloakLLM в виде инструментов для Claude Desktop и других клиентов, совместимых с MCP.
Важно: MCP не защищает ваш исходный промпт. Инструменты MCP вызываются самой LLM — ваш промпт сначала отправляется провайдеру LLM, а затем LLM решает вызвать инструменты. Это означает, что необработанный промпт (включая любые PII) попадает к провайдеру до того, как CloakLLM сможет его очистить. MCP-сервер полезен для очистки данных, которые LLM обрабатывает во время диалога (документы, файлы, результаты работы инструментов), но он не может предотвратить попадание вашего промпта к провайдеру.
Чтобы защитить промпты до того, как они покинут вашу инфраструктуру, используйте middleware SDK:
Python:
enable_openai(client)илиcloakllm.enable()(LiteLLM)JavaScript:
cloakllm.enable(client)
Инструменты
Инструмент | Описание |
| Обнаружение и маскирование PII, возврат очищенного текста + ID карты токенов + entity_details. Используйте |
| Восстановление исходных значений с использованием ID карты токенов |
| Обнаружение PII без маскирования (чистый анализ) |
Related MCP server: Agent Guardrail MCP
Установка
cd cloakllm-mcp
pip install -e .Конфигурация Claude Desktop
Добавьте в ваш claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"cloakllm": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/cloakllm-mcp/server.py"],
"env": {
"CLOAKLLM_LOG_DIR": "./cloakllm_audit",
"CLOAKLLM_LLM_DETECTION": "false"
}
}
}
}Или используя uvx:
{
"mcpServers": {
"cloakllm": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp", "run", "/path/to/cloakllm-mcp/server.py"]
}
}
}Примеры использования
Очистка текста перед отправкой в LLM
Вызов инструмента: 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"
}Многоходовые диалоги: Передавайте
token_map_idиз предыдущего ответаsanitize, чтобы повторно использовать ту же карту токенов в ходе диалога. Одинаковые PII всегда будут отображаться в один и тот же токен.
Ответ:
{
"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]"}
]
}Восстановление исходных значений
Вызов инструмента: desanitize
{
"text": "I've drafted an email to [EMAIL_0] regarding [PERSON_0]'s request.",
"token_map_id": "a1b2c3d4-..."
}Ответ:
{
"restored": "I've drafted an email to john@acme.com regarding Sarah Johnson's request."
}Анализ текста на наличие PII (без маскирования)
Вызов инструмента: analyze
{
"text": "Contact john@acme.com, SSN 123-45-6789"
}Ответ:
{
"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"}
]
}Переменные окружения
Переменная | По умолчанию | Описание |
|
| Директория журналов аудита |
|
| Включение/отключение ведения журнала аудита |
|
| Модель spaCy для NER |
|
| Включение обнаружения на основе LLM |
|
| Модель Ollama для обнаружения LLM |
|
| Эндпоинт Ollama |
Тестирование
# Test with MCP inspector
python -m mcp dev server.py
# Or run directly
python server.pyСм. также
CloakLLM Hub — обзор проекта, архитектура и ссылки
CloakLLM Python SDK — библиотека Python с spaCy NER + middleware OpenAI / LiteLLM
CloakLLM JS SDK — библиотека JavaScript с middleware OpenAI + Vercel AI
Лицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Security & DLP proxy for MCP: tool-poisoning scans, PII redaction on tool args/results. Beta.
Connect MCP clients to 2,000+ AI models without managing provider API keys.
Stateless PII redaction over MCP/REST. Free ≤1000 words or $0.01/call; file upload supported.
Redact PII from text before it reaches a model. Nothing stored, no third-party AI.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAn MCP proxy that pseudo-anonymizes PII before data reaches external AI providers like Claude, ChatGPT, or Gemini.18MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides prompt injection detection, PII/secrets redaction, and an audit trail for AI agents via MCP tools.4MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables PII detection and anonymization using Microsoft Presidio with tools, resources, and prompts via MCP.MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceLocal pseudonymisation MCP server that detects PII in text, replaces it with opaque tokens before sending to cloud LLMs, and restores tokens afterward.2106 npm2MIT