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sensitive-info-mcp

by hawklithm
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🔒 Sensitive Info MCP

AI 驱动的敏感信息检测与数据脱敏 MCP 工具

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于检测和脱敏文本/文件中的敏感信息。支持 14+ 类敏感信息识别，结合正则规则 + 校验算法 + AI 语义理解三重检测，提供掩码、替换、哈希等多种脱敏策略。

✨ 特性

  • 全面检测：手机号、身份证、银行卡、邮箱、API Key、JWT、私钥、AWS Key、GitHub Token 等 14+ 类

  • 智能校验：身份证校验位算法、银行卡 Luhn 校验，降低误报

  • AI 增强：可选的 LLM 语义检测，识别变形/拆分的敏感信息和上下文隐私

  • 灵活脱敏：5 种策略（掩码/替换/哈希/保留格式/删除），支持按类型自定义

  • 中文友好：所有正则使用 lookaround 断言，完美兼容中文环境

  • 多形态使用：MCP Server（Claude/Cursor/CodeBuddy）、CLI 命令行、Python SDK

Related MCP server: MCP Presidio

📦 安装

pip install -e .

🚀 快速开始

1. CLI 命令行

# 检测敏感信息
sensitive-info-mcp "我的手机号是13812345678"

# 脱敏输出
sensitive-info-mcp "我的手机号是13812345678" --mask

# 生成 Markdown 报告
sensitive-info-mcp "身份证：110101199003071233" --report

# 扫描文件
sensitive-info-mcp --file ./config.yaml --mask

# 查看所有规则
python -m sensitive_info_mcp.server --help

2. MCP Server（Claude Desktop / Cursor / CodeBuddy）

在客户端配置文件中添加：

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "sensitive-info": {
      "command": "sensitive-info-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor / CodeBuddy (.codebuddy/mcp.json 或对应配置):

{
  "mcpServers": {
    "sensitive-info": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "sensitive_info_mcp.server"]
    }
  }
}

配置后，AI 助手即可调用以下工具：

工具

功能

scan_text

检测文本中的敏感信息

mask_text

检测并脱敏文本

scan_report

生成 Markdown 扫描报告

scan_file

扫描文件

mask_file

脱敏文件并保存

list_rules

列出所有检测规则

3. Python SDK

from sensitive_info_mcp.scanner import Scanner

scanner = Scanner()

# 检测
findings = scanner.detect("联系我：13812345678 或 test@qq.com")
for f in findings:
    print(f"[{f.type.value}] {f.value} → 风险:{f.risk_level.value}")

# 脱敏
masked, findings = scanner.mask("手机号13812345678")
print(masked)  # 手机号138****5678

# 完整报告
report = scanner.report("身份证：110101199003071233")
print(report.to_markdown())

🔧 配置

脱敏策略

策略

说明

示例

auto（默认）

使用各类型默认策略

手机号→掩码，API Key→替换

mask

部分掩码

138****5678

replace

完全替换

[REDACTED]

hash

SHA256 哈希

hash:a1b2c3...

keep_format

保留格式

z******@example.com

redact

完全删除

[REDACTED]

from sensitive_info_mcp.types import MaskConfig, MaskStrategy
from sensitive_info_mcp.scanner import Scanner

# 全局强制使用替换策略
scanner = Scanner(mask_config=MaskConfig(strategy=MaskStrategy.REPLACE))

# 按类型自定义
scanner = Scanner(mask_config=MaskConfig(
    type_overrides={
        "phone": {"strategy": "hash"},
        "email": {"strategy": "keep_format"},
    }
))

AI 检测（可选）

设置环境变量启用 AI 语义检测，可识别姓名、地址、变形信息等：

export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # 可选，兼容第三方 API
export SI_MCP_MODEL="gpt-4o-mini"                   # 可选
from sensitive_info_mcp.detectors import AIConfig
from sensitive_info_mcp.scanner import Scanner

scanner = Scanner(enable_ai=True, ai_config=AIConfig(
    api_key="sk-xxx",
    model="gpt-4o-mini",
))
findings = scanner.detect("我叫张三，住在北京海淀区xx路", use_ai=True)

📋 支持的敏感信息类型

类型

标识

风险等级

校验

手机号

phone

高

-

身份证号

id_card

严重

✅ 校验位

银行卡号

bank_card

严重

✅ Luhn

邮箱

email

中

-

API Key

api_key

高

-

AWS Key

aws_key

严重

-

GitHub Token

github_token

严重

-

JWT

jwt

严重

-

私钥

private_key

严重

-

密码

password

高

-

URL 凭据

url_with_cred

高

-

IP 地址

ip_address

低

-

社会保障号

ssn

高

-

AI 检测

ai_detected

中-高

-

添加自定义规则

from sensitive_info_mcp.detectors.rules import Rule, RuleDetector
from sensitive_info_mcp.types import SensitiveType, RiskLevel
import re

custom = Rule(
    type=SensitiveType.CUSTOM,
    pattern=re.compile(r"(?<!\d)EMP\d{6}(?!\d)"),  # 员工号 EMP123456
    risk_level=RiskLevel.MEDIUM,
    confidence=0.9,
    description="内部员工编号",
)

scanner = Scanner(extra_rules=[custom])

🏗️ 架构

输入文本
   │
   ▼
┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  规则检测器   │     │  AI 检测器    │ (可选)
│  正则 + 校验  │     │  LLM 语义理解 │
└──────┬───────┘     └──────┬───────┘
       │                     │
       └─────────┬───────────┘
                 ▼
         ┌──────────────┐
         │  脱敏处理器   │
         │  掩码/替换/哈希│
         └──────┬───────┘
                ▼
      脱敏文本 + 检测报告

📁 项目结构

sensitive-info-mcp/
├── src/sensitive_info_mcp/
│   ├── server.py          # MCP Server + CLI 入口
│   ├── scanner.py         # 扫描器（整合检测+脱敏）
│   ├── types.py           # 类型定义
│   ├── detectors/
│   │   ├── base.py        # 检测器基类
│   │   ├── rules.py       # 规则检测引擎
│   │   └── ai.py          # AI 语义检测
│   └── maskers/
│       └── processor.py   # 脱敏处理器
├── examples/              # 使用示例
├── tests/                 # 测试用例
└── pyproject.toml

🧪 测试

python tests/test_core.py

📄 License

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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