Анонимизатор персональных данных по 152-ФЗ
mcp-152fz-anonymizer
MCP-сервер и HTTP API, которые находят и маскируют персональные данные в тексте по требованиям 152-ФЗ перед тем, как он уйдет в LLM или во внешний сервис
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Обрабатывает текст с чувствительными персональными данными
- При ошибке в настройке сети сервис может оказаться доступен извне
Установка
Ручная установка
docker-compose up --build -dПоднимает HTTP API на порту 8005, ключ задается в api_keys.json.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервис распознает в тексте паспорта, СНИЛС, ИНН, банковские карты, телефоны, email, IP-адреса, геоданные и еще более двадцати категорий данных, используя Microsoft Presidio и модель spacy ru_core_news_lg вместе с регулярными выражениями под российские документы. Найденные значения заменяются плейсхолдерами вида PERSON или PASSPORT_RF. Работает в двух режимах: как MCP-сервер для подключения к Claude Desktop и Cursor или как отдельный HTTP API на FastAPI для интеграций с n8n и вебхуками. Разворачивается в Docker от непривилегированного пользователя с файловой системой только для чтения.
Для кого. Для разработчиков и юристов, которым нужно скрыть персональные данные клиентов перед отправкой текста в облачную модель или сторонний сервис.
Подходит, если
- Перед отправкой обращений клиентов в облачную LLM нужно убрать ФИО, паспорта и телефоны
- Нужно обезличить логи или выгрузки для передачи подрядчику
- Нужна автоматическая маскировка ПД в сценарии n8n или на вебхуке
Не подходит, если
- Нужна юридическая гарантия полного соответствия 152-ФЗ: сервис снижает риск, но не сертифицирован как средство защиты
- Данные не должны покидать периметр вообще: тогда нужен полностью офлайн-контур, а не MCP-подключение к облачному агенту
Пример запроса к агенту
Обезличь этот текст обращения клиента перед тем, как я передам его в анализ: удали ФИО, телефон и паспортные данныеОграничения
Распознавание построено на regex и модели spacy, поэтому возможны пропуски и ложные срабатывания, результат стоит выборочно проверять на реальных данных. Сервис не хранит обрабатываемые данные, но при некорректной настройке firewall порт 8005 можно случайно открыть наружу. API-ключ обязателен для HTTP-режима, для MCP-режима отдельной документации по ключам в README нет.
Как отключить. Остановите контейнер (docker-compose down) и удалите сервер из конфигурации MCP клиента.
MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
| Переменные окружения | |
|---|---|
| X-API-Key секрет | Ключ доступа к HTTP API, задается в api_keys.json, для MCP-режима не описан. |
Проверка безопасности
- Обрабатывает текст с чувствительными персональными данными
- При ошибке в настройке сети сервис может оказаться доступен извне
Коротко о README
README на русском с английским блоком описывает архитектуру на диаграмме: запрос идет через прокси в Docker-контейнер, где FastAPI вызывает Presidio с моделью spacy и регулярными выражениями. Дана таблица категорий данных с примерами и заменами, быстрый старт для Docker-режима с curl-примером и отдельная инструкция для локальной разработки в MCP-режиме. Раздел безопасности перечисляет изоляцию контейнера, доступ только по API-ключу и отсутствие логирования данных.
Частые вопросы
Данные сохраняются на сервере?
Нет, README описывает сервис как stateless: обрабатываемый текст не логируется и не сохраняется.
Какой режим проще подключить к Claude Desktop?
MCP-режим: локальная установка зависимостей и запуск mcp run main.py, без Docker.
Похожие
Скилл аудита безопасности кода от Cloudflare: агент проходит разведку, охоту по покрытию и независимую проверку находок и выдает структурированный отчет
Открытый стек NVIDIA для запуска OpenClaw, Hermes и LangChain Deep Agents в песочницах OpenShell с сетевыми политиками и управляемым инференсом
Сканер безопасности для скиллов и MCP агентов: ищет промпт-инъекции, утечки данных и риски цепочки поставок до установки
Статический анализ кода по правилам, похожим на сам код, со встроенным MCP-сервером для AI-агентов