docs-masked
MCP server for locally masking personal data in documents before sending them to a language model, then restoring the original data in the model's response.
README
docs-masked
Локальное обезличивание документов перед отправкой в языковую модель — и обратная подстановка после ответа.
Документ никогда не покидает машину в исходном виде. Персональные данные
заменяются устойчивыми тегами (#PERSON_1#, #PHONE_2#, #ADDRESS_1#), в
модель уходит только текст с тегами, а полученный ответ восстанавливается
локально по сейфу соответствий.
документ ──▶ маска ──▶ контроль утечки ──▶ модель ──▶ обратная подстановка
локально локально сеть локально
Работает как скилл для Claude Code, как MCP-сервер для любого другого агента и как обычная утилита командной строки.
Как это работает
1. Маска. Документ разбирается на текстовые фрагменты — абзацы, ячейки,
узлы разметки. В каждом находятся персональные данные, каждое значение
получает устойчивый тег. Один и тот же человек получает один и тот же тег по
всему документу, включая падежные варианты и инициалы: «Иванов Иван Иванович»,
«Иванову» и «Иванов И.И.» — это один #PERSON_1#.
2. Контроль утечки. Замаскированный текст повторно прогоняется через все
детекторы плюс параноидальный проход: любой @, любая цепочка из семи и более
цифр, любой телефоноподобный набор. Если что-то осталось — отправка
блокируется исключением, а не предупреждением в логе.
3. Отправка. Наружу уходит только текст с тегами. Единственная точка
выхода в сеть — функция llm.send(), и она обязана вызвать проверку до
запроса. Каждая отправка пишется в журнал ~/.pii_shield/egress.jsonl: время,
провайдер, модель, размер, sha256, статус проверки. Содержимое не пишется.
4. Обратная подстановка. Ответ модели проходит через сейф: теги заменяются на оригиналы. Для ФИО подставляется восстановленный именительный падеж — если в документе человек упомянут только как «Кузнецову Ивану Петровичу», в ответе он станет «Кузнецов Иван Петрович».
Установка
git clone https://github.com/kpshinnik/docs_masked.git ~/.docs_masked/src
cd ~/.docs_masked/src && ./install.sh
Скрипт поставит зависимости, положит скилл в ~/.claude/skills/docs-masked и
напечатает готовый фрагмент конфигурации MCP. Подробности и варианты —
в docs/INSTALL.md.
Подключение к агенту
| Способ | Кому | Как |
|---|---|---|
| Скилл | Claude Code, Claude.ai | ./install.sh либо /plugin marketplace add kpshinnik/docs_masked |
| MCP-сервер | Cursor, Windsurf, Codex CLI, Continue, Zed, Cline, Claude Desktop | python3 mcp_server.py как stdio-сервер |
| CLI и правило | всё остальное | команды в терминале плюс templates/AGENTS-rule.md в свой проект |
Пошагово по каждому харнесу — docs/HARNESSES.md.
MCP-сервер написан без зависимостей: нужен только python3. Он отдаёт шесть
инструментов — mask_text, unmask_text, verify_text, scan_document,
mask_document, unmask_document.
Использование
docs-masked scan договор.docx # что будет скрыто
docs-masked mask договор.docx # маска + сейф
docs-masked report договор.docx --open # посмотреть глазами
docs-masked ask договор.docx -p "Найди риски по срокам"
docs-masked unmask договор.masked.docx --vault договор.docx.vault.json
Команды
| Команда | Что делает |
|---|---|
scan FILE |
Показывает, что будет замаскировано. Файл не меняется, сеть не трогается. |
mask FILE |
Обезличенная копия в том же формате плюс файл сейфа. |
unmask FILE --vault V |
Возвращает оригиналы. |
verify FILE |
Проверяет, что персональных данных не осталось. |
ask FILE -p "..." |
Полный круг: маска → проверка → модель → восстановленный ответ. |
report FILE |
HTML-страница ревью: каждая замена в контексте, значения закрашены. |
selftest |
Самопроверка круговорота. |
Полный список флагов — skills/docs-masked/references/cli.md.
Что распознаётся
ФИО в любом падеже (русские, латиница, транслит), организации, адреса, почта,
телефоны, паспорт и код подразделения, СНИЛС, ИНН, ОГРН, КПП, БИК, расчётные
счета, банковские карты, IBAN, полисы ОМС, водительские удостоверения,
автомобильные номера, IP-адреса, @никнеймы, даты рождения и выдачи
документов, коды реквизитов (ОКТМО, ОКПО, КБК), плюс ваши собственные строки.
Идентификаторы проверяются по-настоящему: контрольная сумма СНИЛС, контрольные разряды ИНН и ОГРН, алгоритм Луна для карт, mod-97 для IBAN. Полная таблица — references/coverage.md.
Форматы
| Формат | Чтение | Запись на место |
|---|---|---|
.txt .md .rst .log .tex .yaml .ini |
да | да |
.docx |
да | да, с сохранением форматирования |
.xlsx .xlsm |
да | да |
.csv .tsv |
да | да |
.json |
да | да |
.html .htm |
да | да |
.pdf |
да | по флагу --pdf-redact, с физическим вымарыванием |
.rtf .doc .odt |
да | нет (только macOS, через textutil) |
DOCX обходится по XML, а не через document.paragraphs: иначе теряются
абзацы внутри полей контента и надписей — на настоящем договоре из-за этого
пропадала целая колонка блока реквизитов. В таблицах заголовок колонки
используется как контекст: ячейка 500100732259 сама по себе неотличима от
случайного числа, а в колонке «ИНН» распознаётся уверенно.
Python API
from pii_shield import ask_document
res = ask_document("договор.docx", "Составь резюме и найди риски",
provider="anthropic")
print(res.answer) # имена уже восстановлены
Ручной контроль каждого шага:
from pii_shield import mask_text, assert_clean, unmask_text
r = mask_text(raw) # r.text — с тегами, r.vault — сейф
assert_clean(r.text) # LeakGuardError, если что-то осталось
answer = call_model(r.text) # наружу уходит только маска
final, unknown = unmask_text(answer, r.vault, mode="canonical")
Подробнее — references/api.md.
Сейф соответствий
Сейф — единственное, что связывает теги с оригиналами. Без него обратная подстановка невозможна.
- Пишется рядом с документом как
<файл>.vault.json, права0600. - Шифруется по флагу
--pass-env(scrypt + Fernet). - Хранит каноничную форму, все встреченные варианты и журнал вхождений в порядке документа — благодаря журналу точное восстановление возвращает исходную словоформу, а не каноничную.
- Внесён в
.gitignore. Не коммитьте его.
Точность и границы
Инструмент устроен так, чтобы ошибаться в безопасную сторону: лучше замаскировать лишнее, чем пропустить. Что стоит знать:
- Скан-PDF без текстового слоя не обрабатывается — нужен OCR.
- Однофамильцы без инициалов получают отдельные теги, а не сливаются в одного человека.
- Голое число без подсказок может быть не распознано как идентификатор — но параноидальный проход всё равно не выпустит такой текст наружу.
- Произвольные латинские имена без славянских окончаний и без обращения
(
Mr.,Dr.) не распознаются: ловить любую пару заглавных слов дало бы больше вреда, чем пользы.
На критичном документе стоит один раз посмотреть docs-masked report глазами.
Разработка
python3 -m pytest tests/ -q # тесты
python3 -m pii_shield.cli selftest
python3 samples/make_samples.py # пересоздать тестовые документы
Инварианты, которые нельзя ломать, перечислены в AGENTS.md.
Всё в samples/ синтетическое; каталог examples/ зарезервирован под ваши
локальные документы и в репозиторий не попадает.
Лицензия
MIT.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.