Ocultar Pii

io.github.Edu963由 GitHub 帳號 Edu963 發布v0.1.2更新於 Oct 24, 2026

Zero-egress PII redaction for Claude. Runs locally — no data leaves your infrastructure.

已驗證STDIO僅桌面安全與監控AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

連接本機 Ocultar 去識別化引擎的 MCP 橋接服務，在文字送往雲端模型前把個人資料替換成可還原的權杖。

可以做什麼
對文字或 JSON 進行去識別化，把姓名、電子郵件、證件號碼、信用卡、電話、地址等個人資料替換成確定性權杖，並回傳命中數量與類型報告。設定稽核權杖後，可從本機加密保管庫把權杖還原為原始內容。管理持久化實體登錄表，可預先建立標準名稱，讓同一實體的不同寫法對應到同一個權杖。查詢本機去識別化引擎的健康與運作狀態。
適用情境
當含有個人或健康資料的提示需要經過雲端大型語言模型、而原始資料不能離開自有基礎設施時使用，並希望在助理工作流程內完成去識別化與受控還原。
執行需求
以本機程序執行（PyPI 套件 ocultar-claude-mcp，透過 Python 啟動，或使用 MCPB 套件），需要本機執行 Ocultar Refinery 並透過 OCULTAR_URL 連線。Refinery 本身需要 OCU_MASTER_KEY、OCU_SALT 與 OCU_AUDITOR_TOKEN；MCP 端使用 OCULTAR_API_KEY 與 OCULTAR_AUDITOR_TOKEN，後者須與伺服器的 OCU_AUDITOR_TOKEN 一致。僅支援桌面端。
安裝前請注意
Refinery 會把每一則未去識別化的原始提示本機記錄到加密保管庫，以支援稽核比對檢視；未設定 OCULTAR_AUDITOR_TOKEN 會關閉還原端點與比對檢視。還原工具會取回原始個人資料，持有稽核權杖者即可解密。保管庫與主金鑰屬於敏感機密。去識別化效果取決於偵測層級，第二層 NER 僅在執行相容的本機 sidecar 時生效。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Ocultar Pii，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

該儲存庫沒有 README。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v0.1.2最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 25%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。