anonymize-mcp 0.10.1

MCP server wrapping LINDAT NLP tools — production-grade anonymization, multilingual NER (35 languages), UDPipe (961 models), Charles Translator (8 languages), PONK readability, Korektor spellcheck. Non-commercial use only.

anonymize-mcp

MCP server obalující NLP nástroje LINDAT / ÚFAL MFF UK — multilingvální NER + morfologie (35 jazyků auto-detect), production-grade anonymizace s 80+ PII patterny napříč 9 sektory + mezinárodním pokrytím (US/UK/DE/FR/IT/ES/PL/RU/IN, EU VAT 28 zemí, IBAN 30+ zemí, crypto, API tokeny), překlad mezi 8 jazyky (17 přímých párů + auto EN-pivot), čitelnost a korektura.

🔒 Nově (v0.10.0): zero-egress lokální mód — plně offline anonymizace, žádný text neopustí stroj. Pro GDPR / právní / zdravotnická data. Zapnutí: ANONYMIZE_MCP_LOCAL=1.

🌐 Nechcete nic instalovat? Vyzkoušejte to online zdarma → anonymizace.js.org — anonymizace, NER, morfologie, korektor a překlad češtiny přímo v prohlížeči. Doprovodný web k tomuto MCP serveru.

Pouze pro nekomerční použití. Modely NameTag a UDPipe jsou pod CC BY-NC-SA. LINDAT API je bezplatné pro akademické a osobní použití. Pro komerční nasazení kontaktujte autory nástrojů a [e-mail].

Neoficiální komunitní projekt — není provozován ani schválen ÚFAL MFF UK; wrapper kolem veřejných LINDAT API od nezávislého vývojáře. Historie názvů: ufal-mcp → wrapper-mcp (v0.8.0, na žádost ÚFAL) → anonymize-mcp (v0.9.0). Pokud máte nainstalovaný deprecated balíček wrapper-mcp, přejděte na pip install anonymize-mcp — je to tentýž projekt.

Co umí

Tool	Backend	K čemu
extract_entities	NameTag 3	NER pro CZ (bohatý CNEC 2.0 tagset) + 34 dalších jazyků (UNER PER/ORG/LOC) s auto-detekcí
anonymize	MasKIT + NameTag	Production-grade pseudonymizace: regex pre-pass přes 80+ PII patternů — CZ + international (IBAN 30+ zemí, EU VAT 28, US SSN/EIN, DE/UK/FR/IT/ES/PL/RU/IN ID, crypto, API tokeny). Opt-in placeholder_mode (deterministické OSOBA1/MESTO1). 🔒 Zero-egress lokální mód (ANONYMIZE_MCP_LOCAL=1) — plně offline, viz níže.
analyze_morphology	UDPipe	Tokenizace, lemmatizace, POS tagging, závislostní parse — auto-detect 35 jazyků
check_readability	PONK	Čitelnost CZ — 4 feature sety: metrics + rules + lexical surprise + speech acts
correct_text	Korektor	CZ spell checker + auto-doplnění/odstranění diakritiky
translate_text	Charles Translator	Překlad mezi 8 jazyky (CZ/EN/FR/DE/PL/RU/UK/HI), 17 přímých párů + auto EN-pivot

Podporované jazyky — NER + morfologie (35 jazyků, auto-detect)

• 🇨🇿 CZ · 🇸🇰 SK · 🇬🇧 EN · 🇩🇪 DE · 🇫🇷 FR · 🇮🇹 IT · 🇪🇸 ES · 🇵🇹 PT · 🇳🇱 NL
• 🇵🇱 PL · 🇭🇺 HU · 🇷🇴 RO · 🇸🇮 SL · 🇧🇬 BG · 🇬🇷 EL · 🇭🇷 HR · 🇷🇸 SR · 🇺🇦 UK · 🇷🇺 RU
• 🇫🇮 FI · 🇱🇹 LT · 🇱🇻 LV · 🇪🇪 ET · 🇩🇰 DA · 🇸🇪 SV · 🇳🇴 NO (Bokmål + Nynorsk)
• 🇨🇳 ZH · 🇦🇪 AR · 🇹🇷 TR · 🇻🇳 VI · 🇮🇳 HI · 🇮🇱 HE · 🇯🇵 JA · 🇰🇷 KO · 🇹🇭 TH

Pro koho je tohle (sektory + use cases)

Stress-tested napříč 9 sektory na 12.7KB cross-sektorovém spisu — výsledek 94/94 unique PII chyceno v jednom volání. Plus international corpus 17/17 (US/UK/DE/FR/IT/ES/PL/RU/IN + crypto + akademické + fleet):

Sektor	Use case	PII které MCP zvládne
⚖️ Právo	Anonymizace spisu před AI review, GDPR compliance	Jména, RČ, adresy, č.j., sp.zn., IBAN, OP, datovky
🏥 Medicína	Propouštěcí zprávy pro výzkum, statistika hospitalizací	RČ, IČZ, č. pojištěnce, kontakty lékaře — klinické kódy MKN-10 zachované
🎓 Věda / akademie	Peer review, citace v publikaci	ORCID, Researcher ID, e-maily kolegů, granty
💳 Bankovnictví	Compliance, výpisy do AI, vykazování	Č.ú., karta, IBAN, VS/KS/SS, header výpisu
🏠 Reality / katastr	Anonymizace výpisů z KN, smluv	LV, parcely, k.ú., vlastník + RČ + adresa
🚗 Pojišťovny	Likvidace škod, AI analýza	VIN, SPZ, č. pojistky, TP, OP, RČ pojištěného
📜 Notáři	Notářské zápisy pro AI summary	NZ, OP, datovka notáře, sp. zn.
📚 Studijní oddělení	Potvrzení o studiu, statistika studentů	UČO, studijní č., ISIC, kontakty studenta
🔬 Výzkum / NGO	Anonymizace korpusu pro etiku výzkumu	Vše výše + zachování klinických/právních kódů

Plus 35 jazyků v multilingvální stack (legal docs SK/EN/DE/PL/UK/RU/FR/HI/ES/IT/AR + 24 dalších otestovány na NER+morfologii, auto EN-pivot pro překlad mimo přímé Charles páry). CJK jména (čínská/japonská) maskována od v0.8.4.

Sektor #10 — International

Use case	PII které MCP zvládne
🌍 US/UK/DE/FR/IT/ES/PL/RU/IN dokumenty	SSN, NIN, Steuer-ID, NIR, Codice Fiscale, DNI, PESEL, Aadhaar, PAN, cestovní pasy (8 jazyků) — auto bez lang= parametru
💰 Crypto/Web3 outreach, smart contracts	Bitcoin (Legacy/P2SH/Bech32/Taproot), Ethereum, Monero, XRP, TRON
🔐 DevOps logs / API key leak detection	OpenAI, Anthropic, OpenRouter, GitHub PAT, AWS, Google, Slack, Stripe tokeny
🏢 Cross-border B2B	Foreign companies (SARL/SAS/GmbH/AG/Ltd/LLC/Inc/SpA/SL/Sp. z o.o.) + EU VAT (28 zemí) + IBAN (30+ zemí)

Instalace

Z PyPI (doporučeno):

pip install anonymize-mcp

Nebo ze source:

git clone https://github.com/Buggy1111/anonymize-mcp.git
cd anonymize-mcp
pip install -e .

Registrace v MCP klientovi

anonymize-mcp je standardní MCP server (stdio transport). Po registraci a restartu klienta máš k dispozici 6 nástrojů:

• mcp__anonymize__extract_entities — multilingvální NER (35 jazyků auto-detect)
• mcp__anonymize__anonymize — production-grade pseudonymizace CZ (regex pre-pass + stop-list + placeholder mode)
• mcp__anonymize__analyze_morphology — morfologie 35 jazyků auto-detect (UDPipe 961 modelů)
• mcp__anonymize__check_readability — čitelnost CZ (4 feature sety)
• mcp__anonymize__correct_text — spell check + diakritika CZ
• mcp__anonymize__translate_text — překlad mezi 8 jazyky

Claude Code (terminál)

claude mcp add anonymize -s user -- anonymize-mcp

Claude Desktop

Starší Claude Desktop (Mac .app z anthropic.com, Windows .exe installer):

Edituj ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac) nebo %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "anonymize": {
      "command": "anonymize-mcp"
    }
  }
}

Nová Claude Desktop (Microsoft Store / appx package, "Cowork" UI): k 05/2026 podporuje pouze remote MCP servery přes HTTP URL. Lokální stdio MCP servery jako anonymize-mcp zde přidat nelze.

Na Windows může být anonymize-mcp.exe mimo PATH (typicky C:\Python\Python3xx\Scripts\anonymize-mcp.exe). V configu pak použij plnou cestu.

OpenAI Codex CLI (autorem netestováno)

Edituj ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.anonymize]
command = "anonymize-mcp"

Cursor (autorem netestováno)

Edituj .cursor/mcp.json v projektu (nebo globálně ~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "anonymize": {
      "command": "anonymize-mcp"
    }
  }
}

Windsurf, Cline, Zed, VS Code Copilot Agent (autorem netestováno)

Stejný mcpServers JSON formát — viz dokumentace daného klienta. command: "anonymize-mcp" (případně absolutní cesta).

Použití

V Claude Code stačí napsat například:

Anonymizuj text z dokument.md v placeholder_mode a vrať mi čistou verzi.

Vytáhni z dokumentu všechny osoby, soudy a č.j.

Klient přinesl ukrajinský dokument — přelož mi ho do češtiny, najdi entity a zanalyzuj morfologii.

Projeď moje podání přes PONK — vrať aktivovaná gramatická pravidla.

Klient mi posílá text bez diakritiky z mobilu — doplň diakritiku přes Korektor.

Autor

anonymize-mcp napsal Michal Bürgermeister (@Buggy1111, [e-mail]) — nezávislý vývojář z ČR.

Wrapper kolem skvělých nástrojů ÚFAL MFF UK — bez NameTag, MasKIT, UDPipe, PONK, Korektor a Charles Translator by tenhle MCP server neexistoval. Díky celému ÚFAL týmu (Jana Straková, Milan Straka, Jiří Mírovský, Barbora Hladká, Silvie Cinková a další) za roky práce na production-grade NLP nástrojích pro češtinu.

Issues, PR a feedback jsou vítané na github.com/Buggy1111/anonymize-mcp.

Licence

Tento nástroj má MIT licenci (viz LICENSE).

Pod ním jsou čtyři samostatné nástroje, každý s vlastní licencí:

Komponenta	Autoři	Licence software	Licence modelů
NameTag 3	Jana Straková, Milan Straka	MPL 2.0	CC BY-NC-SA (NON-commercial)
UDPipe	Milan Straka, Jana Straková	MPL 2.0	CC BY-NC-SA (NON-commercial)
MasKIT	Jiří Mírovský, Barbora Hladká	MPL 2.0	(rule-based)
PONK	Jiří Mírovský, Silvie Cinková, Barbora Hladká + autoři podaplikací: Ivan Kraus, Arnold Stanovský, Jan Černý, Ivana Kvapilíková, Tomáš Polák, Silvie Cinková	MPL 2.0	(rule-based + UDPipe → CC BY-NC-SA)

Důležité: tento nástroj nevolá lokální instalaci, ale veřejné API služby (lindat.mff.cuni.cz, quest.ms.mff.cuni.cz). Bezplatné pro akademické a osobní použití. Hromadný / placený / produkční traffic vyžaduje explicitní souhlas autorů a provozovatele API.

Bezpečnost

• V cloudovém módu posíláš text na externí server (quest.ms.mff.cuni.cz, lindat.mff.cuni.cz). Před odesláním citlivých dat nejdřív projeď text přes anonymize.
• Pro plně privátní zpracování použij zero-egress lokální mód (níže) — žádný text neopustí tvůj stroj.

Zero-egress / on-prem mód 🔒

Anonymizace kompletně lokálně — žádné volání externího API, žádný text neopustí stroj. Pro GDPR / právní / zdravotnická data, kde citlivý obsah nesmí ven.

pip install "anonymize-mcp[local]"          # přidá ufal.nametag (lokální NER)
python -m anonymize_mcp.local_backend        # jednorázově stáhne model (~31 MB)
ANONYMIZE_MCP_LOCAL=1 anonymize-mcp          # spusť server v lokálním módu

V Claude Code stačí přidat env proměnnou k registraci:

claude mcp add anonymize -s user -e ANONYMIZE_MCP_LOCAL=1 -- anonymize-mcp

Jak to funguje: anonymize přeskočí MasKIT API a anonymizuje přes lokální regex pre-pass (80+ vzorů) + NameTag NER běžící v procesu (ufal.nametag + CNEC 2.0 model). Jména, města, instituce, telefony, IČO, RČ, č.j. atd. se nahradí placeholdery (OSOBA1, MESTO1, TELEFON1…) bez jediného síťového volání.

Konfigurace (env):

Proměnná	Význam
ANONYMIZE_MCP_LOCAL=1	Zapne zero-egress mód
ANONYMIZE_MCP_NAMETAG_MODEL=/cesta/model.ner	Vlastní cesta k modelu (jinak auto-download do ~/.cache/anonymize-mcp/models/)
ANONYMIZE_MCP_NO_DOWNLOAD=1	Zakáže auto-download (model musíš dodat ručně)
ANONYMIZE_MCP_LOCAL_ALLOW_CLOUD=1	Vědomě povolí cloudové tooly i v lokálním módu (jinak odmítnuté, viz níže)

Co je v lokálním módu lokální (v0.10.1): anonymize i extract_entities běží plně offline (lokální CNEC 2.0 NER; multilingvální model vyžaduje API, tool na to upozorní warningem). Ostatní tooly (translate_text, correct_text, check_readability, analyze_morphology) by text poslaly na ÚFAL API — proto jsou v zero-egress módu odmítnuté s vysvětlující chybou; vědomě je povolíš přes ANONYMIZE_MCP_LOCAL_ALLOW_CLOUD=1.

Hardened setup (air-gapped/auditované stroje): model si předstáhni předem (python -m anonymize_mcp.local_backend — ověřuje se SHA-256) a server nasaď s ANONYMIZE_MCP_NO_DOWNLOAD=1 — pak proces nikdy neotevře žádné síťové spojení.

Tradeoff: lokální NameTag 1 (CNEC 2.0, CC BY-NC-SA, non-commercial) je o něco jednodušší než cloudový NameTag 3 a vynechává MasKIT rule-engine — výměnou za nulový egress.

Použité API (6 LINDAT REST endpointů)

• POST https://lindat.mff.cuni.cz/services/nametag/api/recognize — NER
• POST https://lindat.mff.cuni.cz/services/udpipe/api/process — morfologie
• POST https://lindat.mff.cuni.cz/services/korektor/api/correct — spell check
• POST https://lindat.mff.cuni.cz/services/translation/api/v2/models/{src-tgt} — překlad
• POST https://quest.ms.mff.cuni.cz/maskit/api/process — anonymizace
• POST https://quest.ms.mff.cuni.cz/ponk/api/process — čitelnost

Vývoj

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

# Testy (272 offline testů; síťové: pytest -m network)
pip install -e ".[test]"
pytest -m "not network"

Release proces

PyPI publish je automatický přes Trusted Publisher (OIDC).

# Bump version v pyproject.toml a src/anonymize_mcp/__init__.py
git commit -am "release: v0.X.0"
git tag v0.X.0
git push origin main --tags