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Wie man Claude und ChatGPT nutzt, ohne...

Ein Entwicklerleitfaden zur sicheren Nutzung von KI-Assistenten. Richten Sie die MCP-Serverintegration für einen transparenten PII-Schutz in Claude...

February 22, 20267 min Lesezeit
MCP ServerClaude DesktopCursor IDEsecure AIdeveloper tools

Das Dilemma der Entwickler

Du debuggst ein Produktionsproblem. Im Stack-Trace stehen E-Mail-Adressen von Kunden. Der schnellste Weg? Alles in Claude einfügen und um Hilfe bitten.

Aber diese Daten sind jetzt:

  • In den Systemen von Anthropic gespeichert
  • Je nach Plan möglicherweise für das Training genutzt
  • Für alle sichtbar, die Zugriff auf deine Chat-Chronik haben

77 % der Entwickler fügen sensible Daten in KI-Tools ein. Die meisten bemerken das Problem erst später.

Wie der Proxy das löst

Das Model Context Protocol (MCP) erlaubt es, einen Server zwischen dich und jedes KI-Tool zu schalten. Der anonym.legal MCP-Server nutzt diese Position, um PII zu entfernen, bevor dein Text ein Modell erreicht.

Es läuft in vier Schritten ab:

  1. Du tippst einen Prompt wie gewohnt
  2. Der Proxy fängt ihn vor dem Absenden ab
  3. PII wird erkannt und durch reversible Token ersetzt
  4. Das Modell sieht nur bereinigten, anonymisierten Text

Die Antwort kommt mit den echten Werten zurück. Dein Workflow ändert sich nicht.

Integration einrichten

Was du brauchst

  • Node.js 18 oder neuer
  • Claude Desktop, Cursor oder VS Code mit der Claude-Erweiterung
  • Ein anonym.legal API-Schlüssel — kostenlos holen

Schritt 1: API-Schlüssel erstellen

  1. Registriere dich unter anonym.legal/auth/signup
  2. Gehe zu Einstellungen → API-Token
  3. Erstelle ein neues Token
  4. Kopiere es — du siehst es nur einmal

Schritt 2: Claude Desktop konfigurieren

Öffne die Config-Datei für dein Betriebssystem:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Füge den anonym.legal-Server hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anonym-legal/mcp-server"],
      "env": {
        "ANONYM_API_KEY": "dein-api-schlüssel"
      }
    }
  }
}

Schritt 3: Claude Desktop neu starten

Schließe die App und öffne sie wieder. Du siehst "anonym-legal" in der Liste der aktiven Server.

Cursor IDE einrichten

Cursor nutzt dasselbe Protokoll. Füge das zu .cursor/mcp.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "url": "https://anonym.legal/mcp",
      "transport": "sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer dein-api-schlüssel"
      }
    }
  }
}

Was anonymisiert wird

Der Server erkennt 285+ Entitätstypen in 48 Sprachen:

KategorieBeispiele
PersönlichNamen, E-Mails, Telefonnummern, Geburtsdatum
FinanzenKreditkarten, Bankkonten, IBANs
BehördenSSN, Reisepass, Führerschein
TechnischIP-Adressen, API-Schlüssel, Token
GesundheitPatienten-IDs, Versicherungsnummern
UnternehmenMitarbeiter-IDs, Kontonummern

Beispiel-Transformation

Dein Prompt:

Debugge diesen Fehler von user john.smith@acme.com:
Zahlung fehlgeschlagen für Karte 4532-1234-5678-9012
Kunden-ID: CUST-12345, IP: 192.168.1.100

Was das Modell sieht:

Debugge diesen Fehler von user [EMAIL_1]:
Zahlung fehlgeschlagen für Karte [CREDIT_CARD_1]
Kunden-ID: [CUSTOMER_ID_1], IP: [IP_ADDRESS_1]

Die Antwort, die du siehst:

Der Fehler für john.smith@acme.com deutet darauf hin,
dass Karte 4532-1234-5678-9012 nicht gedeckt ist...

Du siehst echte Werte. Das Modell hat nur Token gesehen.

Erweiterte Optionen

Eigene Muster — füge eigene Regex zur Umgebungsvariable CUSTOM_PATTERNS hinzu:

"CUSTOM_PATTERNS": "JIRA-[0-9]+,TICKET-[A-Z0-9]+"

Allowlist — schütze öffentliche Namen vor dem Maskieren:

"ALLOWLIST": "Anthropic,Claude,anonym.legal"

Entitätstypen deaktivieren — lass bestimmte Kategorien durch:

"DISABLED_ENTITIES": "PHONE_NUMBER,URL"

Wo die Verarbeitung stattfindet

KomponenteStandort
Proxy-ServerDein Gerät
PII-Erkennunganonym.legal-Server (Deutschland)
KI-ModellAnthropic / OpenAI-Server

Der Proxy läuft auf deinem Gerät. Nur die Erkennungsanfrage geht an anonym.legal. Deine Prompts werden nicht gespeichert. Weitere Details in der Datenschutzrichtlinie.

Preise

Die Integration ist in allen Plänen enthalten:

PlanToken/MonatPreis
Free200€0
Basic2.000€3/Monat
Pro10.000€15/Monat
Business50.000€29/Monat

Die meisten Entwickler bleiben beim Basic-Plan für €3/Monat.

Fazit

KI-Tools gehören heute zum Entwickleralltag. Sie brauchen keine Kundendaten, um nützlich zu sein. Der Proxy erledigt das für dich.

Die Integration:

  • Ändert deinen Workflow nicht
  • Funktioniert mit Claude Desktop, Cursor und VS Code
  • Schützt PII bei jedem Prompt, jedes Mal
  • Kostet €3/Monat für die meisten Entwickler

Einmal einrichten. Deine Daten bleiben standardmäßig sicher.


Quellen

Bereit, Ihre Daten zu schützen?

Beginnen Sie mit der Anonymisierung von PII mit über 285 Entitätstypen in 48 Sprachen.

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  • GDPR (EU 2016/679).
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  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
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One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

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