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クラウドとChatGPTを使って会社の秘密を漏らさずに使用する方法

AIアシスタントを安全に使用するための開発者ガイド。Claude Desktop、Cursor、VS Codeでの透明なPII保護のためにMCPサーバー統合を設定します。

February 22, 20267 分で読めます
MCP ServerClaude DesktopCursor IDEsecure AIdeveloper tools

開発者のジレンマ

本番環境の問題をデバッグしています。スタックトレースには顧客のメールアドレスが含まれています。最も手っ取り早い方法?Claudeに貼り付けてヘルプを求めることです。

しかし、そのデータは今や:

  • Anthropicのシステムに保存されている
  • プランによっては、モデルのトレーニングに使われる可能性がある
  • チャット履歴にアクセスできる人なら誰でも見られる状態にある

**開発者の77%**がAIツールに機密データを貼り付けています。ほとんどの人は、後になって問題に気づきます。

プロキシによる解決策

Model Context Protocol(MCP)は、あなたとAIツールの間にサーバーを設置できる仕組みです。anonym.legalのMCPサーバーはその位置を活用し、テキストがモデルに届く前にPIIを除去します。

4つのステップで機能します:

  1. いつも通りプロンプトを入力する
  2. 送信前にプロキシが傍受する
  3. PIIが検出され、可逆的なトークンに置換される
  4. モデルはクリーンで匿名化されたテキストのみを見る

AIの返答は元の値を復元した状態で戻ってきます。ワークフローは変わりません。

インテグレーションのセットアップ

必要なもの

  • Node.js 18以降
  • Claude Desktop、Cursor、またはClaude拡張機能付きのVS Code
  • anonym.legal APIキー — 無料で取得

ステップ1:APIキーの取得

  1. anonym.legal/auth/signupでサインアップ
  2. 設定 → APIトークンに移動
  3. 新しいトークンを作成
  4. コピーしてください — 一度しか表示されません

ステップ2:Claude Desktopの設定

OSに合わせた設定ファイルを編集します:

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

anonym.legalサーバーを追加します:

{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anonym-legal/mcp-server"],
      "env": {
        "ANONYM_API_KEY": "あなたのAPIキー"
      }
    }
  }
}

ステップ3:Claude Desktopの再起動

アプリを閉じて再度開きます。アクティブなサーバー一覧に「anonym-legal」が表示されます。

Cursor IDEの設定

CursorはMCPと同じプロトコルを使います。.cursor/mcp.jsonに追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "anonym-legal": {
      "url": "https://anonym.legal/mcp",
      "transport": "sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer あなたのAPIキー"
      }
    }
  }
}

匿名化される情報

サーバーは48言語で285種類以上のエンティティを検出します:

カテゴリ
個人情報名前、メール、電話番号、生年月日
財務情報クレジットカード、銀行口座、IBAN
政府機関情報マイナンバー、パスポート、運転免許証
技術情報IPアドレス、APIキー、トークン
医療情報患者ID、保険番号
企業情報従業員ID、口座番号

変換例

あなたのプロンプト:

ユーザー john.smith@acme.com のエラーをデバッグしてください:
カード 4532-1234-5678-9012 の支払い失敗
顧客ID: CUST-12345、IP: 192.168.1.100

モデルが見るもの:

ユーザー [EMAIL_1] のエラーをデバッグしてください:
カード [CREDIT_CARD_1] の支払い失敗
顧客ID: [CUSTOMER_ID_1]、IP: [IP_ADDRESS_1]

あなたが見る返答:

john.smith@acme.com のエラーは、カード
4532-1234-5678-9012 の残高不足の可能性があります...

あなたは実際の値を見ています。モデルはトークンしか見ていません。

高度なオプション

カスタムパターンCUSTOM_PATTERNS環境変数に独自の正規表現を追加:

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

許可リスト — 公開されている名前がマスクされないようにする:

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

エンティティタイプの無効化 — 特定のカテゴリを通過させる:

"DISABLED_ENTITIES": "PHONE_NUMBER,URL"

処理が行われる場所

コンポーネント場所
プロキシあなたのマシン
PII検出anonym.legalサーバー(ドイツ)
AIモデルAnthropic / OpenAIサーバー

プロキシはあなたのマシン上で動作します。検出リクエストのみがanonym.legalに送信されます。プロンプトは保存されません。詳細はプライバシーポリシーをご覧ください。

料金

このインテグレーションはすべてのプランに含まれています:

プラントークン/月料金
無料200€0
Basic2,000€3/月
Pro10,000€15/月
Business50,000€29/月

ほとんどの開発者は月額€3のBasicプランを利用しています。

まとめ

AIツールは日々の開発作業に欠かせない存在になっています。顧客データを見なくても役に立ちます。プロキシがその部分を担います。

このインテグレーション:

  • ワークフローを変えない
  • Claude Desktop、Cursor、VS Codeに対応
  • すべてのプロンプトでPIIを保護
  • ほとんどの開発者は月額€3

一度設定すれば、データはデフォルトで安全に保たれます。


ソース

データを保護する準備はできましたか?

48言語で285以上のエンティティタイプを使用してPIIを匿名化し始めましょう。

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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

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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.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.