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개인정보 유출 없이 Claude와 ChatGPT 사용하기

AI 어시스턴트를 안전하게 사용하기 위한 개발자 가이드. Claude Desktop, Cursor, VS Code에서 투명한 개인정보 보호를 위한 MCP Server 통합 설정 방법.

February 22, 20267 분 읽기
MCP ServerClaude DesktopCursor IDEsecure AIdeveloper tools

개발자의 딜레마

프로덕션 이슈를 디버깅하고 있습니다. 스택 트레이스에 고객 이메일 주소가 포함돼 있습니다. 가장 빠른 해결책? Claude에 붙여넣고 도움을 요청하는 것입니다.

하지만 그 데이터는 이제:

  • Anthropic 시스템에 저장됩니다
  • 플랜에 따라 모델 학습에 사용될 수 있습니다
  • 대화 기록에 접근할 수 있는 모든 사람에게 노출됩니다

**개발자의 77%**가 AI 도구에 민감한 데이터를 붙여넣습니다. 대부분은 나중에야 문제를 인식합니다.

프록시가 이 문제를 해결하는 방법

Model Context Protocol(MCP)을 통해 서버가 귀하와 AI 도구 사이에 위치할 수 있습니다. anonym.legal MCP 서버는 그 위치를 활용해 텍스트가 어떤 모델에 닿기 전에 개인정보를 제거합니다.

네 단계로 작동합니다:

  1. 평소대로 프롬프트를 입력합니다
  2. 프록시가 전송 전에 가로챕니다
  3. 개인정보를 찾아 가역 토큰으로 교체합니다
  4. AI는 깨끗하게 익명화된 텍스트만 봅니다

AI 응답은 실제 값이 복원된 상태로 돌아옵니다. 워크플로우는 변경되지 않습니다.

통합 설정

필요한 것

  • Node.js 18 이상
  • Claude Desktop, Cursor, 또는 Claude 확장이 있는 VS Code
  • anonym.legal API 키 — 무료로 발급받기

1단계: API 키 발급

  1. anonym.legal/auth/signup에서 가입합니다
  2. 설정 → API 토큰으로 이동합니다
  3. 새 토큰을 생성합니다
  4. 복사합니다 — 한 번만 볼 수 있습니다

2단계: Claude Desktop 설정

OS에 맞는 설정 파일을 편집합니다:

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 서버를 추가합니다:

```json { "mcpServers": { "anonym-legal": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anonym-legal/mcp-server"], "env": { "ANONYM_API_KEY": "your-api-key-here" } } } } ```

3단계: Claude Desktop 재시작

앱을 닫고 다시 엽니다. 활성 서버 목록에서 "anonym-legal"을 확인할 수 있습니다.

Cursor IDE 설정

Cursor는 동일한 프로토콜을 사용합니다. `.cursor/mcp.json`에 다음을 추가합니다:

```json { "mcpServers": { "anonym-legal": { "url": "https://anonym.legal/mcp", "transport": "sse", "headers": { "Authorization": "Bearer your-api-key-here" } } } } ```

익명화 대상 항목

서버는 48개 언어에서 285개 이상의 엔터티 유형을 탐지합니다:

카테고리예시
개인이름, 이메일, 전화번호, 생년월일
금융신용카드, 은행 계좌, IBAN
정부주민번호, 여권번호, 운전면허증
기술IP 주소, API 키, 토큰
의료환자 ID, 보험 번호
기업직원 ID, 계좌번호

변환 예시

귀하의 프롬프트: ``` user john.smith@acme.com에서 발생한 이 오류를 디버깅해 주세요: 카드 4532-1234-5678-9012에 대한 결제 실패 고객 ID: CUST-12345, IP: 192.168.1.100 ```

모델이 보는 것: ``` [EMAIL_1] 사용자에서 발생한 이 오류를 디버깅해 주세요: 카드 [CREDIT_CARD_1]에 대한 결제 실패 고객 ID: [CUSTOMER_ID_1], IP: [IP_ADDRESS_1] ```

귀하가 받는 응답: ``` john.smith@acme.com의 오류를 보면 카드 4532-1234-5678-9012의 잔액이 부족할 수 있습니다... ```

귀하는 실제 값을 봅니다. 모델은 토큰만 봤습니다.

고급 옵션

사용자 정의 패턴 — `CUSTOM_PATTERNS` 환경 변수에 자체 정규식을 추가합니다:

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

허용 목록 — 공개 이름이 마스킹되지 않도록 합니다:

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

엔터티 유형 비활성화 — 특정 카테고리를 통과시킵니다:

```json "DISABLED_ENTITIES": "PHONE_NUMBER,URL" ```

처리 위치

구성 요소위치
MCP 서버귀하의 기기
개인정보 탐지anonym.legal 서버 (독일)
AI 모델Anthropic / OpenAI 서버

프록시는 귀하의 기기에서 실행됩니다. 탐지 호출만 anonym.legal로 전달됩니다. 프롬프트는 저장되지 않습니다. 자세한 내용은 개인정보 정책을 참조하세요.

가격

통합은 모든 플랜에 포함됩니다:

플랜월 토큰가격
무료200€0
Basic2,000€3/월
Pro10,000€15/월
Business50,000€29/월

대부분의 개발자는 월 €3의 Basic을 사용합니다.

결론

AI 도구는 이제 일상적인 개발 작업의 일부입니다. 고객 데이터를 볼 필요 없이도 유용할 수 있습니다. 프록시가 그것을 대신 처리합니다.

통합 특징:

  • 워크플로우 변경 불필요
  • Claude Desktop, Cursor, VS Code와 연동
  • 모든 프롬프트에서 매번 개인정보 보호
  • 대부분의 개발자에게 월 €3

한 번 설정하면 데이터는 기본적으로 안전합니다.


출처

데이터 보호를 시작할 준비가 되셨나요?

48개 언어로 285개 이상의 엔티티 유형으로 PII 익명화를 시작하세요.

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A small team of engineers and lawyers built this.

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Our founder note spells out why we started.

Where to start

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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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