anonym.legal

By · Last updated 2026-02-22

Bloga DönTeknik

Claude ve ChatGPT'yi Kişisel Veri Sızdırmadan Kullanın

Yapay zeka araçlarını güvenli kullanmak için geliştirici rehberi. Claude Desktop, Cursor ve VS Code'da şeffaf KVK koruması için MCP Server entegrasyonu nasıl kurulur.

February 22, 20267 dk okuma
MCP ServerClaude DesktopCursor IDEsecure AIdeveloper tools

Geliştiricinin İkilemi

Bir üretim sorununu ayıklıyorsunuz. Yığın izinde müşteri e-posta adresleri var. En hızlı çözüm? Claude'a yapıştırıp yardım istemek.

Ancak bu veriler artık:

  • Anthropic'in sistemlerinde saklanıyor
  • Planınıza bağlı olarak model eğitiminde kullanılabilir
  • Sohbet geçmişinize erişebilen herkes tarafından görülebilir

Geliştiricilerin %77'si yapay zeka araçlarına hassas veri yapıştırıyor. Çoğu sorunu daha sonra fark ediyor.

Proxy Bunu Nasıl Düzeltir

Model Context Protocol (MCP), bir sunucunun siz ve herhangi bir yapay zeka aracı arasında yer almasına olanak tanır. anonym.legal MCP sunucusu bu konumu kullanarak metniniz herhangi bir modele ulaşmadan önce kişisel verileri ayıklar.

Dört adımda çalışır:

  1. Normal şekilde bir istem yazarsınız
  2. Proxy onu göndermeden önce yakalar
  3. Kişisel veriler bulunur ve geri döndürülebilir tokenlar ile değiştirilir
  4. Yapay zeka yalnızca temiz, anonimleştirilmiş metni görür

Yapay zekanın yanıtı gerçek değerler geri yüklenmiş olarak döner. İş akışınız değişmez.

Entegrasyonu Kurma

İhtiyacınız Olanlar

  • Node.js 18 veya üstü
  • Claude Uzantısı ile Claude Desktop, Cursor veya VS Code
  • Bir anonym.legal API anahtarı — ücretsiz alın

Adım 1: API Anahtarınızı Alın

  1. anonym.legal/auth/signup adresinden kaydolun
  2. Ayarlar → API Tokenları'na gidin
  3. Yeni bir token oluşturun
  4. Kopyalayın — onu yalnızca bir kez görürsünüz

Adım 2: Claude Desktop'u Yapılandırın

İşletim sisteminize göre yapılandırma dosyasını düzenleyin:

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 sunucusunu ekleyin:

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

Adım 3: Claude Desktop'u Yeniden Başlatın

Uygulamayı kapatıp yeniden açın. Etkin sunucular altında "anonym-legal" listelendiğini göreceksiniz.

Cursor IDE Kurulumu

Cursor aynı protokolü kullanır. .cursor/mcp.json dosyasına şunu ekleyin:

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

Ne Anonimleştirilir

Sunucu 48 dilde 285'ten fazla varlık türünü yakalar:

KategoriÖrnekler
Kişiselİsimler, e-postalar, telefon numaraları, doğum tarihi
FinansalKredi kartları, banka hesapları, IBAN'lar
ResmiTC kimlik numaraları, pasaport numaraları, sürücü belgeleri
TeknikIP adresleri, API anahtarları, tokenlar
SağlıkHasta kimlikleri, sigorta numaraları
KurumsalÇalışan kimlikleri, hesap numaraları

Örnek Dönüşüm

İsteminiz:

Kullanıcı ahmet.yilmaz@ornek.com'dan gelen bu hatayı ayıkla:
4532-1234-5678-9012 kartı için ödeme başarısız oldu
Müşteri No: CUST-12345, IP: 192.168.1.100

Modelin gördüğü:

Kullanıcı [EMAIL_1]'den gelen bu hatayı ayıkla:
[CREDIT_CARD_1] kartı için ödeme başarısız oldu
Müşteri No: [CUSTOMER_ID_1], IP: [IP_ADDRESS_1]

Sizin gördüğünüz yanıt:

ahmet.yilmaz@ornek.com için hata, 4532-1234-5678-9012
kartının bakiyesinin yetersiz olabileceğini gösteriyor...

Siz gerçek değerleri görürsünüz. Model yalnızca tokenlar gördü.

Gelişmiş Seçenekler

Özel desenler — CUSTOM_PATTERNS ortam değişkenine kendi regex'inizi ekleyin:

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

İzin listesi — genel isimlerin maskelenmesini önleyin:

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

Varlık türlerini devre dışı bırak — belirli kategorilerin geçmesine izin verin:

"DISABLED_ENTITIES": "PHONE_NUMBER,URL"

İşleme Nerede Gerçekleşir

BileşenKonum
MCP sunucusuKendi makineniz
Kişisel veri tespitianonym.legal sunucuları (Almanya)
Yapay zeka modeliAnthropic / OpenAI sunucuları

Proxy kendi makinenizde çalışır. Yalnızca tespit çağrısı anonym.legal'e gider. İstemleriniz saklanmaz. Ayrıntılar için gizlilik politikasına bakın.

Fiyatlandırma

Entegrasyon tüm planlara dahildir:

PlanAylık TokenFiyat
Ücretsiz200€0
Temel2.000€3/ay
Pro10.000€15/ay
İş50.000€29/ay

Çoğu geliştirici aylık €3 ile Temel planında kalır.

Sonuç

Yapay zeka araçları artık günlük geliştirme çalışmalarının bir parçası. Yararlı olmak için müşterilerinizin verilerini görmeleri gerekmiyor. Proxy bunu sizin için halleder.

Entegrasyon:

  • İş akışı değişikliği gerektirmez
  • Claude Desktop, Cursor ve VS Code ile çalışır
  • Her istemde, her seferinde kişisel verileri korur
  • Çoğu geliştirici için aylık €3 maliyeti var

Bir kez kurun. Verileriniz varsayılan olarak güvende kalır.

İlgili Makaleler

Teknik

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Teknik

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Teknik

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Verilerinizi korumaya hazır mısınız?

48 dilde 285+ varlık türü ile PII anonimleştirmeye başlayın.

Ücretsiz Deneme BaşlatÖzellikleri Görüntüle

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • 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.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

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.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.