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PrivacyScrubber MCP
在本地检查文本与文件中的个人信息、凭据和自定义敏感模式，为发送给模型的上下文做脱敏。
PrivacyScrubber MCP 能做什么
在本地检查文本与文件中的个人信息、凭据和自定义敏感模式，为发送给模型的上下文做脱敏。
- 生成式AI应用运行安全防护
如何使用 PrivacyScrubber MCP
在模型调用前检查上下文敏感字段
准备输入
- 待处理文本或文件
- 敏感字段规则
- 支持 MCP 的客户端
操作步骤
- 配置要识别的凭据和个人信息类型，限定输入文件范围。
- 对样例运行本地脱敏并查看替换结果。
- 人工核对漏检与误替换，再把合适的脱敏内容用于后续模型请求。
预期交付物
- 脱敏文本
- 敏感字段检查结果
自动脱敏不等于满足全部合规要求，仍需检查隐含身份信息和误检。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估PrivacyScrubber MCP
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
