Najczęściej zadawane pytania

Oba produkty są zbudowane na tym samym silniku detekcji opartym na Microsoft Presidio, posiadają certyfikację ISO 27001:2022 i działają na niemieckich serwerach (Hetzner). Kluczowe różnice:

anonym.legal — zorientowany na deweloperów. 7 narzędzi MCP, 267+ typów encji, 48 języków, grupy encji, 6 operatorów. Idealny dla indywidualnych deweloperów, legal tech oraz zespołów budujących potoki AI operujące na danych tekstowych. MCP: transport HTTP pod adresem https://anonym.legal/mcp (instalacja nie jest wymagana).

cloak.business — pełna platforma. 10 narzędzi MCP, 320+ typów encji, ponad 70 krajów, OCR obrazów w 38 językach, przetwarzanie wsadowe (1–100 tekstów na wywołanie) oraz rozszerzenie Chrome dla narzędzi AI działających w przeglądarce. Idealna dla przedsiębiorstw, zespołów pracujących z dokumentami wizualnymi oraz organizacji potrzebujących ochrony PII na poziomie przeglądarki. NPM: cloak-business-mcp-server.

Oba produkty oferują bezpłatny plan za €0, dzięki któremu można je przetestować przed podjęciem decyzji.

Tak — cloak.business to produkt z funkcjami przetwarzania obrazów. Udostępnia dwa dedykowane narzędzia MCP: cloak_analyze_image (OCR + wykrywanie PII w 38 językach) oraz cloak_redact_image (wizualna redakcja rysująca czarne prostokąty na wykrytych obszarach PII w obrazie). To sprawia, że cloak.business jest właściwym wyborem dla procesów obejmujących zeskanowane dokumenty, zdjęcia, zrzuty ekranu i inne dane wizualne. anonym.legal obsługuje wyłącznie tekst.

Dla potoków przetwarzających duże ilości dokumentów lepszym wyborem jest cloak.business. Jego cloak_batch_analyze narzędzie przetwarza od 1 do 100 tekstów w jednym wywołaniu API, znacząco redukując opóźnienia i narzut wywołań API przy procesach masowych. Obsługuje również więcej typów encji (320+ wobec 267+) i pokrywa więcej krajów (70+ wobec 48 języków). Jeśli przetwarzasz wyłącznie tekst przy umiarkowanej objętości, prostszym rozwiązaniem do integracji jest 7-narzędziowe API anonym.legal. Oba produkty startują za darmo — plan płatny wykupujesz dopiero wtedy, gdy potrzebujesz wyższych limitów.

Serwer MCP (Model Context Protocol) anonym.legal integruje się bezpośrednio z narzędziami AI do programowania, takimi jak Claude i Cursor, przechwytując tekst zanim trafi on do dostawcy AI, i automatycznie wykrywając klucze API, dane uwierzytelniające baz danych, zmienne środowiskowe oraz zastrzeżone wzorce kodu. Serwer MCP działa jako warstwa pośrednicząca — deweloperzy korzystają ze swoich narzędzi AI normalnie, podczas gdy dane PII i sekrety są usuwane w czasie rzeczywistym.

Serwer MCP przechwytuje tekst umowy zanim trafi do Claude, automatycznie wykrywając i zastępując nazwiska klientów, adresy, warunki finansowe oraz identyfikatory specyficzne dla sprawy zanonimizowanymi tokenami. Prawnicy pracują z AI w normalny sposób — anonimizacja jest transparentna, a funkcja odwracalnego szyfrowania (w planach płatnych) pozwala przywrócić oryginalne nazwiska w odpowiedzi AI. Spełnia to wymogi tajemnicy adwokackiej, jednocześnie umożliwiając wykorzystanie AI w pracy prawniczej.

Zamiast całkowicie blokować narzędzia AI (co sprzyja powstawaniu shadow IT), serwer MCP (zarówno anonym.legal, jak i cloak.business) oraz rozszerzenie Chrome cloak.business zapewniają techniczne mechanizmy kontroli, które usuwają dane PII i zastrzeżone informacje zanim trafią do dostawców AI. Pracownicy korzystają z ChatGPT, Claude i innych narzędzi w normalny sposób, podczas gdy wrażliwe dane są automatycznie przechwytywane i anonimizowane. Takie podejście pozwala czerpać korzyści z produktywności AI przy jednoczesnym spełnieniu wymogów bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.

Serwer MCP anonym.legal integruje się jako warstwa pośrednicząca między środowiskiem programistycznym a dostawcą AI, automatycznie wykrywając klucze API, ciągi połączeniowe, tokeny JWT, dane uwierzytelniające AWS i inne sekrety, zanim zostaną przesłane. Serwer działa lokalnie i przetwarza przechwytywanie w czasie rzeczywistym, nie spowalniając procesu programistycznego.

Nie ma pakietu npm do zainstalowania. Serwer MCP anonym.legal wykorzystuje wyłącznie transport HTTP — Node.js ani npm nie są wymagane. Dodaj go do pliku claude_desktop_config.json lub ustawień MCP Cursor, podając punkt końcowy https://anonym.legal/mcp oraz nagłówek Authorization: Bearer YOUR_API_KEY z kluczem API anonym.legal (plan Pro lub Business).

Praktyczne rozwiązanie GenAI DLP łączy ochronę na poziomie przeglądarki (rozszerzenie Chrome cloak.business dla ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Perplexity) z integracją narzędzi deweloperskich (serwer MCP — anonym.legal lub cloak.business — dla Claude, Cursor) oraz ochroną na poziomie dokumentów (dodatek Office dla Worda, dostępny w obu produktach). Oba produkty korzystają z infrastruktury hostowanej w UE (Niemcy), wykrywającej 267–320+ typów encji w ponad 48 językach, zanim dane trafią do jakiegokolwiek dostawcy AI.

Serwer MCP (anonym.legal lub cloak.business) działa jako lokalne oprogramowanie pośredniczące, które przechwytuje żądania narzędzi AI, usuwa dane PII i sekrety, a do dostawców AI przekazuje wyłącznie oczyszczoną treść. Całe wykrywanie PII odbywa się z wykorzystaniem API hostowanych w UE (Niemcy, Hetzner) — żadne wrażliwe dane nie są wysyłane do zewnętrznych dostawców AI. Dla narzędzi AI działających w przeglądarce rozszerzenie Chrome cloak.business zapewnia ten sam poziom ochrony, nie wymagając od deweloperów zmiany sposobu pracy.

Tego typu incydent wymaga trzech warstw zapobiegania: przechwytywania na poziomie przeglądarki (rozszerzenie Chrome), integracji z narzędziami AI (serwer MCP) oraz kontroli na poziomie sieci. Rozszerzenie Chrome cloak.business wykrywa dane PII w zawartości schowka, zanim trafią do chatbotów AI, natomiast serwer MCP (anonym.legal lub cloak.business) zapewnia tę samą ochronę dla narzędzi AI wykorzystywanych przez deweloperów. Wszystkie produkty wykrywają nazwiska, numery SSN, adresy i inne dane PII w czasie rzeczywistym przed ich wysłaniem.

Operatory określają sposób anonimizacji każdego typu encji. Jest ich 6: replace zastępuje wartość niestandardową etykietą, np. [CLIENT]; redact całkowicie usuwa wartość; hash (SHA-256 lub SHA-512) generuje deterministyczny, jednokierunkowy odcisk przydatny do deduplikacji; encrypt (AES-256) szyfruje wartość kluczem podanym przez użytkownika — odwracalna wyłącznie dla posiadaczy klucza; mask ukrywa konfigurowalną liczbę znaków od początku lub końca; keep przepuszcza encję bez zmian. Operatory konfiguruje się dla każdego typu encji osobno, w ramach jednego wywołania anonymize_text — np. hash dla PERSON, encrypt dla IBAN, mask dla CREDIT_CARD, redact dla US_SSN.

Gdy wywołujesz anonymize_text z mode: "tokenize" (wartość domyślna), serwer zwraca session_id. Tokeny w tekście można później przywrócić za pomocą detokenize_text przy użyciu tego session_id. Istnieją dwa poziomy trwałości: session (domyślny) przechowuje tokeny przez 24 godziny — odpowiedni dla pojedynczych sesji rozmów z AI. persistent przechowuje tokeny przez 30 dni — odpowiedni dla długotrwałych procesów, przeglądów prawnych czy rekordów obejmujących wiele sesji. Wszystkie aktywne sesje można wylistować za pomocą list_sessions i usunąć dowolną z nich za pomocą delete_session w celu zapewnienia zgodności z prawem do usunięcia danych wynikającym z GDPR.

Tak — należy użyć parametru ad_hoc_recognizers zarówno w analyze_text jak i anonymize_text. Każdy rozpoznawacz określa entity_type nazwę (np. „EMPLOYEE_ID”), jeden lub więcej patterns (wyrażenie regularne + opcjonalny wskaźnik pewności), opcjonalne context słowa zwiększające pewność wykrycia oraz opcjonalny languages ograniczający zakres. Można zdefiniować do 10 niestandardowych rozpoznawaczy na żądanie. Obejmuje to identyfikatory wewnętrzne, kody projektów, formaty zastrzeżone oraz wszelkie dane specyficzne dla danej organizacji, których nie ma w standardowej bibliotece 267+ typów encji.

Tryb E2E (e2e_mode: true w anonymize_text) przenosi mapowanie tokenów po stronie klienta. Zamiast serwera przechowującego informację, który token odpowiada której oryginalnej wartości, serwer zwraca pozycje poszczególnych encji w tekście źródłowym, a klient buduje mapowanie lokalnie. Serwer widzi wyłącznie zanonimizowany tekst — nigdy wartości PII ani samo mapowanie. Tryb E2E warto stosować, gdy: działasz w środowisku zero-trust, w którym nawet serwery anonym.legal nie mogą przechowywać mapowań; musisz zaszyfrować mapowanie własnym kluczem; lub budujesz samodzielny system, w którym serwer pełni wyłącznie funkcję silnika detekcji.

Gdy Claude lub inna AI zwraca odpowiedź zawierającą tokeny w rodzaju <PERSON_1> lub <EMAIL_1>, tokeny te można przywrócić, wywołując anonym_legal_detokenize_text z tekstem oraz session_id pochodzącym z oryginalnej anonimizacji. W Claude Desktop (tryb stdio) można polecić Claude, aby wywołał detokenize_text automatycznie w ramach swojego przepływu odpowiedzi. Serwer MCP nie przechwytuje automatycznie odpowiedzi AI — wywołanie detokenizacji musi być jawne. Takie podejście daje pełną kontrolę nad tym, kiedy i czy w ogóle przywracać oryginalne wartości.

Grupy encji to predefiniowane zestawy powiązanych typów encji. Zamiast wymieniać osobno ponad 20 niemieckich identyfikatorów, wystarczy przekazać entity_groups: ["DACH"] a wszystkie identyfikatory DE/AT/CH/LI zostaną uwzględnione automatycznie. Dostępne grupy to m.in.: UNIVERSAL (popularne PII), FINANCIAL (bankowość), HEALTHCARE (dane medyczne), CORPORATE (identyfikatory firmowe), NORTH_AMERICA, DACH, UK_IRELAND, FRANCE, LATIN_AMERICA, NORDIC, ITALY, LUSOPHONE, NETHERLANDS, POLAND, ASIA_PACIFIC, OCEANIA, EASTERN_EUROPE, CENTRAL_EUROPE, BALKANS, BALTIC, SOUTHERN_EUROPE, MIDDLE_EAST, VEHICLE, INSURANCE, LEGAL, EDUCATION. Grupy można łączyć — np. ["UNIVERSAL", "FINANCIAL", "DACH"] — a na dodatek dodać pojedyncze encje.

anonym.legal wykrywa 267+ typów encji PII w 48 językach. Obejmuje to dane osobowe (nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów), dane finansowe (karty kredytowe, IBAN), dokumenty tożsamości (numer SSN, paszport, prawo jazdy), identyfikatory techniczne (adresy IP, klucze API), dane medyczne oraz identyfikatory specyficzne dla poszczególnych krajów, takie jak brazylijski CPF, indyjski PAN i Aadhaar, niemiecki Steuer-ID, francuski NIR, skandynawskie personnummer i wiele innych.

Nie — 267+ typów encji anonym.legal obejmuje brazylijski CPF, indyjski PAN i Aadhaar, wszystkie formaty IBAN obowiązujące w UE oraz dziesiątki innych identyfikatorów krajowych z wbudowaną walidacją sumy kontrolnej. Wiedza o formatach poszczególnych krajów oraz logika walidacji są utrzymywane przez zespół anonym.legal, dzięki czemu organizacje działające globalnie uzyskują pełne pokrycie z jednego narzędzia, bez konieczności samodzielnego tworzenia wyrażeń regularnych.

Standardowe Presidio z domyślnymi ~55 typami encji często nadmiernie dopasowuje wyniki w kontekstach technicznych, ponieważ brakuje mu filtrowania uwzględniającego kontekst. anonym.legal rozszerza Presidio o 267+ typów encji oraz hybrydowe, trójwarstwowe podejście do detekcji — wyrażenia regularne dla wzorców strukturalnych, NLP dla encji semantycznych oraz walidację krzyżową między warstwami — co znacząco redukuje liczbę fałszywych alarmów w plikach logów, kodzie i dokumentach technicznych, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej skuteczności wykrywania rzeczywistych danych PII.

Większość narzędzi do wykrywania PII jest zorientowana na język angielski — niemiecki Steuer-ID (11 cyfr z sumą kontrolną), francuski NIR (15 cyfr) czy polski PESEL mają unikalne formaty, które generyczne wyrażenia regularne całkowicie pomijają. anonym.legal wykorzystuje trójwarstwowy stos detekcji: natywne językowo modele spaCy dla 25 europejskich języków o bogatych zasobach, Stanza dla 7 kolejnych języków oraz transformery międzyjęzykowe XLM-RoBERTa dla 16 języków o mniejszych zasobach. Dzięki 267+ typom encji, obejmującym identyfikatory z regionu DACH, krajów nordyckich i Europy Wschodniej, wykrywanie zgodne z GDPR działa we wszystkich państwach członkowskich UE.

anonym.legal oferuje cztery plany: Free (200 tokenów/miesiąc, €0), Basic (1000 tokenów/cykl, €3), Pro (4000 tokenów/cykl, €15), Business (10 000 tokenów/cykl, €29). Serwer MCP jest dostępny we wszystkich planach. Koszt w tokenach zależy od operacji: anonymize_text kosztuje 3–20+ tokenów, analyze_text kosztuje 2–10+ tokenów. Większość niezależnych deweloperów pozostaje przy planie Basic za €3/miesiąc.

Tokeny są zużywane w zależności od operacji API. analyze_text kosztuje 2–10+ tokenów (w zależności od długości tekstu i liczby encji), anonymize_text kosztuje 3–20+ tokenów, detokenize_text kosztuje 1–5+ tokenów. Operacje zarządzające (get_balance, estimate_cost, list_sessions, delete_session) są bezpłatne. Jeden token odpowiada w przybliżeniu 4 analizowanym znakom tekstu.

Tak — serwer MCP jest dostępny w planach Pro i Business. Plan Pro (€15/miesiąc, 4000 tokenów/cykl) pokrywa potrzeby większości indywidualnych deweloperów. Plan Business (€29/miesiąc, 10 000 tokenów/cykl) jest idealny dla zespołów.

Vibe coding to sposób tworzenia aplikacji polegający na opisywaniu intencji w języku naturalnym agentom AI, takim jak Cursor, Claude czy Windsurf. Ryzyko z punktu widzenia GDPR polega na tym, że deweloperzy rutynowo umieszczają w tych promptach rzeczywiste dane klientów — nazwiska, adresy e-mail, rekordy kont, klucze API. Dane te są następnie przesyłane na serwery zewnętrznych dostawców modeli AI. Zgodnie z art. 5 ust. 1 lit. c) GDPR dane osobowe muszą być ograniczone do niezbędnego minimum. Wysyłanie pełnych rekordów produkcyjnych jako kontekstu dla AI nie spełnia tego wymogu.

Serwer MCP anonymize.dev przechwytuje każdy prompt, zanim opuści twoje urządzenie, zastępując dane PII odwracalnymi tokenami. AI otrzymuje wyłącznie tokeny — nigdy rzeczywiste dane.

Shadow AI to zjawisko polegające na korzystaniu przez pracowników z niezatwierdzonych narzędzi AI — zwykle za pośrednictwem kont prywatnych — poza nadzorem działu IT. 88% organizacji wykorzystuje AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a mimo to niemal połowa użytkowników korzysta z prywatnych kont AI działających poza jakąkolwiek umową powierzenia przetwarzania danych. Rodzi to odpowiedzialność w świetle GDPR: brak jest umowy powierzenia przetwarzania danych (DPA), a przesłanych danych nie sposób poddać audytowi.

Gdy organizacje zapewniają zatwierdzony, bezpieczny pod względem prywatności dostęp do AI, korzystanie z nieautoryzowanych narzędzi spada o 89%. anonymize.dev gwarantuje, że nawet zatwierdzone narzędzia prawidłowo obsługują dane PII na poziomie protokołu.

Serwer MCP działa na poziomie protokołu — przechwytuje prompty AI, zanim trafią do jakiegokolwiek modelu, niezależnie od tego, czy deweloper korzysta z Claude Desktop, Cursor, VS Code czy innego narzędzia zgodnego z MCP. Oznacza to, że ochrona PII jest egzekwowana w sposób spójny we wszystkich zatwierdzonych narzędziach AI, bez konieczności ręcznego oczyszczania promptów przez deweloperów.

W przypadku zespołów wdrożenie serwera MCP jako zestandaryzowanej konfiguracji zmniejsza motywację do korzystania z prywatnych kont AI: ochrona prywatności odbywa się automatycznie, dzięki czemu deweloperzy mogą pracować z rzeczywistym kontekstem bez ryzyka.

Tak. Wymogi AI Act UE dotyczące systemów AI wysokiego ryzyka staną się egzekwowalne 2 sierpnia 2026 roku. Kluczowe obowiązki istotne dla programowania wspomaganego przez AI:

• Art. 10 — Zarządzanie danymi: Dane treningowe i wejściowe muszą być odpowiednie, reprezentatywne i w możliwie największym stopniu wolne od błędów. Warstwa minimalizacji danych anonymize.dev zapewnia, że modele AI otrzymują wyłącznie to, co niezbędne.
• Art. 13 — Przejrzystość: Systemy AI wysokiego ryzyka muszą rejestrować dane wejściowe i wyjściowe. Rekordy sesji anonymize.dev stanowią ścieżkę audytową dokumentującą, co zostało zanonimizowane, dla jakich typów encji i kiedy.

W połączeniu z art. 25 GDPR (privacy by design), anonymize.dev automatyzuje zasadę minimalizacji danych na poziomie protokołu.

Art. 25 GDPR wymaga, aby minimalizacja danych i ochrona prywatności były wbudowane w systemy już na etapie projektowania — a nie dodawane później. anonymize.dev realizuje to na poziomie protokołu MCP: dane PII są usuwane, zanim rozpocznie się przetwarzanie przez AI, dzięki czemu system AI nigdy nie przetwarza więcej danych osobowych, niż jest to niezbędne do wykonania zadania. Proces ten jest w pełni automatyczny — deweloper nie musi podejmować żadnych działań przy każdym żądaniu.

Serwery zlokalizowane w UE (Hetzner, Niemcy), certyfikacja ISO 27001:2022 oraz tryb sesji Zero-Knowledge (w którym serwer nigdy nie przechowuje mapowania token-wartość w postaci jawnej) zapewniają środki techniczne i organizacyjne wymagane na mocy art. 32.

Tak. Rekordy sesji dokumentują: jakie typy encji zostały wykryte, jakie operatory zostały zastosowane (hash/encrypt/mask/redact/replace), identyfikator sesji oraz znacznik czasu. Dzienniki te można wyeksportować, aby wykazać, że minimalizacja danych została zastosowana przed przetwarzaniem przez AI. Narzędzie delete_session zapewnia zgodność z art. 17 GDPR (prawo do usunięcia danych) — na żądanie trwale usuwa wszystkie mapowania tokenów.

Uwaga: anonymize.dev obejmuje warstwę procesów AI. Pełny audyt GDPR obejmuje całą infrastrukturę przetwarzania danych organizacji — polityki organizacyjne, umowy DPA oraz oceny DPIA pozostają w gestii użytkownika.

AI agentowa odnosi się do systemów AI, które samodzielnie planują i wykonują wieloetapowe zadania — przeglądają strony internetowe, odpytują bazy danych, wywołują API, piszą i uruchamiają kod — często przy minimalnym nadzorze człowieka nad poszczególnymi krokami. Ryzyko dla prywatności jest tu większe niż w przypadku pojedynczej interakcji z czatem: agent może gromadzić duże ilości danych osobowych w trakcie wielu wywołań narzędzi, a nadzór człowieka nad każdym pojedynczym działaniem jest często niepraktyczny.

Brytyjski urząd ICO opublikował w styczniu 2026 roku wytyczne dotyczące obowiązków ochrony danych związanych z AI agentową. anonymize.dev ogranicza to ryzyko, zapewniając, że każdy prompt i okno kontekstu trafiające do modelu AI agenta zawiera wyłącznie tokeny, a nie rzeczywiste dane PII — niezależnie od liczby wywołań narzędzi wykonanych przez agenta.

Gdy do Claude lub Cursor dodawane są zewnętrzne serwery MCP (do dostępu do baz danych, operacji na plikach, wyszukiwania w sieci), mechanizmy ochrony prywatności stosowane przez Anthropic lub Cursor obejmują model AI — nie dodane serwery MCP. AI może polecić tym serwerom przetworzenie dowolnych danych z bieżącego kontekstu rozmowy, w tym danych PII.

anonymize.dev eliminuje tę lukę, przechwytując każdy prompt na poziomie protokołu MCP, zanim zobaczy go model AI — a tym samym zanim trafi do jakiegokolwiek innego serwera MCP. Pozostałe serwery MCP otrzymują wyłącznie stokenizowane dane.

Atak Toxic Agent Flow polega na tym, że złośliwa treść z zewnętrznego źródła (zgłoszenie na GitHubie, strona internetowa, dokument odczytywany przez agenta) zawiera ukryte instrukcje, które przejmują kontrolę nad agentem AI i skłaniają go do eksfiltracji danych za pośrednictwem połączonych narzędzi MCP. Udokumentowany przykład: atakujący wykorzystali zgłoszenia na GitHubie, aby doprowadzić do wycieku zawartości prywatnego repozytorium za pośrednictwem serwera MCP GitHuba.

anonymize.dev ogranicza zasięg skutków takiego ataku: ponieważ rzeczywiste dane PII zostają zastąpione tokenami, zanim zbudowany zostanie kontekst agenta, wszelkie dane wyeksfiltrowane w wyniku ataku Toxic Agent Flow zawierają wyłącznie tokeny — a nie rzeczywiste rekordy klientów, klucze API czy inne wrażliwe wartości.