Bir AI ajanına düz bir dille sorarak bir belgede hassas verileri karartabilirsiniz ve karartma yerel olarak, dosyanın içinde, makinenizde çalışır. Claude Desktop, Claude Code, Cursor veya GitHub Copilot ile bağlanmış GroupDocs.Redaction.Mcp ile tek bir istem yeterlidir:

case-file.pdf içindeki tüm e-posta adreslerini karart ve kaydettiğin dosyanın adını bana söyle.

Yapılandırma ve sorun giderme adımlarıyla birlikte adım adım sürüm belgelerde bulunabilir: AI ajanlarıyla belgelerden hassas verileri nasıl karartılır.

Neden bir sohbet modeli sadece belgeyi sizin için karartamıyor?

Bir belgeyi okuyan ve yeni bir belge yazan bir dil modeli, bir yeniden yazma üretir, karartma değil. Yeniden yazma bir oluşumu kaçırabilir, sizden istemediğiniz bir ifadeyi değiştirebilir ve asla orijinal dosyaya dokunmaz. PDF görüntüleyicide çizilen siyah bir dikdörtgen de benzer bir kusura sahiptir: kutunun altındaki metin hâlâ dosyada bulunur ve kopyalanabilir. Ajanın kaldırma işlemini yapması gerekmiyor. Deseni önermeli ve bir aracı çağırmalı, motor ise eşleşen metni doğrudan belgede değiştirmelidir.

Bu, GroupDocs.Redaction.Mcp’deki iş bölümü budur. Ajan desenleri önerir ve çağrıları yönlendirir. Motor ise bunları tam olarak uygular. Hassas görülen şeyleri belirleyen bir sınıflandırıcı yoktur, bu yüzden davranış gözden geçirilebilir ve neyin hassas sayılacağına karar sizde kalır.

Yöntem 1: Desenle metni değiştirme

Bunu bir düzenli ifade olarak tanımlayabileceğiniz her şey için kullanın: e-posta adresleri, ulusal kimlik numaraları, telefon numaraları, hesap numaraları, bir müşteri adı. Ajan redact_texti çağırır; bu, belgede desene uyan metni değiştirir ve karartılmış bir kopya kaydeder. Orijinal dosya dokunulmaz kalır.

case-file.pdf içinde \b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b desenine uyan her şeyi, ABD sosyal güvenlik numaralarını karart. Çalıştırmadan önce deseni bana göster.

Deseni önce görmeyi istemek ekstra bir tur değerindedir. Okuduğunuz bir regex, savunabileceğiniz bir karartmadır; gevşek bir regex istediğinizden daha fazlasını kaldırırken, sıkı bir regex veri bırakabilir. replacement parametresi varsayılan olarak [REDACTED] değerindedir; bu, çıktıyı gözden geçirmeyi kolaylaştırır.

Beklenen sonuç: çıktı klasöründe karartılmış bir kopya ve kaydedilen dosyanın adını içeren bir ajan mesajı.

Yöntem 2: Metin deseninin ulaşamadığı yerleri temizleme

Gövde metnini temizlemek ve kenar yorumları ile yazar alanı hâlâ kişiyi adlandıran bir dosya göndermek, karartmanın en yaygın başarısızlık şeklidir. Hassas veriler dört yerde bulunur ve her birinin kendi aracı vardır:

Verinin bulunduğu yer Araç
Gövde metni redact_text
Tarama, fotoğraf, imza redact_image_area
Yorumlar ve yapışkan notlar redact_annotations
Özelliklerde yazar, şirket, tarih erase_metadata

case-file.docx içindeki tüm ek açıklamaları sil, ardından yazar, şirket ve tarih özelliklerini sil. Her adımı bir önceki adımın ürettiği dosyaya uygula.

redact_annotations, ek açıklama metnini değiştirebilir ya da deleteAll ile ek açıklamaları tamamen kaldırabilir. erase_metadata, Author,Company,CreatedTime gibi virgülle ayrılmış alan listelerini kabul eder ve varsayılan olarak All değerindedir. Zincirleme talimat önemlidir: her çağrı yeni bir dosya yazar, bu yüzden orijinali ikinci adıma besleyen bir ajan birinci adımı atar.

Beklenen sonuç: zincirdeki son adım tarafından üretilen nihai dosya, ve tüm ara dosya adları transkriptte görünür.

Yöntem 3: İstemi vermeden önce karartma yapın ve değerleri konuşmadan dışarıda tutun

Pre-LLM karartması, hassas dizelerin baştan bir barındırılan modele hiç ulaşmadığı anlamına gelir. Belgeler makinenizde kalır, ancak konuşma olmaz. Bulut tabanlı bir modelde, ajanın söylediği şey model sağlayıcıya gider ve karartma işleminde kaldırdığınız dizeleri içerebilir. “jane.smith@example.com adresini kararttım” demek, korumak istediğiniz adresi göndermiş olur.

Müşteri adını standart desenimizle karart. Yanıtında eşleşen metni tekrarlama.

Karartma araçları, eşleşme sayısı değil, kaydedilen dosya adını döndürür. Ajanın yanıtındaki bir sayı, örneğin karartmadan önce metni aramadan elde edilen kendi okumasıdır; bu yüzden bunu bir çapraz kontrol olarak ele al ve araç çıktısı olarak kabul etme. En güçlü ayar için, hiçbir şeyin sınırınızdan çıkmaması için yerel bir model çalıştır; bu aynı zamanda uçtan uca yerel belge karartma otomasyonu sağlar.

Beklenen sonuç: yanıt içinde kaydedilen dosya adı, ve transkriptte hassas dize bulunmaması.

Örnek oturum (kısaltılmış)

You:    Redact every email address in case-file.pdf and tell me which file you saved.
Agent:  I will use this pattern: [\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+
        -> redact_text(file: case-file.pdf, pattern: ..., replacement: "[REDACTED]")
Agent:  Saved case-file_redacted.pdf.
You:    For case-file.docx, delete all annotations and clear the document properties.
Agent:  -> redact_annotations(file: case-file.docx, deleteAll: true)
        Saved the output file.
        -> erase_metadata(file: the file saved by the previous step, fields: "All")
        Saved the output file.

Değerlendirme modunun sınırlamaları nelerdir?

Bunun önemli bir çalışmadan önce açıkça belirtilmesi gerekir. Lisans olmadan sunucu değerlendirme modunda çalışır: işlem başına bir belge, bir karartma, 4 değişiklikle sınırlı ve deneme rozetleri eklenir. On kez geçen bir desen dört kez karartılır ve altı kez yerinde kalır; çıktı temiz görünebilir. Bu sınırlama sadece demo amaçlıdır. Lisanssız bir çalışmanın çıktısını asla dağıtmayın ve önce get_license_status komutunu sorun: “Karartma sunucusunun lisans durumu nedir?”

Sonucun GDPR gibi bir düzenlemeye uygun olup olmadığı kararı size aittir. Sunucu, size verdiğiniz dosyada, sizin belirttiğiniz şeyi kaldırır.

  • Linux’ta PDF. Linux’ta, Docker imajı dahil, redact_image_area ve erase_metadata şu anda PDF dosyalarında başarısız olur (PDF motorunun görüntü işleme kısmı System.Drawing‘e bağlıdır; .NET bunu yalnızca Windows’ta destekler); her ikisi de Word belgelerinde çalışır ve redact_text PDF’de çalışır. PDF alan karartması ve metadata silmeyi Windows’ta dnx ile çalıştırın.

SSS

Claude, bir PDF’den PII’yi yüklemeden karartabilir mi? Evet. MCP sunucusu, AI istemcinizin bir alt süreci olarak yerel stdio üzerinden çalışır ve yapılandırdığınız klasörlerde dosyaları okur ve yazar. Ajana sohbet içinde söylediği her şeyin hâlâ bir bulut model sağlayıcısına gittiğinin farkında olun.

Ajan hassas olanı belirliyor mu? Hayır. Ajan desenleri önerir ve siz onları gözden geçirirsiniz. Motor, verilenleri tam olarak uygular.

Nasıl kurarım? .NET 10 SDK ile dnx GroupDocs.Redaction.Mcp --yes komutunu çalıştırın ve GROUPDOCS_MCP_STORAGE_PATH değişkenini belgelerinizi tutan klasöre ayarlayın. Diğer seçenek Docker’dır: ghcr.io/groupdocs-redaction/redaction-net-mcp.

Daha derine in