io.github.Declade/lucairn-mcp-server

开发者或运维在把业务文本送入大模型前，可先对其中的个人身份信息进行化名处理，降低敏感数据直接暴露给模型的风险。每次响应还会附带签名回执，便于留痕。

研究人员在分析访谈、反馈或工单时，如果文本包含姓名、联系方式等信息，可先脱敏再交给模型处理。这样既保留分析价值，也减少原始身份信息外泄。

当团队需要记录模型响应的可验证凭证时，这个工具会为每次响应返回加密签名回执。它适合用于重视合规、可追溯性的 AI 工作流。