API

Basis-URL: https://mitanon.mollet.it/api/v1 · Authentifizierung über Authorization: Bearer <API-Schlüssel> (alternativ X-Api-Key). Schlüssel legst du unter API-Schlüssel an.

Der übliche Ablauf

Session anlegen (oder eine bestehende weiterverwenden).
POST /anonymize mit dem Originaltext – zurück kommt der Text mit Platzhaltern.
Diesen Text an die öffentliche KI geben.
POST /deanonymize mit der KI-Antwort und derselben sessionId.

Ohne sessionId legt /anonymize selbst eine an und gibt sie zurück – praktisch für Einzeiler im Skript.

Endpunkte

Methode	Pfad	Zweck
`GET`	`/health`	Dienst und Modell erreichbar?
`GET`	`/entity-types`	Liste der erkannten Typen
`POST`	`/sessions`	Session anlegen
`GET`	`/sessions`	Sessions auflisten
`GET`	`/sessions/{id}`	Eine Session
`DELETE`	`/sessions/{id}`	Session samt Zuordnung löschen
`GET`	`/sessions/{id}/mappings?klartext=true`	Zuordnung abfragen
`POST`	`/anonymize`	Text anonymisieren
`POST`	`/deanonymize`	Platzhalter zurücksetzen
`POST`	`/extract`	Text aus einer Datei holen (multipart)
`POST`	`/anonymize-file`	Datei lesen und gleich anonymisieren (multipart)

Beispiel

curl -s -X POST https://mitanon.mollet.it/api/v1/anonymize \
  -H "Authorization: Bearer $MITANON_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "titel": "Ticket 4711",
        "text": "Herr Müller von der Muster GmbH meldet sich unter 07033 123456.",
        "llmVerwenden": true
      }'

Antwort:

{
  "sessionId": "3b6f5e44-cb1d-4624-851d-db9e92d5e6df",
  "text": "Herr [PERSON_1] von der [FIRMA_1] meldet sich unter [TELEFON_1].",
  "ersetzungen": 3,
  "llmGenutzt": true,
  "warnungen": [],
  "platzhalter": [
    { "platzhalter": "[PERSON_1]", "typ": "PERSON", "bezeichnung": "Person", "vorkommen": 1, "erkanntVon": "llm" }
  ]
}

Und der Rückweg:

curl -s -X POST https://mitanon.mollet.it/api/v1/deanonymize \
  -H "Authorization: Bearer $MITANON_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "sessionId": "3b6f5e44-cb1d-4624-851d-db9e92d5e6df",
        "text": "Bitte rufen Sie [PERSON_1] unter [TELEFON_1] zurück."
      }'

Dateien

Gelesen werden PDF, DOCX, XLSX, E-Mail (.eml/.msg, inklusive Anhängen) sowie Text-, CSV-, Log-, JSON-, XML- und HTML-Dateien. Ein PDF ohne Textebene wird erkannt und per Bilderkennung auf der GPU gelesen.

curl -s -X POST https://mitanon.mollet.it/api/v1/anonymize-file \
  -H "Authorization: Bearer $MITANON_KEY" \
  -F "datei=@rechnung.pdf" \
  -F "titel=Rechnung 0815" \
  -F "llmVerwenden=true"

Nur den Text herausholen, ohne zu anonymisieren, geht mit /extract – gleicher Aufbau, nur das Feld datei.

Formularfeld	Bedeutung
`datei`	Pflicht. Die Datei selbst.
`sessionId`	Optional, sonst wird eine neue Session angelegt.
`titel`	Optional. Standard ist der Dateiname.
`llmVerwenden`	`true`/`false`, Standard `true`.
`typenAus`	Kommagetrennt, z.B. `DOMAIN,URL`.
`originaleZurueckgeben`	`true`/`false`, Standard `false`.

Stammt der Text aus der Bilderkennung, steht das in der Antwort unter datei.bilderkennung und als Warnung. OCR-Lesefehler bedeuten: ein falsch erkannter Name wird nicht ersetzt.

Felder von /anonymize

Feld	Typ	Bedeutung
`text`	string	Pflicht. Der Originaltext.
`sessionId`	guid	Optional. Fehlt sie, wird eine neue Session angelegt.
`titel`	string	Optional. Titel einer neu angelegten Session.
`llmVerwenden`	bool	Standard `true`. Auf `false` laufen nur die Regeln – schnell, aber ohne Namen und Firmen.
`typenAus`	string[]	Typen, die stehen bleiben sollen, z.B. `["DOMAIN","URL"]`.
`originaleZurueckgeben`	bool	Standard `false`. Nur setzen, wenn der Aufrufer die Klartexte wirklich braucht.

Was zu beachten ist

Ist das lokale Modell nicht erreichbar, antwortet /anonymize trotzdem – aber mit einer Warnung im Feld warnungen. Wer automatisiert weiterverarbeitet, sollte das prüfen, sonst gehen Klarnamen an die öffentliche KI.
Platzhalter gelten nur innerhalb ihrer Session. Andere Session, andere Nummern.
Sessions verfallen nach 30 Tagen (einstellbar über lebensdauerTage) und werden dann samt Originalwerten gelöscht.
/deanonymize meldet unter unbekanntePlatzhalter, was es nicht zuordnen konnte.