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xiaYuTian11

xiaYuTian11/maskit

Una pasarela local de privacidad que oculta datos sensibles en los prompts enviados a API de LLM y restaura los valores originales en las respuestas en streaming.

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¿Qué es?

Maskit se sitúa entre las herramientas de programación con IA o los chats en el navegador y los proveedores externos de modelos. Analiza localmente las solicitudes para detectar claves de API, cadenas de conexión a bases de datos, IP privadas, números de teléfono, números de identificación y datos similares, que reemplaza por marcadores estructurados antes de que salgan del equipo. Cuando responde el modelo, los marcadores se restauran a sus valores originales en la salida en streaming y se reutiliza el mismo marcador durante toda una conversación de varios turnos.

Funciona mediante puertos de proxy inverso locales, así que basta con cambiar la Base URL a una dirección local en herramientas como Cursor, Claude Code, Codex y clientes compatibles con OpenAI, sin instalar un certificado raíz. Una extensión para Chrome/Edge permite usar sitios de chat web como ChatGPT, Claude y DeepSeek. El proyecto se distribuye como aplicación de escritorio para Windows/macOS y como imagen de Docker, e incluye una consola web para gestionar reglas, configurar clientes, consultar registros y ver estadísticas de costos.

Las reglas de regex abarcan 21 categorías de datos sensibles, y un modelo ONNX local opcional puede reconocer nombres, organizaciones y direcciones. El registro se puede configurar en modo mínimo para no almacenar contenido de las conversaciones.

Funciones clave

  • 01Oculta claves de API, cadenas de conexión, IP privadas, números de teléfono y otros valores sensibles antes de que las solicitudes salgan del equipo.
  • 02Restaura los marcadores en las respuestas SSE en streaming para que la salida se muestre como si se estuviera escribiendo con normalidad.
  • 03Mantiene la correspondencia de los marcadores de forma coherente durante conversaciones largas de varios turnos.
  • 04Funciona mediante puertos locales con Cursor, Claude Code, Codex y otras herramientas con una Base URL configurable.
  • 05La extensión para navegador es compatible con las páginas web de ChatGPT, Claude y DeepSeek, y permite configurar más sitios.
  • 06Incluye una consola web con registros, listas personalizadas de palabras, auditorías y estadísticas del costo de tokens.

Casos de uso

  • Evitar que las credenciales y los nombres de host internos aparezcan en los prompts al usar asistentes de programación con IA.
  • Enviar documentos internos a chats de IA en la web sin exponer datos personales.
  • Añadir una capa de privacidad delante del relay de LLM o la pasarela de API compartidos por un equipo en un servidor.
  • Comprobar qué valores sensibles se ocultan antes de decidir un flujo de trabajo.

Inicio rápido

  1. 1

    Descarga el instalador de escritorio para Windows o macOS desde la página GitHub Releases

  2. 2

    O ejecuta la gateway de Docker con el comando de una sola línea del README

    docker run -d --name maskit --restart unless-stopped -p 127.0.0.1:5801:5801 -p 127.0.0.1:18701:18701 -v maskit_data:/data -e MASKIT_PANEL_TOKEN="YourSecretToken123456" ghcr.io/xiayutian11/maskit:latest

Antes de usarlo

  • El cliente de escritorio solo es compatible con Windows y macOS; quienes usen Linux deben utilizar Docker.
  • Para ejecutar el proyecto desde el código fuente, hay que colocar manualmente los archivos del modelo NER, que no están incluidos en el repositorio.
  • Tiene licencia AGPL-3.0, una licencia copyleft que exige compartir el código fuente de las modificaciones disponibles a través de una red.

En colecciones

Herramientas, skills y plugins para Claude CodeAsistentes y agentes de programación con IAHerramientas de privacidad y local-firstHerramientas de escaneo, auditoría e inteligencia de amenazas

Temas

#llm#privacy#data-masking#pii#proxy#security#openai#anthropic#claude-code#cursor

Preguntas frecuentes

¿Qué es maskit?
Una pasarela local de privacidad que oculta datos sensibles en los prompts enviados a API de LLM y restaura los valores originales en las respuestas en streaming. Maskit se sitúa entre las herramientas de programación con IA o los chats en el navegador y los proveedores externos de modelos. Analiza localmente las solicitudes para detectar claves de API, cadenas de conexión a bases de datos, IP privadas, números de teléfono, números de identificación y datos similares, que reemplaza por marcadores estructurados antes de que salgan del equipo. Cuando responde el modelo, los marcadores se restauran a sus valores originales en la salida en streaming y se reutiliza el mismo marcador durante toda una conversación de varios turnos.
¿maskit es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
maskit es open source bajo la licencia AGPL-3.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿maskit sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de maskit fue el 21 oct 2026.
¿Para qué puedo usar maskit?
Evitar que las credenciales y los nombres de host internos aparezcan en los prompts al usar asistentes de programación con IA. Enviar documentos internos a chats de IA en la web sin exponer datos personales. Añadir una capa de privacidad delante del relay de LLM o la pasarela de API compartidos por un equipo en un servidor. Comprobar qué valores sensibles se ocultan antes de decidir un flujo de trabajo.
¿Cómo se instala maskit?
Descarga el instalador de escritorio para Windows o macOS desde la página GitHub Releases O ejecuta la gateway de Docker con el comando de una sola línea del README: docker run -d --name maskit --restart unless-stopped -p 127.0.0.1:5801:5801 -p 127.0.0.1:18701:18701 -v maskit_data:/data -e MASKIT_PANEL_TOKEN="YourSecretToken123456" ghcr.io/xiayutian11/maskit:latest
¿Dónde consigo maskit?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/xiaYuTian11/maskit

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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