OpenAI, Anthropic 및 호환 API를 라우팅, 장애 조치, 요청 로깅, 웹 대시보드와 함께 중계하는 셀프 호스팅 LLM 게이트웨이입니다.
xiaYuTian11/maskit
LLM API로 보내는 프롬프트의 민감 정보를 가리고 스트리밍 응답에서 원래 값을 복원하는 로컬 개인정보 보호 게이트웨이입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
Maskit은 AI 코딩 도구나 브라우저 채팅과 외부 모델 제공업체 사이에서 동작합니다. API 키, 데이터베이스 연결 문자열, 사설 IP, 전화번호, ID 번호 및 이와 유사한 데이터를 로컬에서 검사해 구조화된 플레이스홀더로 바꾼 뒤 기기 밖으로 전송합니다. 모델이 응답하면 스트리밍 출력에서 플레이스홀더를 원래 값으로 복원하며, 여러 차례 이어지는 대화에서도 같은 플레이스홀더를 재사용합니다.
로컬 리버스 프록시 포트를 통해 동작하므로 Cursor, Claude Code, Codex 및 OpenAI 호환 클라이언트는 루트 인증서를 설치하지 않고 Base URL만 로컬 주소로 바꾸면 됩니다. Chrome/Edge 확장 프로그램은 ChatGPT, Claude, DeepSeek를 비롯한 웹 채팅 사이트를 지원합니다. 프로젝트는 Windows/macOS 데스크톱 앱과 Docker 이미지로 제공되며, 규칙, 클라이언트 설정, 로그, 비용 통계를 관리하는 웹 콘솔도 포함합니다.
정규식 규칙으로 21가지 민감 데이터 범주를 처리하며, 선택 사항인 로컬 ONNX 모델을 사용하면 이름, 조직, 주소도 인식할 수 있습니다. 로그를 최소 모드로 설정하면 대화 내용이 저장되지 않습니다.
핵심 기능
- 01API 키, 연결 문자열, 사설 IP, 전화번호 및 기타 민감한 값을 기기 밖으로 전송하기 전에 가립니다.
- 02스트리밍 SSE 응답의 플레이스홀더를 복원해 일반적인 타이핑처럼 결과가 표시됩니다.
- 03긴 다중 대화에서도 플레이스홀더 매핑을 일관되게 유지합니다.
- 04로컬 포트를 통해 Cursor, Claude Code, Codex 및 Base URL을 설정할 수 있는 다른 도구와 연동됩니다.
- 05브라우저 확장 프로그램으로 ChatGPT, Claude, DeepSeek 웹 페이지를 지원하며, 다른 사이트도 설정할 수 있습니다.
- 06로그, 사용자 지정 단어 목록, 감사 기능, 토큰 비용 통계를 제공하는 웹 콘솔을 제공합니다.
활용 사례
- AI 코딩 어시스턴트를 사용할 때 프롬프트에 자격 증명과 내부 호스트 이름이 포함되지 않도록 합니다.
- 개인 데이터를 노출하지 않고 내부 문서를 웹 기반 AI 채팅에 보냅니다.
- 서버에서 팀이 공유하는 LLM 릴레이 또는 API 게이트웨이 앞에 개인정보 보호 계층을 둡니다.
- 작업 방식을 결정하기 전에 어떤 민감한 값이 가려지는지 테스트합니다.
빠른 시작
- 1
GitHub Releases 페이지에서 Windows 또는 macOS용 데스크톱 설치 프로그램을 다운로드하세요
- 2
또는 README에 있는 한 줄 명령어로 Docker gateway를 실행하세요
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
사용 전 알아둘 점
- 데스크톱 클라이언트는 Windows와 macOS만 지원합니다. Linux 사용자는 Docker를 사용해야 합니다.
- 소스에서 실행하려면 저장소에 포함되어 있지 않은 NER 모델 파일을 직접 배치해야 합니다.
- 라이선스는 AGPL-3.0입니다. 네트워크를 통해 제공되는 수정 버전의 소스 공개를 요구하는 카피레프트 라이선스입니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- maskit은(는) 무엇인가요?
- LLM API로 보내는 프롬프트의 민감 정보를 가리고 스트리밍 응답에서 원래 값을 복원하는 로컬 개인정보 보호 게이트웨이입니다. Maskit은 AI 코딩 도구나 브라우저 채팅과 외부 모델 제공업체 사이에서 동작합니다. API 키, 데이터베이스 연결 문자열, 사설 IP, 전화번호, ID 번호 및 이와 유사한 데이터를 로컬에서 검사해 구조화된 플레이스홀더로 바꾼 뒤 기기 밖으로 전송합니다. 모델이 응답하면 스트리밍 출력에서 플레이스홀더를 원래 값으로 복원하며, 여러 차례 이어지는 대화에서도 같은 플레이스홀더를 재사용합니다.
- maskit은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- maskit은(는) AGPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- maskit은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. maskit의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
- maskit은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- AI 코딩 어시스턴트를 사용할 때 프롬프트에 자격 증명과 내부 호스트 이름이 포함되지 않도록 합니다. 개인 데이터를 노출하지 않고 내부 문서를 웹 기반 AI 채팅에 보냅니다. 서버에서 팀이 공유하는 LLM 릴레이 또는 API 게이트웨이 앞에 개인정보 보호 계층을 둡니다. 작업 방식을 결정하기 전에 어떤 민감한 값이 가려지는지 테스트합니다.
- maskit는 어떻게 설치하나요?
- GitHub Releases 페이지에서 Windows 또는 macOS용 데스크톱 설치 프로그램을 다운로드하세요 또는 README에 있는 한 줄 명령어로 Docker gateway를 실행하세요: 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
- maskit은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/xiaYuTian11/maskit
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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