给医院大模型流量装上合规闸门，防泄露、可审计、控成本。
medharness 是一个面向医疗机构的大模型流量治理网关，用 Python 实现。它解决的核心问题是：当医院内部多个科室或应用接入 GPT、Claude 等外部大模型时，如何确保患者隐私数据（PHI）不泄露、模型调用符合合规要求、所有请求可追溯审计，同时控制成本。它提供统一入口，对进出流量做拦截和策略控制，支持模型白名单机制，只允许经过批准的模型被调用；对请求内容做脱敏处理，防止敏感信息外传；记录全量调用日志，满足审计需求；并内置成本配额管理，避免费用失控。项目处于早期阶段，星标 95，适合有技术能力的医疗机构或医疗信息化团队自托管部署。
LiteLLM、Portkey Gateway、Kong AI Gateway
medharness 是基础设施领域的开源项目，由 charliehzm 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 86。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-04。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：医院内部系统接入外部大模型时的统一安全网关。同类可对比的替代方案包括 LiteLLM、Portkey Gateway、Kong AI Gateway。
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