Redaction & Compliance MCP Server

在我们的客服 AI 调用前增加预处理：识别并脱敏用户输入中的姓名、手机号、邮箱、身份证号和银行卡号；如果命中高风险隐私数据，按策略阻断请求并记录审计日志；否则输出可逆脱敏后的内容供模型继续处理。

返回脱敏后的请求内容、风险分类结果、是否放行的策略结论，以及对应的审计记录。

对大模型生成结果执行后处理审查：检测是否包含机密信息泄露、违规建议、不安全内容或超出合规边界的回答；对违规片段进行标记或替换，必要时阻断最终输出，并生成不可篡改的审计日志。

输出审查后的安全版本内容、违规原因说明、处理动作记录和完整审计信息。

为多个内部 AI 应用建立统一网关：在所有 LLM 请求的前后接入检测、分类、策略执行、可逆脱敏和日志留存；请给出一套实施方案，包括请求流转步骤、策略分层、异常处理和审计字段设计。

给出适用于企业场景的合规网关方案，包含流程设计、控制点说明和审计字段建议。