What is an agent gateway?

An agent gateway is the specialized control plane for modern agentic AI. Unlike traditional gateways that only manage stateless API calls, an agent gateway is aware of the machine learning context. It acts as a dedicated software layer that governs agent interactions, managing the complex data movement between LLM models, data sources, and external tools. It serves as the critical AI infrastructure that turns isolated prompts into agentic workflows.

How does an agent gateway work?

Agent Gateway functions as an intelligent reverse proxy specifically for agentic systems. When an agent initiates an action, the gateway intercepts the request, validates it against policy enforcement rules, and routes it to the appropriate backend MCP servers or REST APIs. By utilizing the Model Context Protocol (MCP), it standardizes how agents talk to tools, essentially creating an agent mesh that manages authentication, traffic management, and logging for every MCP-endpoint interaction.

How is an Agent Gateway different from an AI Gateway?

While an AI gateway manages prompts and tokens for Large Language Models (LLMs), an agent gateway serves as the data plane for agentic AI. It goes beyond simple inference to manage complex agent Interactions, stateful sessions, and data movement between agents and tools. Think of it as a service mesh specifically designed for agentic systems. It addresses the key differences in traffic patterns, where AI gateways handle stateless requests, the agent gateway provides a layer of security and orchestration for long-running agentic workflows.

Can I use the Agent Gateway with any agent framework?

Yes. The agent gateway project is a Linux Foundation Project, ensuring open-source governance and compatibility. It acts as a software layer that works with any open-source framework (like LangChain, CrewAI, or AutoGen). This foundation ensures you aren't locked into a specific vendor, allowing you to orchestrate Agentic workloads across diverse AI systems and backend services regardless of the underlying framework.

How does the Agent Gateway handle observability and cost tracking?

The gateway provides deep visibility into the agent mesh. It tracks traffic management not just at the API level, but at the intent level. You get granular metrics on Model Context Protocol (MCP) usage, token consumption across LLM Models, and interaction costs with external tools. This intelligent routing and tracking capability allows you to audit data sources and attribute costs accurately, solving a lot of problems related to "black box" agent behavior in production.

Can I control and audit autonomous agents?

Absolutely. The Agent Gateway enforces RBAC, quotas, and guardrails at the agent level. All agent actions including model calls and tool invocations are logged and auditable, ensuring full traceability for security and compliance needs.

Is the Agent Gateway suitable for regulated or enterprise environments?

Yes. The Agent Gateway is designed for enterprise use cases and supports secure deployments in private VPCs, on-premise environments, and air-gapped setups. It integrates with existing compliance controls and provides centralized governance required for regulated industries.

How can I get started with the TrueFoundry Agent Gateway?

You can get started by signing in to TrueFoundry and deploying your first agent through the Agent Gateway. For teams with advanced or enterprise requirements, you can also book a demo to explore a customized deployment and governance strategy.

What is an MCP Gateway?

An MCP Gateway is a centralized control plane that securely manages access, discovery, and orchestration of MCP Servers across an enterprise. It acts as the operational backbone for agentic AI systems by enabling AI agents and applications to interface with enterprise tools via a standardized protocol. With support for authentication, RBAC, observability, and workflow execution, the MCP Gateway makes connecting and scaling intelligent systems seamless and secure.

What is an MCP Server and how does it work with the MCP Gateway?

An MCP Server (Model Context Protocol Server) is a standardized interface layer that wraps around enterprise APIs or tools, making them easily discoverable and callable by AI agents. When integrated with an MCP Gateway, each MCP Server registers itself, becomes accessible through a unified endpoint, and inherits enterprise-grade features like RBAC, federated authentication (via Okta, Azure AD), and observability—making orchestration across tools like Slack, Jira, or internal APIs effortless.

How do I build and deploy an MCP Server?

You can build an MCP Server using TrueFoundry’s SDK or your preferred backend stack. MCP Servers are containerized and typically deployed on Kubernetes or cloud-native infrastructure. Once live, they register with the MCP Gateway and are made available for secure discovery and task execution via agents or users—streamlining the AI integration pipeline.

What are the key features of an MCP Gateway?

The MCP Gateway provides unified access to all registered MCP Servers, instant discovery via a central registry, and secure access control with OAuth 2.0 and federated identity providers. It enables agentic task execution across tools, offers enterprise-grade observability with request-level tracing and audit logs, supports out-of-the-box and custom integrations (e.g., Slack, Datadog, internal APIs), and ensures high-performance operation across cloud, on-prem, and hybrid environments.

What are the benefits of using an MCP Gateway in enterprise environments?

There are various benefits of using an MCP Gateway in enterprise environments. It dramatically simplifies tool integrations, accelerates onboarding via prebuilt MCP Servers, and unifies security and compliance controls. It enables plug-and-play agentic workflows, supports distributed environments, and provides deep observability for cost and performance. The result is a scalable, secure, and maintainable AI system capable of handling real-time enterprise workloads with minimal engineering effort.

How does the MCP Gateway handle authorization and access control?

Authorization is enforced through Role-Based Access Control (RBAC) policies integrated with enterprise Identity Providers such as Okta or Azure AD. Each MCP Server, endpoint, or tool function can be governed by specific access rules, ensuring only authorized users or agents can trigger actions or retrieve sensitive data.

Can I use my existing SSO or IdP with the MCP Gateway?

Yes, the MCP Gateway and all MCP Servers fully support existing enterprise identity providers. Federated login via Okta, Azure AD, or custom SSO setups is supported out-of-the-box, enabling seamless integration into your organization's existing authentication and compliance stack.

What enterprise tools can I connect using MCP Servers?

You can integrate both standard and proprietary tools. MCP Gateway offers prebuilt MCP Servers for platforms like Slack, Confluence, Datadog, and Sentry. Additionally, you can create custom MCP Servers to connect any internal service, REST API, or data platform—extending orchestration across your unique tech stack.

How does MCP Gateway enable agentic task execution?

Through the MCP Gateway, AI agents can autonomously discover, authenticate, and call MCP Servers. This enables them to execute multi-step workflows (e.g., “create a Jira ticket from Slack messages”), generate and run code, or orchestrate tools—all governed by standardized interactions and enterprise policies.

What kind of observability does the MCP Gateway offer?

The MCP Gateway provides full visibility into every interaction with MCP Servers. It supports end-to-end tracing, metadata tagging (e.g., team, user, tool), and audit logging for compliance. Enterprises can monitor latency, usage, errors, and cost attribution in real-time—ensuring traceability and control across AI workloads.

Is the MCP Gateway secure and scalable for enterprise deployment?

Absolutely. The MCP Gateway is designed for production-grade deployments. It supports federated SSO, OAuth 2.0, dynamic discovery, multi-region failover, and role-based security—all while operating at high throughput under real-time enterprise load. It’s built to power large-scale, AI-first systems with confidence.

Agent Gateway: Eine einheitliche Steuerungsebene für KI-Workflows

Werden Sie Teil unseres VAR- und VAD-Ökosystems – und ermöglichen Sie die Governance von Unternehmens-KI über LLMs, MCPs und Agents hinweg. Read →

Enterprise Agent Gateway für sichere und skalierbare Workflows

Vereinheitlichte Agentenkontrolle

Führen Sie alle KI-Agenten über eine einzige, gesteuerte Ausführungsebene mit zentralisierten Richtlinien und Kontrollen aus.

Beobachtbarkeit durch Agenten

Verfolgen Sie jede Aktion, jeden Schritt und jede Entscheidung des Agenten mit vollständiger Rückverfolgbarkeit über Modelle und Tools hinweg.

Durchsetzung von Richtlinien und RBAC

Wenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und Richtlinien an, um zu regeln, wer Agenten bereitstellen, ausführen oder ändern kann.

Ausführung der Agententask

Führen Sie mehrstufige Agenten-Workflows zuverlässig mit Wiederholungsversuchen, Timeouts und kontrollierten Ausführungspfaden aus.

Skalierbar und zuverlässig

Skalieren Sie die Agenten-Workloads automatisch und behalten Sie gleichzeitig ein vorhersehbares Verhalten unter Last bei.

Framework-unabhängig

Kompatibel mit jedem Agenten-Framework oder jeder benutzerdefinierten Implementierung, optimiert für den Produktionseinsatz.

Zentralisierte Agentenregistrierung

Führen und steuern Sie KI-Agenten über ein einziges Agenten-Gateway der Enterprise-Klasse.

Führen Sie alle Agenten-Workflows über ein einziges Agenten-Gateway aus, anstatt Logik anwendungsübergreifend einzubetten
Unterstützt Framework-unabhängige Agenten, einschließlich LangChain, CrewAI und vollständig benutzerdefinierte Agentenimplementierungen
Standardisieren Sie mithilfe konsistenter Weiterleitungen, Richtlinien und Ausführungsregeln, wie Agenten LLMs und Tools aufrufen
Zentralisieren Sie die Authentifizierung, Identität und Dienstkontenverwaltung für Agenten auf der Gateway-Ebene

Agenten-Gateway für die AI-Agentenregistrierung

Beobachtbarkeit und Rückverfolgung durch Agenten

Verstehen Sie das Verhalten von Agenten mit vollständiger Beobachtbarkeit auf Schrittebene.

Überwachen Sie Agentenlatenz, Fehlerraten, Wiederholungsversuche und Tool-Aufrufe in allen Workflows
Erfassen Sie durchgängige Ausführungsverläufe, die Agentenschritte, Modellaufrufen und Tool-Interaktionen umfassen
Ordnen Sie die Token-Nutzung und die Kosten bestimmten Agenten, Workflows, Teams oder Umgebungen zu
Prüfen Sie detaillierte Ausführungsprotokolle, um Fehler und Leistungsengpässe schnell zu diagnostizieren

Agenten-Gateway für die Observability und Tracing von KI-Agenten

Kontingente, Budgets und Zugriffskontrolle für Agenten

Schützen Sie Budgets, setzen Sie die Unternehmensführung durch und reduzieren Sie das Risiko für autonome Mitarbeiter

Setzen Sie tokenbasierte oder kostenbasierte Kontingente pro Agent, Workflow oder Umgebung durch
Wenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) an, um einzuschränken, wer Agenten bereitstellen, ausführen oder ändern kann
Steuern Sie Dienstkonten und autonome Agenten mithilfe zentralisierter Identitäts- und Richtlinienregeln
Isolieren Sie die Arbeitslasten von Entwicklungs-, Staging- und Produktionsagenten mit klaren Zugriffsgrenzen

Agenten-Gateway für AI-Agentenbudget und Zugriffskontrolle

Zuverlässige Agentenausführung, Wiederholungsversuche und Fallbacks

Stellen Sie sicher, dass die Arbeitsabläufe der Agenten auch bei realen Ausfällen stabil bleiben.

Automatische Wiederholung fehlgeschlagener Agentenschritte mit konfigurierbaren Wiederholungsrichtlinien
Definieren Sie Fallback-Pfade für Modellaufrufe oder Toolausführungen
Wenden Sie Timeouts und Schutzmaßnahmen an, um Endlosschleifen oder blockierte Agenten zu verhindern
Beibehaltung eines konsistenten Verhaltens bei Modellausfällen, Werkzeugausfällen oder Verkehrsspitzen

Konfiguration des Agenten-Gateways für die AI-Agent-Ratenbegrenzung

MCP-gestützte Toolausführung für Agenten

Sichern und verwalten Sie alle Agententool-Aufrufe mithilfe der nativen MCP-Integration.

Leiten Sie alle Agententool-Aufrufe über registrierte MCP-Server weiter
Verbinden Sie Agenten mit Unternehmenstools wie Slack, GitHub, Datenbanken und internen Diensten
Wenden Sie OAuth2-, RBAC- und metadatenbasierte Richtlinien auf jeden Toolaufruf an
Überwachen und protokollieren Sie alle vom Agenten initiierten Toolaktionen aus Sicherheits- und Compliance-Gründen

Agenten-Gateway für die MCP-Toolausführung für KI-Agenten

Leitplanken für autonome Agenten

Setzen Sie Sicherheits-, Compliance- und Verhaltenskontrollen für Agenten-Workflows durch.

Steuern Sie, auf welche Tools und Funktionen jeder Agent zugreifen darf
Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien wie PII-Filterung oder eingeschränkten Aktionen
Wenden Sie benutzerdefinierte Richtlinien an, die auf die organisatorischen Compliance-Anforderungen abgestimmt sind
Führen Sie vollständige Prüfprotokolle für Entscheidungen und Maßnahmen der Agenten

Agenten-Gateway für KI-Agenten Guardrails

Agent Gateway wurde für reale KI in großem Maßstab entwickelt

99,99%

Betriebszeit

Zentralisierte Failovers, Routing und Leitplanken stellen sicher, dass Ihre KI-Apps online bleiben, auch wenn Modellanbieter dies nicht tun.

10 B+

Bearbeitete Anfragen/Monat

Skalierbare Inferenz mit hohem Durchsatz für Produktions-KI.

30%

Optimierung der Durchschnittskosten

Intelligentes Routing, Batching und Budgetkontrollen reduzieren die Verschwendung von Tokens.

Für Unternehmen geeignetes Agenten-Gateway

Ihre Daten und Modelle sind sicher untergebracht innerhalb Ihrer Cloud-/On-Prem-Infrastruktur

HIPAA, GDPR, and AICPA SOC compliance badges for data security and privacy regulations standards.

Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit
SOC 2-, HIPAA- und DSGVO-Standards um einen robusten Datenschutz zu gewährleisten
Verwaltung und Zugriffskontrolle
SSO + Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Auditprotokollierung
Support und Zuverlässigkeit für Unternehmen
Support rund um die Uhr mit SLA-Unterstützung Antwort-SLAs

Stellen Sie TrueFoundry in jeder Umgebung bereit

VPC, vor Ort, Airgapped oder über mehrere Clouds hinweg.

Keine Daten verlassen Ihre Domain. Genießen Sie vollständige Souveränität, Isolierung und Compliance auf Unternehmensebene, wo auch immer TrueFoundry ausgeführt wird

Fangen Sie an

Cloud computing multi-cloud infrastructure with AWS, Google Cloud, Azure, and secure isolated network connections.

Echte Ergebnisse bei TrueFoundry

Warum sich Unternehmen für TrueFoundry entscheiden

3 x

schnellere Amortisierungszeit mit autonomen LLM-Agenten

80%

höhere GPU-Cluster-Auslastung nach automatisierter Agentenoptimierung

Aaron Erickson

Gründer von Applied AI Lab

TrueFoundry hat unsere GPU-Flotte in eine autonome, sich selbst optimierende Engine verwandelt, die 80% mehr Auslastung ermöglicht und uns Millionen an ungenutzter Rechenleistung erspart.

5x

schnellere Produktionszeit der internen KI/ML-Plattform

50%

geringere Cloud-Ausgaben nach der Migration von Workloads zu TrueFoundry

Pratik Agrawal

Leitender Direktor, Datenwissenschaft und KI-Innovation

TrueFoundry hat uns geholfen, in Rekordzeit vom Experimentieren zur Produktion überzugehen. Was über ein Jahr gedauert hätte, war in Monaten erledigt — bei besserer Akzeptanz durch Entwickler.

80%

Verkürzung der Produktionszeit von Modellen

35%

Cloud-Kosteneinsparungen im Vergleich zum vorherigen SageMaker-Setup

Vibhas Geji

Mitarbeiter ML Engineer

Wir haben die DevOps-Belastung reduziert und die produktiven Rollouts teamübergreifend vereinfacht. TrueFoundry beschleunigte die ML-Bereitstellung mit einer Infrastruktur, die von Experimenten bis hin zu robusten Services skaliert werden kann.

50%

schnellere RAG-/Agent-Stack-Bereitstellung

60%

Reduzierung des Wartungsaufwands für RAG-/Agent-Pipelines

Indronel G.

Intelligenter Prozessführer

TrueFoundry half uns dabei, einen vollständigen RAG-Stack — einschließlich Pipelines, Vektor-DBs, APIs und UI — doppelt so schnell bereitzustellen und dabei die volle Kontrolle über die selbst gehostete Infrastruktur zu haben.

60%

schnellere KI-Bereitstellungen

~ 40-50%

Effektive Kostenreduzierung in allen Entwicklungsumgebungen

Nilav Ghosh

Leitender Direktor, KI

Mit TrueFoundry haben wir die Bereitstellungszeiten um mehr als die Hälfte reduziert und den Infrastrukturaufwand durch eine einheitliche MLOps-Schnittstelle gesenkt — was die Wertschöpfung beschleunigt hat.

<2

Wochen, um alle Produktionsmodelle zu migrieren

75%

Verkürzung des Zeitaufwands für die Koordination von Datenwissenschaften, Beschleunigung von Modellaktualisierungen und Feature-Rollouts

Rajat Bansal

CTO

Wir haben viel an Infrastrukturkosten gespart und die DS-Koordinationszeit um 75% reduziert. TrueFoundry hat die Geschwindigkeit unserer Modellbereitstellung in allen Teams erhöht.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Agenten-Gateway?

Ein Agenten-Gateway ist die spezialisierte Steuerungsebene für moderne agentische KI. Im Gegensatz zu herkömmlichen Gateways, die nur statusfreie API-Aufrufe verwalten, kennt ein Agenten-Gateway den Kontext des maschinellen Lernens. Es fungiert als dedizierte Softwareebene, die die Interaktionen der Agenten steuert und die komplexe Datenbewegung zwischen LLM-Modellen, Datenquellen und externen Tools verwaltet. Sie dient als kritische KI-Infrastruktur, die isolierte Eingabeaufforderungen in agentische Workflows umwandelt.

Wie funktioniert ein Agenten-Gateway?

Agent Gateway fungiert als intelligenter Reverse-Proxy speziell für Agentensysteme. Wenn ein Agent eine Aktion initiiert, fängt das Gateway die Anfrage ab, validiert sie anhand der Regeln zur Durchsetzung von Richtlinien und leitet sie an die entsprechenden Backend-MCP-Server oder REST-APIs weiter. Durch die Verwendung des Model Context Protocol (MCP) wird standardisiert, wie Agenten mit Tools kommunizieren, und es entsteht im Wesentlichen ein Agentennetz, das die Authentifizierung, das Datenverkehrsmanagement und die Protokollierung für jede MCP-Endpunkt-Interaktion verwaltet.

Wie unterscheidet sich ein Agenten-Gateway von einem AI-Gateway?

Während ein KI-Gateway Eingabeaufforderungen und Token für Large Language Models (LLMs) verwaltet, dient ein Agenten-Gateway als Datenebene für agentische KI. Es geht über einfache Inferenzen hinaus, um komplexe Agenteninteraktionen, statusbehaftete Sitzungen und Datenbewegungen zwischen Agenten und Tools zu verwalten. Stellen Sie sich das als ein Service-Mesh vor, das speziell für Agentensysteme entwickelt wurde. Es behebt die wichtigsten Unterschiede in den Verkehrsmustern: KI-Gateways verarbeiten statuslose Anfragen, das Agenten-Gateway bietet eine Sicherheits- und Orchestrierungsebene für lang andauernde agentische Workflows.

Kann ich das Agent Gateway mit jedem Agenten-Framework verwenden?

Ja. Das Agent Gateway-Projekt ist ein Linux Foundation-Projekt, das Open-Source-Governance und Kompatibilität gewährleistet. Es fungiert als Softwareschicht, die mit jedem Open-Source-Framework (wie LangChain, CrewAI oder AutoGen) funktioniert. Diese Grundlage stellt sicher, dass Sie nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind, sodass Sie Agentic-Workloads unabhängig vom zugrunde liegenden Framework über verschiedene KI-Systeme und Backend-Services hinweg orchestrieren können.

Wie geht das Agent Gateway mit Beobachtbarkeit und Kostenverfolgung um?

Das Gateway bietet einen tiefen Einblick in das Agentennetz. Es verfolgt das Verkehrsmanagement nicht nur auf API-Ebene, sondern auch auf Absichtsebene. Sie erhalten detaillierte Kennzahlen zur Nutzung des Model Context Protocol (MCP), zum Token-Verbrauch in allen LLM-Modellen und zu den Interaktionskosten mit externen Tools. Diese intelligente Routing- und Tracking-Funktion ermöglicht es Ihnen, Datenquellen zu überprüfen und die Kosten genau zuzuordnen, wodurch viele Probleme im Zusammenhang mit dem Verhalten von Agenten in der Produktion gelöst werden.

Kann ich autonome Agenten kontrollieren und auditieren?

Absolut. Das Agent Gateway setzt RBAC, Kontingente und Leitplanken auf Agentenebene durch. Alle Aktionen der Agenten, einschließlich Modellaufrufen und Toolaufrufen, werden protokolliert und können überprüft werden, sodass die vollständige Rückverfolgbarkeit der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gewährleistet ist.

Ist das Agent Gateway für regulierte Umgebungen oder Unternehmensumgebungen geeignet?

Ja. Das Agent Gateway wurde für Unternehmensanwendungen entwickelt und unterstützt sichere Bereitstellungen in privaten VPCs, lokalen Umgebungen und Air-Gap-Setups. Es lässt sich in bestehende Compliance-Kontrollen integrieren und bietet eine zentrale Steuerung, die für regulierte Branchen erforderlich ist.

Wie kann ich mit dem TrueFoundry Agent Gateway beginnen?

Sie können beginnen mit Einloggen zu TrueFoundry und Bereitstellung Ihres ersten Agenten über das Agent Gateway. Für Teams mit fortgeschrittenen Anforderungen oder Unternehmensanforderungen können Sie auch eine Demo buchen um eine maßgeschneiderte Bereitstellungs- und Verwaltungsstrategie zu erkunden.