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.

Vereinheitlichte KI-Bereitstellungen — Bereitstellung, Skalierung und Betrieb von KI-Workloads

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

LLMs

Implementieren und verwalten Sie Open-Source-LLMs oder proprietäre LLMs mit GPU-Beschleunigung und Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.

Agenten

Führen Sie KI-Agenten mit langer Laufzeit mit Speicher, Werkzeugausführung und nahtloser Integration mit AI Gateway- und MCP-Servern aus

MCP-Server

Stellen Sie MCP-Server bereit, um Tools, APIs und Unternehmenssysteme sicher für KI-Agenten bereitzustellen.

Arbeitsabläufe

Orchestrieren Sie mehrstufige KI-Workflows für Modelle, Agenten und Dienste von einer einzigen Steuerungsebene aus.

Jobs

Führen Sie Batch-Jobs, Trainingsworkloads und geplante KI-Aufgaben bei Bedarf aus.

Klassische ML-Modelle

Stellen Sie traditionelle Modelle für maschinelles Lernen zusammen mit LLMs auf derselben Plattform bereit und bieten Sie sie an.

Stellen Sie beliebige KI-Workloads bereit

Stellen Sie jeden KI-Workload über eine einzige, konsistente Bereitstellungsebene bereit.

Stellen Sie LLMs und GPU-basierte Inferenz-Workloads mithilfe von Frameworks wie vLLM, Triton, kServe oder benutzerdefinierten Containern bereit
Stellen Sie KI-Agenten und Agentendienste mit konsistenter Laufzeit und Netzwerk bereit
Stellen Sie MCP-Server bereit, um Tools und interne Systeme sicher verfügbar zu machen
Führen Sie Batch-Jobs, APIs und KI-Dienste mit langer Laufzeit auf derselben Plattform aus

Autoscaling für KI-Workloads

Skalieren Sie KI-Workloads automatisch auf der Grundlage realer
Nachfrage.

Automatische Skalierung von Inferenzendpunkten und Agentendiensten auf der Grundlage des Anforderungsvolumens
Skalieren Sie die GPU-Workloads bei Spitzennachfrage hoch und reduzieren Sie sie, wenn der Traffic sinkt
Unterstützt intensive Workloads wie Chat, RAG und agentengesteuerte Workflows
Sorgen Sie bei Verkehrsspitzen für eine vorhersehbare Leistung

MCP Gateway Tool Discovery für MCP-Server

Automatische Abschaltung zur Kostenkontrolle

Verhindern Sie, dass ungenutzte KI-Infrastruktur Ihr Budget verbrennt.

Automatisches Herunterfahren von Endpunkten, Agenten oder Diensten nach konfigurierbaren Ruhezeiten
Reduzieren Sie den GPU-Verbrauch außerhalb der Spitzenzeiten oder bei Experimenten
Starten Sie Workloads bei Bedarf ohne manuelles Eingreifen neu
Kostendisziplin teamübergreifend durchsetzen und
Umgebungen

Einheitliches Bereitstellungserlebnis in der Cloud/On-Prem

Eine einzige Entwicklererfahrung in AWS, Azure, GCP und vor Ort — keine cloudspezifischen Tools erforderlich.

Verbinden und verwalten Sie AWS-, Azure-, GCP- und lokale Cluster von einer einzigen Steuerungsebene aus
Stellen Sie denselben Workload mithilfe identischer Workflows und APIs in verschiedenen Umgebungen bereit
Abstrahieren Sie cloudspezifische Komplexität und behalten Sie gleichzeitig die volle Kontrolle und Isolierung
Nutzen Sie die gleiche Bereitstellungserfahrung für Entwicklung, Staging und Produktion, unabhängig von der Infrastruktur

Konzipiert für ein erstklassiges Entwicklererlebnis

Erstellen, implementieren und debuggen Sie KI-Workloads schnell und zuverlässig.

Integrierte Protokolle, Metriken und Ereignisse für jede Bereitstellung
Systemeigene Überwachung und Warnmeldungen zur schnellen Erkennung und Behebung von Problemen
Produktionsbereite Bereitstellungsfunktionen wie Integritätsprüfungen und Rollout-Strategien
Sichere Geheimverwaltung und nahtlose CI/CD-Integrationen

Funktioniert nahtlos mit AI Gateway und Agent Gateway

Der Einsatz ist die Ausführungsebene; die Unternehmensführung lebt
darüber.

AI Gateway regelt Modellzugriff, Routing und Kostenkontrolle
MCP Gateway regelt den Zugriff und die Ausführung von Tools
Agent Gateway orchestriert und steuert Agenten-Workflows
Einheitliche KI-Bereitstellungen sorgen für die eigentliche Ausführung und Infrastruktur

Maßstabsgetreu für künstliche Intelligenz in der realen Welt gemacht

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.

Bereit für Unternehmen

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

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

Welche Arten von KI-Workloads kann ich mit Unified AI Deployments bereitstellen?

Unified AI Deployments unterstützen eine Vielzahl von KI-Workloads, darunter GPU-gestützte LLM-Inferenzdienste, KI-Agenten mit langer Laufzeit, MCP-Server, Batch- und geplante Jobs, Workflows und klassische Modelle für maschinelles Lernen. Alle Workload-Typen werden auf derselben zugrunde liegenden Plattform bereitgestellt und verwaltet, sodass Teams standardisieren können, wie KI-Systeme in verschiedenen Umgebungen erstellt, skaliert und betrieben werden.

Unterstützt Unified AI Deployments Autoscaling?

Ja. Unified AI Deployments bieten eine integrierte automatische Skalierung für Inferenzdienste, Agenten und andere KI-Workloads auf der Grundlage von Echtzeit-Traffic, Anforderungsvolumen und Ressourcenauslastung. Auf diese Weise können Workloads bei Spitzennachfrage automatisch hochskaliert und bei sinkender Nutzung herunterskaliert werden. So wird eine vorhersehbare Leistung gewährleistet, ohne die Infrastruktur zu überlasten.

Wie funktioniert das automatische Herunterfahren für KI-Workloads?

Durch automatisches Herunterfahren können KI-Workloads automatisch gestoppt werden, wenn sie über eine konfigurierte Dauer hinaus inaktiv bleiben. Dies ist besonders nützlich für GPU-intensive Dienste, interne Tools, Entwicklungsumgebungen und experimentelle Workloads. Durch das automatische Abschalten ungenutzter Ressourcen können Teams die Infrastrukturkosten erheblich senken und gleichzeitig die Möglichkeit behalten, Workloads bei Bedarf schnell neu zu starten.

Kann ich KI-Workloads in meiner eigenen Umgebung bereitstellen?

Ja. Unified AI Deployments sind so konzipiert, dass sie in von Ihnen kontrollierten Umgebungen ausgeführt werden können, einschließlich öffentlicher Cloud-Konten, privater VPCs, lokaler Kubernetes-Cluster und vollständig mit Air-Gaps ausgestatteten Setups. Unabhängig davon, wo Workloads ausgeführt werden, verwenden Teams über die TrueFoundry-Plattform dieselben Bereitstellungsworkflows, Konfigurationsmuster und Betriebskontrollen.

Wie lässt sich Unified AI Deployments in AI Gateway integrieren?

Unified AI Deployments konzentrieren sich darauf, wie KI-Workloads erstellt, bereitgestellt und skaliert werden, während das AI Gateway regelt, wie auf diese Workloads zugegriffen und sie verwendet werden. Bereitgestellte Dienste können über das AI Gateway, das Routing, Authentifizierung, Autorisierung, Beobachtbarkeit und agentenorientierte Kontrollen bietet, sicher zugänglich gemacht werden. Zusammen bilden sie einen vollständigen KI-Stack für die Produktion — von der Infrastrukturausführung über den Zugriff bis hin zur Steuerung.