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.

Prompt Management for Production AI Teams

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Registro rápido centralizado

Gestione todas las solicitudes desde un único registro compartido en lugar de codificarlas de forma rígida en todas las aplicaciones.

Control rápido de versiones

Realice un seguimiento de cada cambio inmediato con el historial completo de versiones y revíselas instantáneamente cuando sea necesario.

Promoción basada en el medio ambiente

Promueva las instrucciones de forma segura en los entornos de desarrollo, preparación y producción con flujos de trabajo controlados.

Pruebas y validación rápidas

Pruebe el comportamiento rápido con entradas y modelos de muestra antes de implementarlo en producción.

Control de acceso y gobierno

Controle quién puede editar, revisar e implementar las indicaciones basadas en roles
control de acceso.

Integración perfecta de Gateway

Utilice las indicaciones gestionadas entre los agentes y las solicitudes de AI Gateway sin volver a implementar las aplicaciones.

Repositorio de mensajes centralizado

Gestiona todas las solicitudes en un solo lugar en lugar de distribuirlas en las bases de código.

Almacene y administre las solicitudes de forma centralizada en lugar de codificarlas en las aplicaciones
Organice las instrucciones por proyecto, entorno o caso de uso
Comparta las instrucciones entre los equipos con controles claros de propiedad y acceso
Reutilice las indicaciones de forma coherente en todos los modelos, agentes y servicios

Historial y control de versiones rápidos

Realice un seguimiento de todos los cambios realizados en un aviso con el historial completo de versiones.

La versión solicita automáticamente la versión en cada actualización
Ver las versiones históricas y comparar los cambios
Vuelva a las versiones anteriores al instante si surgen problemas
Mantenga un registro de auditoría de quién cambió qué y cuándo

Detección de herramientas MCP Gateway para servidores MCP

Promoción rápida basada en el medio ambiente

Promueva las instrucciones de forma segura desde el desarrollo hasta la producción.

Mantenga instrucciones separadas para los entornos de desarrollo, ensayo y producción
Promueva las versiones rápidas aprobadas en todos los entornos
Evite que los cambios rápidos no probados afecten al tráfico de producción
Alinee los cambios rápidos con los flujos de trabajo de implementación y lanzamiento

Control de acceso y gobierno para Prompts

Controle quién puede crear, modificar e implementar las solicitudes.

Aplicar el control de acceso basado en roles (RBAC) a las solicitudes
Restringir quién puede editar o promocionar las solicitudes
Implemente los flujos de trabajo de revisión y aprobación
Mantenga el cumplimiento y la auditabilidad

Funciona a la perfección con los agentes y AI Gateway

Diseñe, pruebe y envíe las instrucciones directamente a los flujos de trabajo de IA de producción.

Selecciona y prueba las versiones rápidas en Playground antes de distribuirlas a través de AI Gateway
Genere fragmentos de código listos para usar con identificadores de versión rápidos para agentes y aplicaciones
Actualice las solicitudes de forma centralizada sin necesidad de redistribuir los servicios o los agentes
Garantice un comportamiento rápido y uniforme en todos los modelos, entornos y cargas de trabajo de IA

Hecho para la IA del mundo real a escala

99,99%

tiempo de actividad

Las conmutaciones por error, el enrutamiento y las barandillas centralizadas garantizan que sus aplicaciones de IA permanezcan en línea, incluso cuando los proveedores de modelos no lo hacen.

MÁS DE 10 MIL MILLONES

Solicitudes tramitadas/mes

Inferencia escalable y de alto rendimiento para la IA de producción.

30%

Optimización del costo promedio

Los controles inteligentes de enrutamiento, procesamiento por lotes y presupuesto reducen el desperdicio de fichas.

Preparado para la empresa

Sus datos y modelos están alojados de forma segura dentro de su infraestructura local o en la nube

Cumplimiento y seguridad
Estándares SOC 2, HIPAA y GDPR para garantizar una protección de datos sólida
Gobernanza y control de acceso
Control de acceso basado en roles SSO + (RBAC) y registro de auditoría
Soporte y confiabilidad empresariales
Soporte ininterrumpido con respaldo de SLA SLA de respuesta

Implemente TrueFoundry en cualquier entorno

VPC, local, aislada o en varias nubes.

Ningún dato sale de tu dominio. Disfrute de total soberanía, aislamiento y cumplimiento de nivel empresarial dondequiera que se ejecute TrueFoundry

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Resultados reales en TrueFoundry

Por qué las empresas eligen TrueFoundry

3 veces

tiempo de obtención de valor más rápido con agentes de LLM autónomos

80%

mayor utilización de los clústeres de GPU tras la optimización automatizada de los agentes

Aarón Erickson

Fundador de Applied AI Lab

TrueFoundry convirtió nuestra flota de GPU en un motor autónomo y con optimización automática, lo que aumentó un 80% la utilización y nos ahorró millones en cómputos inactivos.

5x

menor tiempo de producción de la plataforma interna de AI/ML

50%

menor gasto en la nube después de migrar las cargas de trabajo a TrueFoundry

Pratik Agrawal

Director sénior de Ciencia de Datos e Innovación en Inteligencia Artificial

TrueFoundry nos ayudó a pasar de la experimentación a la producción en un tiempo récord. Lo que hubiera llevado más de un año se hizo en meses, con una mejor adopción por parte de los desarrolladores.

80%

reducción del tiempo de producción de los modelos

35%

ahorro de costes en la nube en comparación con la configuración anterior de SageMaker

Vibhas Geji

Ingeniero de ML en plantilla

Redujimos la carga de DevOps y simplificamos las implementaciones de producción en todos los equipos. TrueFoundry aceleró la entrega de aprendizaje automático con una infraestructura que va desde experimentos hasta servicios sólidos.

50%

despliegue más rápido de la pila de RAG/Agent

60%

reducción de los gastos de mantenimiento de las tuberías de RAG/Agent

Indroneel G.

Líder de procesos inteligentes

TrueFoundry nos ayudó a implementar una pila RAG completa, que incluía canalizaciones, bases de datos vectoriales, API e interfaz de usuario, el doble de rápido y con un control total sobre la infraestructura autohospedada.

60%

despliegues de IA más rápidos

~ 40-50%

Reducción efectiva de costos en todos los entornos de desarrollo

Nilav Ghosh

Director sénior de IA

Con TrueFoundry, redujimos los plazos de implementación en más de la mitad y redujimos la sobrecarga de infraestructura a través de una interfaz MLOps unificada, lo que aceleró la entrega de valor.

<2

semanas para migrar todos los modelos de producción

75%

reducción del tiempo de coordinación de la ciencia de datos, acelerando las actualizaciones de los modelos y el despliegue de funciones

Rajat Bansal

CTO

Hemos ahorrado mucho en costes de infraestructura y hemos reducido el tiempo de coordinación de DS en un 75%. TrueFoundry aumentó la velocidad de implementación de nuestros modelos en todos los equipos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la gestión rápida en TrueFoundry?

La administración de avisos en TrueFoundry proporciona un sistema centralizado para crear, versionar, probar y controlar los avisos que se utilizan en las aplicaciones, los agentes y los flujos de trabajo impulsados por LLM. Permite a los equipos tratar las solicitudes como activos de primera clase, al igual que el código o los modelos, lo que garantiza la coherencia, la trazabilidad y la evolución controlada de las solicitudes en los sistemas de inteligencia artificial de producción.

¿Cómo se integra Prompt Management con la puerta de enlace de IA y los agentes?

Prompt Management está profundamente integrada con la puerta de enlace de IA y la capa de ejecución de agentes. Las solicitudes definidas en el registro de solicitudes pueden seleccionarse y ejecutarse directamente desde Playground, los agentes pueden hacer referencia a ellas durante el tiempo de ejecución e invocarse a través de AI Gateway mediante identificadores de solicitudes estables. Esto garantiza que los cambios en las solicitudes estén versionados, sean auditables y se propaguen de forma segura entre las aplicaciones sin interrumpir el comportamiento de producción.

¿Puedo probar las instrucciones e iterarlas antes de implementarlas en producción?

Sí. Prompt Playground le permite experimentar con las indicaciones de forma interactiva utilizando modelos, configuraciones y herramientas reales. Puede probar diferentes variantes de solicitudes, parámetros de modelos y entradas, observar las salidas en tiempo real y comparar los resultados antes de pasar a producción una versión rápida. Esto permite una iteración rápida y, al mismo tiempo, mantiene la confianza en la calidad y el comportamiento de los pronósticos.

¿Cómo funciona el control rápido de versiones en TrueFoundry?

Cada mensaje se versiona automáticamente cuando se actualiza, lo que permite a los equipos realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo y mantener un historial completo de la evolución de los avisos. Se puede hacer referencia a cada versión de forma independiente, revertirla si es necesario y compararla con otras versiones. Esto facilita la actualización segura de las instrucciones sin introducir regresiones en las aplicaciones o los agentes posteriores.

¿Cómo utilizo las indicaciones mediante programación en mis aplicaciones?

TrueFoundry genera fragmentos de código listos para la producción para cada versión del mensaje, lo que le permite invocar los mensajes directamente a través de AI Gateway mediante API o SDK. Estos fragmentos incluyen identificadores de mensajes, referencias de versiones y detalles de configuración del modelo, lo que facilita la integración de los avisos en las aplicaciones, los agentes o los flujos de trabajo sin necesidad de codificar el texto de los mensajes.

¿Prompt Management admite la colaboración y el control de acceso?

Sí. La administración de mensajes admite el control de acceso basado en funciones (RBAC), lo que permite a los equipos definir quién puede crear, editar, aprobar o implementar solicitudes. Esto es especialmente útil en entornos empresariales, donde los cambios rápidos deben pasar por procesos de revisión o restringirse a equipos específicos. Todos los cambios se registran para garantizar la auditabilidad y la gobernanza.

¿Se puede usar Prompt Management en varios entornos?

Prompt Management funciona a la perfección en todos los entornos de desarrollo, preparación y producción. Los equipos pueden probar las instrucciones en entornos aislados y promover las versiones aprobadas para que pasen a la fase de producción, a la vez que mantienen un comportamiento y una gobernanza coherentes en toda la gama de IA.

¿En qué se diferencia Prompt Management del almacenamiento de avisos en código?

A diferencia de las indicaciones almacenadas directamente en el código de la aplicación, la gestión de indicaciones de TrueFoundry proporciona control de versiones, observabilidad, control de acceso y flexibilidad de tiempo de ejecución. Las indicaciones se pueden actualizar, probar y revertir independientemente de las implementaciones de las aplicaciones, lo que reduce el riesgo operativo y acelera la iteración para los equipos de IA.