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.

Unified AI Deployments – Deploy, Scale & Operate AI Workloads

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LLM

Implemente y entregue LLM de código abierto o propietarios con aceleración de GPU y confiabilidad de nivel de producción.

Agentes

Ejecute agentes de IA de larga duración con memoria, ejecución de herramientas e integración perfecta con los servidores AI Gateway y MCP

Servidores MCP

Implemente servidores MCP para exponer de forma segura las herramientas, las API y los sistemas empresariales a los agentes de IA.

flujos de trabajo

Organice los flujos de trabajo de IA de varios pasos en todos los modelos, agentes y servicios desde un único plano de control.

Empleos

Ejecute trabajos por lotes, cargas de trabajo de entrenamiento y tareas de IA programadas bajo demanda.

Modelos ML clásicos

Implemente y sirva modelos tradicionales de aprendizaje automático junto con los LLM utilizando la misma plataforma.

Implemente cualquier carga de trabajo de IA

Implemente todas las cargas de trabajo de IA a través de una capa de implementación única y uniforme.

Implemente cargas de trabajo de inferencia basadas en LLM y GPU mediante marcos como vLLM, Triton, kServe o contenedores personalizados
Implemente agentes y servicios de agentes de IA con un tiempo de ejecución y una red consistentes
Implemente servidores MCP para exponer de forma segura las herramientas y los sistemas internos
Ejecute trabajos por lotes, API y servicios de IA de larga duración en la misma plataforma

Escalado automático para cargas de trabajo de IA

Escale las cargas de trabajo de IA automáticamente en función de datos reales
demanda.

Escale automáticamente los puntos finales de inferencia y los servicios de agentes en función del volumen de solicitudes
Aumente las cargas de trabajo de la GPU durante los picos de demanda y disminuya cuando el tráfico disminuya
Soporta cargas de trabajo rápidas, como el chat, el RAG y los flujos de trabajo impulsados por agentes
Mantenga un rendimiento predecible durante los picos de tráfico

Detección de herramientas MCP Gateway para servidores MCP

Apagado automático para controlar los costos

Evite que la infraestructura de IA inactiva consuma el presupuesto.

Cierre automáticamente los terminales, los agentes o los servicios después de períodos de inactividad configurables
Reduzca el desperdicio de GPU durante las horas de menor actividad o durante la experimentación
Reinicie las cargas de trabajo a petición sin intervención manual
Implemente la disciplina de costos en todos los equipos y
ambientes

Experiencia de implementación unificada en la nube y local

Una experiencia de desarrollador en AWS, Azure, GCP y de forma local, sin necesidad de herramientas específicas para la nube.

Conecte y administre clústeres de AWS, Azure, GCP y locales desde un único plano de control
Implemente la misma carga de trabajo en diferentes entornos con flujos de trabajo y API idénticos
Elimine la complejidad específica de la nube y, al mismo tiempo, mantenga el control y el aislamiento totales
Utilice la misma experiencia de implementación en el desarrollo, la puesta en escena y la producción, independientemente de la infraestructura

Creado para una experiencia de desarrollador de primera clase

Cree, implemente y depure cargas de trabajo de IA con rapidez y confianza.

Registros, métricas y eventos integrados para cada implementación
Monitorización y alertas nativas para detectar y resolver problemas rápidamente
Funciones de implementación listas para la producción, como comprobaciones de estado y estrategias de implementación
Administración segura de secretos e integraciones fluidas de CI/CD

Funciona a la perfección con AI Gateway y Agent Gateway

El despliegue es la capa de ejecución; la gobernanza vive
por encima de él.

AI Gateway regula el acceso, el enrutamiento y los controles de costos de los modelos
MCP Gateway regula el acceso y la ejecución de las herramientas
Agent Gateway organiza y controla los flujos de trabajo de los agentes
Las implementaciones de IA unificada impulsan la ejecución y la infraestructura reales

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 tipos de cargas de trabajo de IA puedo implementar con Unified AI Deployments?

Las implementaciones de IA unificada admiten una amplia gama de cargas de trabajo de IA, incluidos los servicios de inferencia de LLM respaldados por GPU, los agentes de IA de larga duración, los servidores MCP, los trabajos por lotes y programados, los flujos de trabajo y los modelos clásicos de aprendizaje automático. Todos los tipos de carga de trabajo se implementan y administran mediante la misma plataforma subyacente, lo que permite a los equipos estandarizar la forma en que se crean, escalan y operan los sistemas de IA en todos los entornos.

¿Las implementaciones de IA unificada admiten el escalado automático?

Sí. Las implementaciones unificadas de IA proporcionan un escalado automático integrado para los servicios de inferencia, los agentes y otras cargas de trabajo de IA en función del tráfico en tiempo real, el volumen de solicitudes y la utilización de los recursos. Esto permite que las cargas de trabajo aumenten automáticamente durante los picos de demanda y disminuyan cuando el uso disminuye, lo que garantiza un rendimiento predecible sin sobreaprovisionar la infraestructura.

¿Cómo funciona el apagado automático para las cargas de trabajo de IA?

El apagado automático permite que las cargas de trabajo de IA se detengan automáticamente cuando permanecen inactivas más allá de un período configurado. Esto es especialmente útil para los servicios con uso intensivo de la GPU, las herramientas internas, los entornos de desarrollo y las cargas de trabajo experimentales. Al cerrar automáticamente los recursos no utilizados, los equipos pueden reducir significativamente los costos de infraestructura y, al mismo tiempo, mantener la capacidad de reiniciar rápidamente las cargas de trabajo cuando sea necesario.

¿Puedo implementar cargas de trabajo de IA en mi propio entorno?

Sí. Las implementaciones de IA unificada están diseñadas para ejecutarse en los entornos que tú controlas, como las cuentas de nube pública, las VPC privadas, los clústeres de Kubernetes locales y las configuraciones totalmente independientes. Independientemente de dónde se ejecuten las cargas de trabajo, los equipos utilizan los mismos flujos de trabajo de implementación, patrones de configuración y controles operativos a través de la plataforma TrueFoundry.

¿Cómo se integran las implementaciones de IA unificadas con AI Gateway?

Las implementaciones unificadas de IA se centran en cómo se crean, implementan y escalan las cargas de trabajo de IA, mientras que la puerta de enlace de IA rige la forma en que se accede a esas cargas de trabajo y se utilizan. Los servicios implementados se pueden exponer de forma segura a través del AI Gateway, que proporciona controles de enrutamiento, autenticación, autorización, observabilidad y reconocimiento de los agentes. En conjunto, forman una pila completa de IA de producción, desde la ejecución de la infraestructura hasta el acceso y la gobernanza.