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

Déployez et servez des LLM open source ou propriétaires avec une accélération GPU et une fiabilité de niveau production.

Agents

Exécutez des agents d'IA de longue durée avec de la mémoire, l'exécution d'outils et une intégration fluide avec les serveurs AI Gateway et MCP

Serveurs MCP

Déployez des serveurs MCP pour exposer en toute sécurité les outils, les API et les systèmes d'entreprise aux agents d'IA.

Workflows

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Modèles ML classiques

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Déployez toute charge de travail d'IA

Déployez chaque charge de travail d'IA via une couche de déploiement unique et cohérente.

Déployez des LLM et des charges de travail d'inférence basées sur des GPU à l'aide de frameworks tels que vLLM, Triton, KServe ou des conteneurs personnalisés
Déployez des agents et des services d'agents IA avec une exécution et une mise en réseau cohérentes
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Exécutez des tâches par lots, des API et des services d'IA de longue durée sur la même plateforme

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Adaptez automatiquement les charges de travail de l'IA en fonction de données réelles
demande.

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MCP Gateway Tool Discovery pour serveurs MCP

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Pourquoi les entreprises choisissent TrueFoundry

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Fondateur d'Applied AI Lab

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accélération de la mise en production de la plateforme interne d'IA/ML

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réduire les dépenses liées au cloud après la migration des charges de travail vers TrueFoundry

Pratik Agrawal

Directeur principal de la science des données et de l'innovation en matière d'IA

TrueFoundry nous a aidés à passer de l'expérimentation à la production en un temps record. Ce qui aurait pris plus d'un an a été réalisé en quelques mois, avec une meilleure adoption par les développeurs.

80 %

réduction des délais de production des modèles

35 %

économies sur les coûts liés au cloud par rapport à la configuration précédente de SageMaker

Vibhas Gejji

Ingénieur ML du personnel

Nous avons allégé la charge DevOps et simplifié les déploiements de production entre les équipes. TrueFoundry a accéléré la diffusion du machine learning grâce à une infrastructure qui s'adapte aussi bien aux expériences qu'à des services robustes.

50 %

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60 %

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Indronel G.

Leader intelligent des processus

TrueFoundry nous a aidés à déployer une pile RAG complète, y compris des pipelines, des bases de données vectorielles, des API et une interface utilisateur, deux fois plus rapidement, tout en contrôlant totalement l'infrastructure auto-hébergée.

60 %

des déploiements d'IA plus rapides

~ 40 à 50 %

Réduction efficace des coûts dans tous les environnements de développement

Nilav Ghosh

Directeur principal, IA

Grâce à TrueFoundry, nous avons réduit les délais de déploiement de plus de moitié et réduit les frais d'infrastructure grâce à une interface MLOps unifiée, ce qui a accéléré la création de valeur.

<2

semaines pour migrer tous les modèles de production

75 %

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Rajat Bansal

CTO

Nous avons réalisé d'importantes économies sur les coûts d'infrastructure et avons réduit le temps de coordination du DS de 75 %. TrueFoundry a accéléré la vitesse de déploiement de nos modèles au sein des équipes.

Questions fréquemment posées

Quels types de charges de travail d'IA puis-je déployer avec les déploiements d'IA unifiés ?

Les déploiements d'IA unifiée prennent en charge un large éventail de charges de travail d'IA, notamment des services d'inférence LLM soutenus par GPU, des agents d'IA de longue durée, des serveurs MCP, des tâches par lots et planifiées, des flux de travail et des modèles classiques d'apprentissage automatique. Tous les types de charge de travail sont déployés et gérés à l'aide de la même plateforme sous-jacente, ce qui permet aux équipes de normaliser la façon dont les systèmes d'IA sont conçus, mis à l'échelle et exploités dans tous les environnements.

Les déploiements d'IA unifiée prennent-ils en charge la mise à l'échelle automatique ?

Oui Les déploiements d'IA unifiés fournissent une mise à l'échelle automatique intégrée pour les services d'inférence, les agents et les autres charges de travail d'IA en fonction du trafic en temps réel, du volume de demandes et de l'utilisation des ressources. Cela permet aux charges de travail d'augmenter automatiquement pendant les pics de demande et de les réduire lorsque l'utilisation diminue, garantissant ainsi des performances prévisibles sans surprovisionner l'infrastructure.

Comment fonctionne l'arrêt automatique pour les charges de travail d'IA ?

L'arrêt automatique permet aux charges de travail de l'IA de s'arrêter automatiquement lorsqu'elles restent inactives au-delà d'une durée configurée. Cela est particulièrement utile pour les services gourmands en ressources graphiques, les outils internes, les environnements de développement et les charges de travail expérimentales. En arrêtant automatiquement les ressources inutilisées, les équipes peuvent réduire considérablement les coûts d'infrastructure tout en conservant la capacité de redémarrer rapidement les charges de travail en cas de besoin.

Puis-je déployer des charges de travail basées sur l'IA dans mon propre environnement ?

Oui Les déploiements d'IA unifiée sont conçus pour s'exécuter dans des environnements que vous contrôlez, notamment des comptes cloud publics, des VPC privés, des clusters Kubernetes sur site et des configurations entièrement séparées. Quel que soit l'endroit où les charges de travail sont exécutées, les équipes utilisent les mêmes flux de travail de déploiement, les mêmes modèles de configuration et les mêmes contrôles opérationnels via la plateforme TrueFoundry.

Comment les déploiements d'IA unifiée s'intégrent-ils à AI Gateway ?

Les déploiements d'IA unifiée se concentrent sur la manière dont les charges de travail d'IA sont créées, déployées et mises à l'échelle, tandis que l'AI Gateway régit la manière dont ces charges de travail sont accessibles et utilisées. Les services déployés peuvent être exposés en toute sécurité via l'AI Gateway, qui fournit le routage, l'authentification, l'autorisation, l'observabilité et des contrôles tenant compte des agents. Ensemble, ils forment une pile complète d'IA de production, de l'exécution de l'infrastructure à l'accès et à la gouvernance.