企业级 MCP 平台

将企业系统能力以标准化 MCP Server 形式开放给 AI 使用,让 AI 在权限、审计与规则约束下可控执行。

🔌

统一接入:把 API/服务/流程封装为 MCP Server

🛡️

可控调用:权限、配额、审批与策略控制

📋

可追溯:全链路日志、审计、回放与告警

AI Agent
调用
企业级 MCP 平台
高效 安全 可控
调用
企业系统

企业 AI 落地的难点:AI 难以连接企业内部系统

接口复杂

接口多样、协议不一、语义不为 AI 设计

影响:试点停留在问答,难进入业务流程

权限严格

账号体系、数据分级、合规要求导致"能看不能用"

影响:企业不敢让 AI 直接接触核心系统

业务专业

订单/库存/财务等语义与规则复杂,缺少可执行的标准化动作

影响:AI 能理解问题却无法准确执行

企业级 AI 执行通道:安全・可控・可治理

MCP 平台:让 AI 安全、可控地调用企业系统

在企业既有的权限、审计与治理体系内,统一管理 AI 对企业系统的访问与调用,让 AI 能够可控地参与真实业务处理,并支持长期稳定运行。

🔒

安全

权限 审计 脱敏 租户隔离
🧭

可控

策略 审批 风控 回放追责
⚙️

可落地

资产目录 编排 监控 运营

产品功能特性

全生命周期 MCP 服务,大幅降低 Agent 开发门槛,快速构建增强型智能体

01

多类型服务供给

预置超 100+ 主流服务,覆盖生活服务、信息处理等领域,满足多样化场景开发需求,一站获取多元能力。

02

低成本服务托管

AI 网关支持企业 API 快速转换,降低自研服务托管与接入成本。

03

MCP 在线调试

支持在线调试 MCP 服务,提供可视化调试界面。可模拟工具调用流程,快速定位参数传递、协议交互等问题。

04

智能体敏捷搭建

5 分钟内完成 MCP 智能体搭建,大幅缩短从需求到应用周期,降低技术门槛。

05

跨平台通用兼容

支持多模型调用,基于 MCP 协议复用工具生态,避免重复开发,适配不同模型架构与业务系统。

06

动态编排能力

支持多服务链式调用、条件判断灵活,应对业务逻辑变化,提升智能体场景化解决能力。

产品优势:安全、治理、可运维、可观测

安全与权限

  • 身份认证(对接企业SSO/Token)
  • 权限模型(按应用/动作/数据范围)
  • 脱敏与数据出域控制(策略化)
  • 配额/限流/熔断

治理与资产

  • MCP Server 注册与目录
  • 版本管理与灰度发布
  • 资产标签/分组/责任人
  • 变更审批与审计

可运维与可靠性

  • 运行状态与健康检查
  • 重试/补偿/超时
  • SLA 指标(成功率/延迟)
  • 多环境管理(dev/test/prod)

可观测与审计

  • 调用链路追踪
  • 日志检索与告警
  • 关键操作回放
  • 合规审计报表导出

产品核心功能

丰富的 MCP 服务广场

预置超 100+ 类型 MCP 服务,覆盖多行业、多开发场景。提供安全可控的私有托管平台,企业可将自研 MCP 服务接入"服务广场",实现内部资源的统一管理与共享。企业无需再四处寻找工具或进行复杂适配,即可快速构建贴合业务的 AI 应用,一站式解决资源整合难题。

MCP 服务广场
创建企业专属MCP服务

创建企业专属 MCP 服务

提供自主开发注册的 MCP 服务,通过得帆云 iPaaS 平台,企业可将原有 CRM、ERP 系统的 API 快速注册为 MCP 服务,可低成本托管为 MCP 服务,融入 AI 应用开发,复用既有资源,降低开发成本与技术门槛。

MCP 服务在线调试

通过可视化调试界面,开发者可进行 MCP 在线调试,模拟 MCP 服务调用流程。在调试过程中,能够精准捕获请求与响应数据,快速定位参数传递异常、协议交互错误等问题。

MCP 服务在线调试
完善的MCP日志记录

完善的 MCP 日志记录

构建完善的 MCP 日志记录体系,全流程追踪服务调用轨迹。精准记录请求参数、协议交互、响应数据等信息,支持开发调试时快速定位问题,运维阶段分析运行状态、追溯异常。通过清晰详实的日志,为 MCP 服务稳定运行与优化迭代提供可靠数据支撑。

典型场景:让 AI 进入可执行的业务流程

采购与供应链

查询到货/异常预警/催交

查询到货状态 异常预警通知

订单与交付

订单状态核对/发运跟踪/自动生成对账

订单状态核对 发运跟踪

财务共享

费用合规检查/发票信息校验/报销单提交

费用合规检查 发票信息校验

客服与工单

工单创建/知识检索/进度更新

工单创建 知识检索

IT 运维

变更查询/告警联动/自动化巡检

变更查询 告警联动

制造现场

产线状态查询/质量问题闭环(受控触发流程/指令下发需审批)

产线状态查询 质量问题闭环

从试点到规模化的落地路径

1

选场景与梳理权限边界

明确"可执行动作清单"

交付物:动作清单、策略

2

封装 MCP Server

优先从已有 API/流程开始

交付物:Server目录

3

上线治理与观测

审计、配额、告警、回放

交付物:监控看板

4

规模化复用

资产目录、标准模板、跨团队协作

交付物:资产目录、标准模板

常见问题

MCP 平台关注的是“AI 如何安全、可控地执行企业系统能力”,而 AI Agent 关注的是“AI 如何理解任务并做出决策”。在实际应用中,AI Agent 通常通过 MCP 来调用企业系统,完成查询、操作和业务执行。 MCP 可以作为 AI Agent 的执行层与安全边界,使 AI Agent 能够在企业可控范围内稳定运行。

可以。MCP 平台与模型无关,支持对接公有云大模型(如 OpenAI、Claude)或私有部署模型。MCP 平台负责的是工具封装与执行控制,不涉及模型训练或推理。

MCP 平台支持对接企业 SSO、LDAP、OAuth 等身份认证体系,支持基于角色、应用、动作、数据范围的权限模型。可以继承企业现有的权限体系,无需重建。

通过权限边界、审批策略、配额控制、审计留痕等多层防护机制。关键操作可设置审批流程,所有调用都有完整日志与回放能力,支持责任追溯。

可以。MCP 平台提供 API 到 MCP Server 的转换工具,支持从现有 API 网关、iPaaS 平台快速生成 MCP Server。只需配置工具描述、参数映射与权限策略即可。

MCP 平台提供全链路调用日志、操作回放、审计报表等功能。支持按时间、用户、操作类型等维度检索,关键操作可完整回放,满足合规审计要求。

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