Agentes de IA corporativos só se tornam úteis quando conseguem acessar informações empresariais confiáveis e atualizadas e agir com base nelas. O Gateway MCP da Uber responde a uma questão específica, mas inevitável: como oferecer aos agentes acesso controlado e fácil de descobrir a milhares de APIs existentes sem exigir que cada equipe de serviços implemente um servidor MCP? O Gateway centraliza a descoberta, a tradução e a aplicação de políticas, mantendo as equipes de serviços fora do caminho crítico — elas não precisam reescrever endpoints, e os responsáveis mantêm o controle sobre a revisão e a habilitação. Essa escolha reduz a duplicação de infraestrutura e alinha a governança, preservando a autonomia operacional das equipes.
Em termos de arquitetura, o Gateway se divide em um plano de controle (o MCP Registry e o AutoCrawler) e um plano de dados (o Proxy Gateway). O Registry é a fonte única de verdade para servidores virtuais e ferramentas; o AutoCrawler deriva continuamente definições de ferramentas a partir de IDLs e servidores MCP nativos, permitindo que o catálogo cresça automaticamente. Em tempo de execução, o Proxy Gateway materializa servidores MCP virtuais, traduz chamadas MCP para HTTP/gRPC/TChannel, delega a execução ao sidecar do service mesh (Muttley) e retorna resultados compatíveis com MCP. Essa separação permite iterações rápidas, atualizações de configuração em tempo real e um modelo de execução consistente para diferentes clientes de agentes.
O AutoCrawler é a alavanca operacional fundamental que torna viável todo o sistema. Em vez de depender da criação manual, a Uber usa um fluxo de trabalho baseado em Cadence que examina o registro de IDLs, monitora os sinais de atividade de servidores MCP nativos, analisa definições de protobuf/Thrift e gera manifestos iniciais de ferramentas. Por padrão, essas ferramentas geradas permanecem desativadas; a responsabilidade e a decisão de habilitá-las cabem às equipes de serviços. O AutoCrawler também aprimora esquemas e descrições com LLMs para produzir documentação adequada a agentes — um equilíbrio pragmático entre escala automatizada, revisão humana e controles de segurança.
Segurança, políticas e proteção operacional estão integradas à camada do gateway, em vez de ficarem dispersas entre as equipes. A plataforma aplica políticas charter no nível de ferramentas e servidores por meio do sistema interno de controle de acesso da Uber, remove dados pessoais identificáveis (PII) das respostas e aplica limites de taxa e auditoria de forma uniforme. Também oferece suporte a integrações MCP de terceiros sem enfraquecer as políticas: o gateway encaminha tokens internos, que os serviços de terceiros trocam por credenciais externas, mantendo os controles centralizados. Esse modelo oferece um meio-termo prático entre flexibilidade e governança corporativa.
Em termos de custo e desempenho, o Gateway resolve dois obstáculos de escala para fluxos de trabalho com agentes: o excesso de contexto e o custo dos tokens. O Omni MCP oferece descoberta incremental — ferramentas para encontrar servidores, listar ferramentas, buscar esquemas e invocar ferramentas — para que os agentes não precisem carregar previamente centenas de definições. O Response Projection reduz as respostas em tempo de execução aos campos solicitados, enquanto o Code Mode (via aifx) permite que agentes de programação baseados em CLI gravem os resultados em disco, em vez de carregar tudo no contexto do modelo. Em conjunto, esses padrões reduzem o contexto desnecessário do modelo, a latência e os gastos com APIs em escala corporativa.