Frontegg Baant de Weg voor Veilige Enterprise AI met Nieuwe MCP-interface voor AI-agenten
Written by Olivia Nolan
november 6, 2025
De snelle opkomst van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een nieuwe generatie tools: AI-agenten. Deze autonome systemen, die taken kunnen uitvoeren, beslissingen kunnen nemen en met andere systemen kunnen interageren, beloven een revolutie teweeg te brengen in bedrijfsprocessen. Echter, met deze grote belofte komt een even grote uitdaging: hoe beheren, beveiligen en controleren organisaties een groeiend leger van deze digitale medewerkers? Frontegg, een toonaangevende speler op het gebied van user management, adresseert dit vraagstuk met de lancering van een enterprise-grade Multi-tenant Control Plane (MCP) specifiek voor AI-agenten. Deze introductie markeert een cruciale stap in de volwassenwording van AI binnen de zakelijke wereld, waarbij de focus verschuift van experimenteren naar het implementeren van schaalbare, veilige en kostenefficiënte AI-oplossingen. De nieuwe **Frontegg MCP-interface voor AI-agenten** biedt een gecentraliseerd platform om de toegang, permissies en het gebruik van AI-agenten te beheren, een essentiële voorwaarde voor elke organisatie die AI op een verantwoorde manier wil inzetten en de controle wil behouden over zowel data als kosten.
De proliferatie van AI-agenten binnen een organisatie kan, indien onbeheerd, leiden tot een fenomeen dat vergelijkbaar is met 'shadow IT'. Medewerkers en teams beginnen op eigen initiatief AI-tools en -agenten te gebruiken, vaak zonder medeweten van de IT- of security-afdeling. Dit creëert aanzienlijke risico's. Vanuit een beveiligingsperspectief kunnen deze agenten onbedoeld toegang krijgen tot gevoelige bedrijfsdata of deze lekken. Vanuit een FinOps-perspectief leidt ongecontroleerd gebruik tot onvoorspelbare en snel stijgende cloudkosten, omdat elke agent API-calls maakt naar kostbare Large Language Models (LLM's) zoals die van OpenAI, Anthropic of Google. Zonder een centraal overzicht is het onmogelijk om te weten welke afdeling welke kosten veroorzaakt, welke AI-modellen het meest worden gebruikt en of de return on investment de uitgaven rechtvaardigt. Het gebrek aan governance ondermijnt de mogelijkheid om kosten te optimaliseren, budgetten te voorspellen en de waarde van AI-investeringen aan te tonen. Dit is precies waar de noodzaak voor een gecentraliseerd beheerplatform, zoals de MCP van Frontegg, om de hoek komt kijken. Het biedt de nodige zichtbaarheid en controle om AI-innovatie in goede banen te leiden.
Luister naar dit artikel:
Om de oplossing van Frontegg volledig te begrijpen, is het essentieel om het concept van een Multi-tenant Control Plane (MCP) te doorgronden. De term 'multi-tenancy' is bekend in de wereld van Software-as-a-Service (SaaS), waar één software-instantie meerdere klanten (tenants) bedient, elk met hun eigen geïsoleerde data en configuratie. Een 'Control Plane' is het gecentraliseerde administratieve component van een systeem dat beleid definieert, configuraties beheert en de operationele staat van het gehele systeem overziet. Denk aan een luchtverkeerstoren die alle vliegtuigen in zijn luchtruim coördineert. Een MCP combineert deze twee concepten: het is één centrale 'luchtverkeerstoren' die meerdere, onafhankelijke 'luchtruimen' (tenants) beheert. In de context van enterprise AI betekent dit dat een centrale IT- of platformafdeling via één interface controle kan uitoefenen over hoe verschillende business units, teams of zelfs individuele applicaties (de tenants) gebruikmaken van AI-agenten. Elke tenant kan zijn eigen set gebruikers, agenten en specifieke permissies hebben, maar het overkoepelende beleid en de beveiligingsregels worden centraal afgedwongen.
Het belang van een MCP-architectuur voor het beheren van AI-agenten kan niet worden onderschat. Het biedt de perfecte balans tussen centrale controle en decentrale autonomie. Teams en afdelingen kunnen de vrijheid krijgen om te innoveren en de AI-agenten te gebruiken die zij nodig hebben voor hun specifieke taken. Tegelijkertijd zorgt de MCP ervoor dat deze innovatie plaatsvindt binnen de door de organisatie gestelde kaders. Dit voorkomt wildgroei en zorgt voor consistentie in beveiliging, compliance en kostenbeheer. De MCP fungeert als de 'gatekeeper' voor alle interacties met AI-modellen. Het kan bijvoorbeeld afdwingen dat alleen bepaalde teams toegang hebben tot de duurste en krachtigste modellen (zoals GPT-4 Turbo), terwijl andere teams worden beperkt tot kosteneffectievere alternatieven. Bovendien biedt het een geaggregeerd overzicht van het gebruik en de kosten over alle tenants heen, wat onmisbare data is voor FinOps-teams die budgetten moeten opstellen en optimalisatiestrategieën moeten ontwikkelen. Zonder een dergelijke architectuur wordt het beheer van enterprise AI een onmogelijke, gefragmenteerde en kostbare aangelegenheid.
De kracht van de **Frontegg MCP-interface voor AI-agenten** ligt in de robuuste, enterprise-grade functionaliteiten die specifiek zijn ontworpen om de uitdagingen van AI-beheer aan te gaan. De kern van het platform wordt gevormd door geavanceerd gebruikers- en tenantbeheer. Organisaties kunnen een hiërarchische structuur opzetten die hun eigen organisatiestructuur weerspiegelt, met verschillende afdelingen of projectteams als afzonderlijke tenants. Binnen elke tenant kunnen beheerders vervolgens gebruikers aanmaken en hen specifieke rollen toewijzen. Dit Role-Based Access Control (RBAC) model zorgt ervoor dat medewerkers alleen toegang hebben tot de AI-agenten en data die relevant zijn voor hun functie. Een ontwikkelaar heeft bijvoorbeeld andere rechten nodig dan een marketeer of een financieel analist. Deze granulaire controle voorkomt ongeautoriseerde toegang en minimaliseert het risico op datalekken of misbruik van AI-resources.
Op het gebied van beveiliging en compliance biedt Frontegg een uitgebreid pakket aan tools. Het platform legt gedetailleerde audit trails vast van alle activiteiten, waardoor het mogelijk is om precies te traceren wie, wanneer, welke agent heeft gebruikt en welke acties er zijn uitgevoerd. Dit is niet alleen cruciaal voor het oplossen van incidenten, maar ook essentieel voor organisaties die moeten voldoen aan strenge regelgeving zoals GDPR of SOC 2. Daarnaast stelt de interface beheerders in staat om gedetailleerd 'entitlements' of machtigingen te definiëren. Dit gaat verder dan alleen toegang; het bepaalt wát een agent mag doen. Mag een agent bijvoorbeeld alleen data lezen, of mag hij ook data wijzigen of systemen aansturen? Vanuit een FinOps-perspectief is de mogelijkheid om het verbruik per tenant, per gebruiker en per agent te monitoren van onschatbare waarde. Deze zichtbaarheid maakt 'showback' en 'chargeback' modellen mogelijk, waarbij de kosten van AI-gebruik kunnen worden toegewezen aan de veroorzakende afdelingen. Dit creëert kostenbewustzijn en stimuleert teams om efficiënter om te gaan met dure AI-resources, wat direct bijdraagt aan de optimalisatie van de totale cloud-uitgaven.
advertenties
advertenties
advertenties
advertenties
De introductie van een platform als de Frontegg MCP is meer dan een technologische innovatie; het is een strategische enabler voor bedrijven die serieus werk willen maken van AI. Voor FinOps-practitioners betekent dit een transformatie van reactief kostenbeheer naar proactieve waarde-optimalisatie. In plaats van achteraf te schrikken van een hoge rekening van een LLM-provider, kunnen zij nu het verbruik in real-time monitoren, budgetten instellen en beleid implementeren dat kostenefficiënt gedrag stimuleert. Het platform biedt de data die nodig is voor intelligente beslissingen, zoals het identificeren van kansen om over te stappen op goedkopere modellen voor minder complexe taken of het uitschakelen van onderbenutte AI-agenten. Dit verhoogt de FinOps-maturiteit van de organisatie aanzienlijk, met name binnen de 'Govern' en 'Optimize' fases van de FinOps-levenscyclus. Het stelt bedrijven in staat om de kosten van AI direct te koppelen aan de bedrijfswaarde die het genereert, wat essentieel is voor het rechtvaardigen van verdere investeringen.
Voor security- en governance-teams biedt de MCP de broodnodige controle in een voorheen onoverzichtelijk landschap. Het creëert een 'paved road' voor AI-ontwikkeling en -gebruik: een goedgekeurde, veilige en gemonitorde route voor innovatie. Dit vermindert het risico van 'shadow AI' en zorgt ervoor dat alle AI-initiatieven voldoen aan het bedrijfsbeleid en externe regelgeving. De centrale controle over permissies en data-toegang is fundamenteel voor het beschermen van intellectueel eigendom en klantgegevens. Uiteindelijk leidt dit tot een werkplek waar AI niet als een bedreiging wordt gezien, maar als een krachtige, veilige en goed beheerde tool die medewerkers in staat stelt productiever en innovatiever te zijn. De stap die Frontegg zet, is illustratief voor een bredere trend: de industrialisatie van AI. Om de volledige potentie van AI-agenten te benutten, hebben organisaties robuuste management- en governance-platforms nodig. Deze tools vormen het onmisbare fundament waarop de AI-gedreven onderneming van de toekomst zal worden gebouwd, een onderneming die zowel wendbaar, veilig als financieel gezond is.
Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.
