// agents · archestra-ai/archestra

archestra

archestra — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от archestra-ai (archestra-ai/archestra на GitHub). У него 4 355 звёзд на GitHub и 1 212 форков, он распространяется по лицензии NOASSERTION и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

Archestra: the enterprise AI platform — chat UI, LLM gateway, and MCP gateway with guardrails

★ 4,4 тыс. звёзд⑂ 1,2 тыс. форковNOASSERTIONобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
archestra-ai/archestra
Звёзды GitHub
4 355
Форки
1 212
Лицензия
NOASSERTION
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Plan the rollout

    Decide between the one-command Docker quickstart for evaluation and Helm/Kubernetes for production.

  2. Run the platform

    Pull and start the Archestra platform container, mounting the Docker socket and data volumes as documented.

  3. Connect providers and SSO

    Add your LLM providers, configure OIDC/SAML SSO and roles, and set cost limits.

  4. Roll out chat and gateways

    Give teams the internal chat UI, then register MCP servers behind the gateway with your guardrail rules.

// возможности

Почему его любят

Internal AI chat UI

A ChatGPT-style interface for employees that works with many models, tools, and knowledge bases.

LLM gateway

One endpoint for Anthropic, OpenAI, Azure, Bedrock, DeepSeek, and more, with dynamic routing and virtual API keys carrying cost limits.

MCP gateway and registry

OAuth and on-behalf-of flows for users, a private MCP registry, isolated per-server deployments, and an MCP orchestrator with a Kubernetes operator.

Agent runtime

Scheduled, email, webhook, A2A, chat, and API-triggered agents with skills, sub-agent delegation, and sandboxed code execution.

Guardrails

Deterministic tool-call rules, Dual-LLM verification for sensitive calls, and Lethal Trifecta protections.

Enterprise identity and observability

OIDC/SAML SSO (Okta, Entra ID), RBAC with custom roles, OpenTelemetry traces, Prometheus metrics, and per-team cost tracking.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone the project and enter its directory (for source work or Helm charts).

    git clone https://github.com/archestra-ai/archestra.git
    cd archestra
  2. Run the quickstart container

    Start the platform with quickstart mode enabled and persistent volumes.

    docker pull archestra/platform:latest
    docker run -p 127.0.0.1:9000:9000 -p 127.0.0.1:3000:3000 -e ARCHESTRA_QUICKSTART=true -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v archestra-postgres-data:/var/lib/postgresql/data -v archestra-app-data:/app/data archestra/platform:latest
  3. Open the platform

    Visit the local UI and finish setup (providers, SSO) from the admin screens.

    # open http://127.0.0.1:3000 after the container starts
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Archestra?

archestra-ai, the company behind the Archestra platform (Archestra.AI).

Is Archestra free?

It is an open-core platform: per the README, it is free for teams under 30 users, with enterprise licensing beyond that; the license field in the repo metadata is unasserted (NOASSERTION).

Does it need a paid API key?

You connect your own LLM provider accounts (Anthropic, OpenAI, Azure, Bedrock, etc.) to the gateway.

How does it compare to LiteLLM or a plain MCP client?

LiteLLM focuses on the LLM gateway layer; Archestra bundles the gateway with an employee chat UI, an MCP gateway/registry, an agent runtime, guardrails, and SSO/RBAC as one platform.

How do I get started?

Run the documented `docker run` quickstart command, open the local UI, and connect your first LLM provider.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

mcp-gateway-registry

An enterprise MCP gateway: governed, auditable tool access for agents.

★ 964 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

bisheng

Enterprise LLM app platform: GenAI workflows, RAG, agents, model management, evaluation, fine-tuning.

★ 12,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Guardrails

Programmable guardrails to keep LLM systems safe and on rails.

★ 7,3 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Unla

Unla MCP Gateway: turn existing APIs and MCP servers into MCP endpoints with zero code changes.

★ 2,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

bifrost

A blazing-fast enterprise AI gateway: 1000+ models, sub-100µs overhead.

★ 8,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

metamcp

MCP aggregator, orchestrator, middleware and gateway in one Docker — compose many servers into one endpoint

★ 2,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если archestra вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к archestra — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить archestra

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.