Pylar
O Pylar é uma camada de acesso a dados segura projetada para agentes de IA que permite que eles interajam de forma segura e eficiente com fontes de dados estruturados por meio de visualizações SQL gerenciadas e ferramentas MCP.
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 5, 2025
O que é Pylar
O Pylar serve como uma camada crítica de segurança e governança que fica entre os agentes de IA e os bancos de dados, resolvendo o desafio de dar aos agentes de IA acesso seguro a dados estruturados. Em vez de permitir o acesso direto ao banco de dados, o que pode levar a vulnerabilidades de segurança e problemas de conformidade, o Pylar fornece uma interface controlada onde as equipes de dados podem definir exatamente a quais dados os agentes podem acessar por meio de visualizações SQL e ferramentas do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). A plataforma oferece suporte a conexões com os principais data warehouses, como Snowflake, BigQuery e PostgreSQL, bem como ferramentas SaaS como HubSpot e Salesforce.
Principais Recursos do Pylar
Pylar é uma plataforma de camada de acesso a dados segura que permite que agentes de IA interajam com segurança com fontes de dados estruturadas. Ela permite que as equipes conectem vários bancos de dados, criem visualizações SQL gerenciadas, construam ferramentas MCP (Model Context Protocol) e as implantem em qualquer construtor de agentes, mantendo a segurança e a observabilidade. A plataforma atua como uma interface controlada entre agentes de IA e pilhas de dados, fornecendo acesso em sandbox sem credenciais diretas do banco de dados.
Visualizações SQL gerenciadas: Criar visualizações SQL em sandbox que definem exatamente quais dados os agentes de IA podem acessar, com a capacidade de filtrar dados confidenciais, implementar segurança em nível de linha e unir vários bancos de dados
Criação de ferramentas MCP com tecnologia de IA: Gerar ferramentas Model Context Protocol (MCP) usando linguagem natural ou configuração manual para criar várias ferramentas por visualização que podem ser publicadas em qualquer construtor de agentes
Integração de vários bancos de dados: Conectar-se a várias fontes de dados, incluindo warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), bancos de dados (PostgreSQL, MySQL) e ferramentas SaaS (HubSpot, Salesforce) com acesso unificado
Observabilidade integrada: Rastrear taxas de sucesso, analisar erros, entender padrões de consulta e usar Evals para refinar visualizações e ferramentas sem reimplantar agentes
Casos de Uso do Pylar
IA de suporte ao cliente: Permitir que agentes de IA acessem com segurança os dados do cliente em vários sistemas para fornecer suporte automatizado, mantendo a segurança e a governança dos dados
Copiloto de análise interna: Criar assistentes de IA que possam analisar os dados da empresa em todos os bancos de dados, garantindo que as informações confidenciais permaneçam protegidas
Integração da plataforma SaaS: Adicionar recursos de IA às plataformas SaaS, permitindo o acesso controlado aos dados de produção com o devido sandboxing de segurança
Operações de vendas e receita: Criar ferramentas de IA que possam analisar dados de vendas, prever rotatividade e otimizar as operações de receita com acesso gerenciado a dados de negócios confidenciais
Vantagens
Forte segurança e governança com acesso a dados em sandbox
Fácil integração com várias fontes de dados e construtores de agentes
Não há necessidade de desenvolvimento de API complexo ou pipelines de implantação
Atualizações e alterações em tempo real sem reimplantar agentes
Desvantagens
Requer conhecimento de SQL para criar visualizações
Camada adicional entre agentes e dados que pode afetar o desempenho
Como Usar o Pylar
Inscreva-se e conecte fontes de dados: Inscreva-se em pylar.ai e conecte suas fontes de dados (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce etc.) usando as credenciais de conexão
Criar visualizações SQL gerenciadas: Use o SQL IDE do Pylar para criar visualizações que definam a quais dados os agentes podem acessar. Escreva consultas SQL para unir bancos de dados, filtrar dados confidenciais e implementar segurança em nível de linha. As visualizações atuam como a única camada de acesso entre os agentes e os dados brutos.
Construir ferramentas MCP: Crie ferramentas MCP a partir de suas visualizações usando prompts de linguagem natural ou configuração manual. Cada visualização pode ter várias ferramentas construídas sobre ela. As ferramentas definem como os agentes podem interagir com os dados.
Testar e configurar ferramentas: Teste suas ferramentas MCP antes de publicar. Defina limites de consulta, limites de frequência e outras proteções. Use o sistema de avaliação integrado para analisar o desempenho da ferramenta.
Publicar ferramentas: Publique suas ferramentas MCP para obter um único URL de servidor MCP e token de autorização que podem ser usados para conectar as ferramentas a qualquer construtor de agente.
Conectar-se a construtores de agentes: Use seu URL e token MCP para conectar suas ferramentas a construtores de agentes como Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph etc. As alterações nas ferramentas no Pylar são refletidas automaticamente em todos os construtores conectados.
Monitorar e iterar: Rastreie as taxas de sucesso, analise os erros e entenda os padrões de consulta usando o sistema Evals do Pylar. Refine as visualizações e ferramentas com base nos dados de uso real sem ter que reimplantar os agentes.
Perguntas Frequentes do Pylar
Pylar é uma camada de acesso a dados segura para agentes de IA que permite que eles interajam com fontes de dados estruturadas sem exigir acesso direto ao banco de dados. Ele se situa entre os agentes de IA e os bancos de dados, permitindo que as organizações definam a quais dados os agentes podem acessar por meio de visualizações SQL, mantendo a segurança e a governança.
Vídeo do Pylar
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