Pylar
Pylar 是一个为 AI 代理设计的安全数据访问层，使他们能够通过受治理的 SQL 视图和 MCP 工具安全有效地与结构化数据源交互。
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年12月05日
什么是 Pylar
Pylar 充当 AI 代理和数据库之间的关键安全和治理层，解决了 AI 代理安全访问结构化数据的挑战。Pylar 不是允许直接数据库访问（这可能导致安全漏洞和合规性问题），而是提供了一个受控界面，数据团队可以通过 SQL 视图和模型上下文协议 (MCP) 工具准确定义代理可以访问哪些数据。该平台支持连接到主要的数仓（如 Snowflake、BigQuery 和 PostgreSQL）以及 SaaS 工具（如 HubSpot 和 Salesforce）。
Pylar 的主要功能
Pylar是一个安全的数据访问层平台，使AI代理能够安全地与结构化数据源交互。它允许团队连接多个数据库，创建受监管的SQL视图，构建MCP（模型上下文协议）工具，并将它们部署到任何代理构建器，同时保持安全性和可观察性。该平台充当AI代理和数据堆栈之间的受控接口，提供沙盒访问，而无需直接的数据库凭据。
受监管的SQL视图: 创建沙盒SQL视图，用于定义AI代理可以访问的确切数据，并能够过滤敏感数据、实施行级安全性以及跨多个数据库进行联接
AI驱动的MCP工具创建: 使用自然语言或手动配置生成模型上下文协议（MCP）工具，以构建每个视图的多个工具，这些工具可以发布到任何代理构建器
多数据库集成: 连接到各种数据源，包括仓库（Snowflake、BigQuery、Redshift）、数据库（PostgreSQL、MySQL）和SaaS工具（HubSpot、Salesforce），并具有统一的访问权限
内置可观察性: 跟踪成功率、分析错误、了解查询模式并使用Evals来优化视图和工具，而无需重新部署代理
Pylar 的使用场景
客户支持AI: 使AI代理能够安全地访问多个系统中的客户数据，以提供自动支持，同时保持数据安全性和治理
内部分析副驾驶: 创建可以分析跨数据库的公司数据的AI助手，同时确保敏感信息受到保护
SaaS平台集成: 通过允许受控访问生产数据并进行适当的安全沙盒化，向SaaS平台添加AI功能
销售和收入运营: 构建可以分析销售数据、预测客户流失并优化收入运营的AI工具，并对敏感业务数据进行受监管的访问
优点
通过沙盒数据访问实现强大的安全性和治理
易于与多个数据源和代理构建器集成
无需复杂的API开发或部署管道
无需重新部署代理即可进行实时更新和更改
缺点
需要SQL知识才能创建视图
代理和数据之间的额外层可能会影响性能
如何使用 Pylar
注册并连接数据源: 在 pylar.ai 注册，并使用连接凭据连接您的数据源（Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等）
创建受治理的 SQL 视图: 使用 Pylar 的 SQL IDE 创建视图，以定义代理可以访问哪些数据。编写 SQL 查询以跨数据库连接、过滤敏感数据并实施行级安全性。视图充当代理和原始数据之间的唯一访问层。
构建 MCP 工具: 使用自然语言提示或手动配置从您的视图创建 MCP 工具。每个视图都可以构建多个工具。工具定义了代理如何与数据交互。
测试和配置工具: 在发布之前测试您的 MCP 工具。设置查询限制、频率上限和其他防护措施。使用内置的评估系统来分析工具性能。
发布工具: 发布您的 MCP 工具以获得单个 MCP 服务器 URL 和授权令牌，该 URL 和令牌可用于将工具连接到任何代理构建器。
连接到代理构建器: 使用您的 MCP URL 和令牌将您的工具连接到代理构建器，如 Claude、OpenAI、Cursor、VS Code、LangGraph 等。对 Pylar 中工具的更改会自动反映在所有连接的构建器中。
监控和迭代: 使用 Pylar 的 Evals 系统跟踪成功率、分析错误并了解查询模式。根据实际使用数据优化视图和工具，而无需重新部署代理。
Pylar 常见问题
Pylar是一个为AI代理提供安全数据访问层，使它们能够在不需要直接数据库访问的情况下与结构化数据源交互。它位于AI代理和数据库之间，允许组织定义代理可以通过SQL视图访问哪些数据，同时保持安全性和治理。
与 Pylar 类似的最新 AI 工具
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