Pylar
Pylar ist eine sichere Datenzugriffsschicht, die für KI-Agenten entwickelt wurde und es ihnen ermöglicht, sicher und effizient mit strukturierten Datenquellen über verwaltete SQL-Ansichten und MCP-Tools zu interagieren.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 5, 2025
Was ist Pylar
Pylar dient als kritische Sicherheits- und Governance-Schicht, die zwischen KI-Agenten und Datenbanken sitzt und die Herausforderung löst, KI-Agenten einen sicheren Zugriff auf strukturierte Daten zu ermöglichen. Anstatt direkten Datenbankzugriff zu gewähren, der zu Sicherheitslücken und Compliance-Problemen führen kann, bietet Pylar eine kontrollierte Schnittstelle, über die Datenteams genau definieren können, auf welche Daten Agents über SQL-Ansichten und Model Context Protocol (MCP)-Tools zugreifen können. Die Plattform unterstützt Verbindungen zu wichtigen Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery und PostgreSQL sowie zu SaaS-Tools wie HubSpot und Salesforce.
Hauptfunktionen von Pylar
Pylar ist eine sichere Datenzugriffsschicht-Plattform, die es KI-Agenten ermöglicht, sicher mit strukturierten Datenquellen zu interagieren. Sie ermöglicht es Teams, mehrere Datenbanken zu verbinden, verwaltete SQL-Ansichten zu erstellen, MCP-Tools (Model Context Protocol) zu erstellen und sie in jedem Agent Builder bereitzustellen, während Sicherheit und Beobachtbarkeit erhalten bleiben. Die Plattform fungiert als kontrollierte Schnittstelle zwischen KI-Agenten und Daten-Stacks und bietet Sandboxed-Zugriff ohne direkte Datenbank-Zugangsdaten.
Verwaltete SQL-Ansichten: Erstellen Sie Sandboxed-SQL-Ansichten, die genau definieren, auf welche Daten KI-Agenten zugreifen können, mit der Möglichkeit, sensible Daten zu filtern, Sicherheit auf Zeilenebene zu implementieren und über mehrere Datenbanken hinweg zu verbinden
KI-gestützte MCP-Tool-Erstellung: Generieren Sie Model Context Protocol (MCP)-Tools mithilfe von natürlicher Sprache oder manueller Konfiguration, um mehrere Tools pro Ansicht zu erstellen, die in jedem Agent Builder veröffentlicht werden können
Multi-Datenbank-Integration: Verbinden Sie sich mit verschiedenen Datenquellen, darunter Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), Datenbanken (PostgreSQL, MySQL) und SaaS-Tools (HubSpot, Salesforce) mit einheitlichem Zugriff
Integrierte Beobachtbarkeit: Verfolgen Sie Erfolgsraten, analysieren Sie Fehler, verstehen Sie Abfragemuster und verwenden Sie Evals, um Ansichten und Tools zu verfeinern, ohne Agents erneut bereitzustellen
Anwendungsfälle von Pylar
KI für Kundensupport: Ermöglichen Sie KI-Agenten den sicheren Zugriff auf Kundendaten in mehreren Systemen, um automatisierten Support zu bieten und gleichzeitig Datensicherheit und Governance aufrechtzuerhalten
Interner Analytics Copilot: Erstellen Sie KI-Assistenten, die Unternehmensdaten in verschiedenen Datenbanken analysieren können, während sichergestellt wird, dass sensible Informationen geschützt bleiben
SaaS-Plattform-Integration: Fügen Sie SaaS-Plattformen KI-Funktionen hinzu, indem Sie kontrollierten Zugriff auf Produktionsdaten mit ordnungsgemäßer Sicherheits-Sandboxing ermöglichen
Vertriebs- und Umsatzbetrieb: Erstellen Sie KI-Tools, die Verkaufsdaten analysieren, Kundenabwanderung vorhersagen und Umsatzvorgänge mit kontrolliertem Zugriff auf sensible Geschäftsdaten optimieren können
Vorteile
Starke Sicherheit und Governance mit Sandboxed-Datenzugriff
Einfache Integration mit mehreren Datenquellen und Agent Buildern
Keine Notwendigkeit für komplexe API-Entwicklung oder Bereitstellungspipelines
Echtzeit-Updates und -Änderungen ohne erneute Bereitstellung von Agents
Nachteile
Erfordert SQL-Kenntnisse zum Erstellen von Ansichten
Zusätzliche Schicht zwischen Agents und Daten, die die Leistung beeinträchtigen kann
Wie verwendet man Pylar
Anmelden und Datenquellen verbinden: Melden Sie sich unter pylar.ai an und verbinden Sie Ihre Datenquellen (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce usw.) mit den Verbindungsdaten
Verwaltete SQL-Ansichten erstellen: Verwenden Sie die SQL-IDE von Pylar, um Ansichten zu erstellen, die definieren, auf welche Daten Agents zugreifen können. Schreiben Sie SQL-Abfragen, um Datenbanken zu verbinden, sensible Daten zu filtern und Sicherheit auf Zeilenebene zu implementieren. Ansichten fungieren als einzige Zugriffsschicht zwischen Agents und Rohdaten.
MCP-Tools erstellen: Erstellen Sie MCP-Tools aus Ihren Ansichten, entweder mit natürlichen Sprachaufforderungen oder manueller Konfiguration. Jede Ansicht kann mehrere Tools haben, die darauf aufbauen. Tools definieren, wie Agents mit den Daten interagieren können.
Tools testen und konfigurieren: Testen Sie Ihre MCP-Tools vor der Veröffentlichung. Legen Sie Abfragelimits, Häufigkeitsbeschränkungen und andere Schutzmaßnahmen fest. Verwenden Sie das integrierte Bewertungssystem, um die Tool-Leistung zu analysieren.
Tools veröffentlichen: Veröffentlichen Sie Ihre MCP-Tools, um eine einzelne MCP-Server-URL und ein Autorisierungstoken zu erhalten, mit denen die Tools mit einem beliebigen Agent-Builder verbunden werden können.
Mit Agent-Buildern verbinden: Verwenden Sie Ihre MCP-URL und Ihr Token, um Ihre Tools mit Agent-Buildern wie Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph usw. zu verbinden. Änderungen an Tools in Pylar spiegeln sich automatisch in allen verbundenen Buildern wider.
Überwachen und iterieren: Verfolgen Sie Erfolgsraten, analysieren Sie Fehler und verstehen Sie Abfragemuster mithilfe des Evals-Systems von Pylar. Verfeinern Sie Ansichten und Tools basierend auf realen Nutzungsdaten, ohne Agents erneut bereitstellen zu müssen.
Pylar FAQs
Pylar ist eine sichere Datenzugriffsschicht für KI-Agenten, die es ihnen ermöglicht, mit strukturierten Datenquellen zu interagieren, ohne direkten Datenbankzugriff zu benötigen. Es befindet sich zwischen KI-Agenten und Datenbanken und ermöglicht es Organisationen, zu definieren, auf welche Daten Agenten über SQL-Ansichten zugreifen können, während Sicherheit und Governance gewahrt bleiben.
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