Pylar
Pylar est une couche d'accès aux données sécurisée conçue pour les agents d'IA qui leur permet d'interagir en toute sécurité et efficacement avec des sources de données structurées via des vues SQL régies et des outils MCP.
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Dec 5, 2025
Qu'est-ce que Pylar
Pylar sert de couche de sécurité et de gouvernance essentielle qui se situe entre les agents d'IA et les bases de données, résolvant ainsi le défi de donner aux agents d'IA un accès sécurisé aux données structurées. Plutôt que d'autoriser un accès direct à la base de données, ce qui peut entraîner des vulnérabilités de sécurité et des problèmes de conformité, Pylar fournit une interface contrôlée où les équipes de données peuvent définir exactement à quelles données les agents peuvent accéder via des vues SQL et des outils de protocole de contexte de modèle (MCP). La plateforme prend en charge les connexions aux principaux entrepôts de données tels que Snowflake, BigQuery et PostgreSQL, ainsi qu'aux outils SaaS tels que HubSpot et Salesforce.
Caractéristiques principales de Pylar
Pylar est une plateforme de couche d'accès aux données sécurisée qui permet aux agents d'IA d'interagir en toute sécurité avec des sources de données structurées. Elle permet aux équipes de connecter plusieurs bases de données, de créer des vues SQL régies, de créer des outils MCP (Model Context Protocol) et de les déployer sur n'importe quel générateur d'agents tout en maintenant la sécurité et l'observabilité. La plateforme agit comme une interface contrôlée entre les agents d'IA et les piles de données, fournissant un accès en sandbox sans informations d'identification directes à la base de données.
Vues SQL régies: Créer des vues SQL en sandbox qui définissent exactement les données auxquelles les agents d'IA peuvent accéder, avec la possibilité de filtrer les données sensibles, de mettre en œuvre la sécurité au niveau des lignes et de joindre plusieurs bases de données
Création d'outils MCP basée sur l'IA: Générer des outils Model Context Protocol (MCP) à l'aide du langage naturel ou d'une configuration manuelle pour créer plusieurs outils par vue qui peuvent être publiés sur n'importe quel générateur d'agents
Intégration multi-bases de données: Se connecter à diverses sources de données, notamment les entrepôts de données (Snowflake, BigQuery, Redshift), les bases de données (PostgreSQL, MySQL) et les outils SaaS (HubSpot, Salesforce) avec un accès unifié
Observabilité intégrée: Suivre les taux de réussite, analyser les erreurs, comprendre les modèles de requêtes et utiliser Evals pour affiner les vues et les outils sans redéployer les agents
Cas d'utilisation de Pylar
IA de support client: Permettre aux agents d'IA d'accéder en toute sécurité aux données client dans plusieurs systèmes afin de fournir un support automatisé tout en maintenant la sécurité et la gouvernance des données
Copilote d'analyse interne: Créer des assistants d'IA capables d'analyser les données de l'entreprise dans les bases de données tout en garantissant que les informations sensibles restent protégées
Intégration de la plateforme SaaS: Ajouter des fonctionnalités d'IA aux plateformes SaaS en autorisant un accès contrôlé aux données de production avec un sandboxing de sécurité approprié
Ventes et opérations de revenus: Créer des outils d'IA capables d'analyser les données de vente, de prédire le taux de désabonnement et d'optimiser les opérations de revenus avec un accès régi aux données commerciales sensibles
Avantages
Sécurité et gouvernance fortes avec un accès aux données en sandbox
Intégration facile avec plusieurs sources de données et générateurs d'agents
Pas besoin de développement d'API complexe ni de pipelines de déploiement
Mises à jour et modifications en temps réel sans redéployer les agents
Inconvénients
Nécessite des connaissances SQL pour créer des vues
Couche supplémentaire entre les agents et les données qui peut avoir un impact sur les performances
Comment utiliser Pylar
Inscrivez-vous et connectez les sources de données: Inscrivez-vous sur pylar.ai et connectez vos sources de données (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, etc.) à l'aide des informations d'identification de connexion
Créer des vues SQL régies: Utilisez l'IDE SQL de Pylar pour créer des vues qui définissent les données auxquelles les agents peuvent accéder. Écrivez des requêtes SQL pour joindre des bases de données, filtrer les données sensibles et mettre en œuvre la sécurité au niveau des lignes. Les vues agissent comme la seule couche d'accès entre les agents et les données brutes.
Créer des outils MCP: Créez des outils MCP à partir de vos vues en utilisant des invites en langage naturel ou une configuration manuelle. Chaque vue peut avoir plusieurs outils construits au-dessus. Les outils définissent la façon dont les agents peuvent interagir avec les données.
Tester et configurer les outils: Testez vos outils MCP avant de les publier. Définissez des limites de requête, des plafonds de fréquence et d'autres garde-fous. Utilisez le système d'évaluation intégré pour analyser les performances des outils.
Publier des outils: Publiez vos outils MCP pour obtenir une URL de serveur MCP unique et un jeton d'autorisation qui peuvent être utilisés pour connecter les outils à n'importe quel générateur d'agents.
Se connecter aux créateurs d'agents: Utilisez votre URL MCP et votre jeton pour connecter vos outils à des créateurs d'agents tels que Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph, etc. Les modifications apportées aux outils dans Pylar se reflètent automatiquement dans tous les créateurs connectés.
Surveiller et itérer: Suivez les taux de réussite, analysez les erreurs et comprenez les modèles de requête à l'aide du système Evals de Pylar. Affinez les vues et les outils en fonction des données d'utilisation réelles sans avoir à redéployer les agents.
FAQ de Pylar
Pylar est une couche d\'accès aux données sécurisée pour les agents d\'IA qui leur permet d\'interagir avec des sources de données structurées sans nécessiter d\'accès direct à la base de données. Il se situe entre les agents d\'IA et les bases de données, permettant aux organisations de définir les données auxquelles les agents peuvent accéder via des vues SQL tout en maintenant la sécurité et la gouvernance.
Vidéo de Pylar
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