Pylar
Pylar \u00e8 un livello di accesso ai dati sicuro progettato per gli agenti di intelligenza artificiale che consente loro di interagire in modo sicuro ed efficiente con origini dati strutturate tramite viste SQL gestite e strumenti MCP.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Dec 5, 2025
Cos'è Pylar
Pylar funge da livello di sicurezza e governance fondamentale che si trova tra gli agenti di intelligenza artificiale e i database, risolvendo il problema di fornire agli agenti di intelligenza artificiale un accesso sicuro ai dati strutturati. Invece di consentire l'accesso diretto al database, che pu\u00f2 portare a vulnerabilit\u00e0 della sicurezza e problemi di conformit\u00e0, Pylar fornisce un'interfaccia controllata in cui i team di dati possono definire esattamente a quali dati gli agenti possono accedere tramite viste SQL e strumenti Model Context Protocol (MCP). La piattaforma supporta connessioni ai principali data warehouse come Snowflake, BigQuery e PostgreSQL, nonch\u00e9 strumenti SaaS come HubSpot e Salesforce.
Caratteristiche principali di Pylar
Pylar è una piattaforma di livello di accesso ai dati sicura che consente agli agenti AI di interagire in modo sicuro con fonti di dati strutturati. Permette ai team di connettere più database, creare viste SQL governate, costruire strumenti MCP (Model Context Protocol) e distribuirli a qualsiasi costruttore di agenti mantenendo la sicurezza e l'osservabilità. La piattaforma funge da interfaccia controllata tra gli agenti AI e gli stack di dati, fornendo accesso in sandbox senza credenziali dirette al database.
Viste SQL governate: Crea viste SQL in sandbox che definiscono esattamente a quali dati possono accedere gli agenti AI, con la possibilità di filtrare i dati sensibili, implementare la sicurezza a livello di riga e unire più database
Creazione di strumenti MCP basati su AI: Genera strumenti Model Context Protocol (MCP) utilizzando il linguaggio naturale o la configurazione manuale per creare più strumenti per vista che possono essere pubblicati su qualsiasi costruttore di agenti
Integrazione multi-database: Connettiti a varie fonti di dati tra cui data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift), database (PostgreSQL, MySQL) e strumenti SaaS (HubSpot, Salesforce) con accesso unificato
Osservabilità integrata: Tieni traccia dei tassi di successo, analizza gli errori, comprendi i modelli di query e utilizza Evals per perfezionare le viste e gli strumenti senza ridistribuire gli agenti
Casi d'uso di Pylar
AI per il supporto clienti: Consenti agli agenti AI di accedere in modo sicuro ai dati dei clienti attraverso più sistemi per fornire supporto automatizzato mantenendo la sicurezza e la governance dei dati
Copilota di analisi interna: Crea assistenti AI in grado di analizzare i dati aziendali attraverso i database, garantendo al contempo la protezione delle informazioni sensibili
Integrazione della piattaforma SaaS: Aggiungi funzionalità AI alle piattaforme SaaS consentendo l'accesso controllato ai dati di produzione con un'adeguata sandbox di sicurezza
Operazioni di vendita e ricavi: Crea strumenti AI in grado di analizzare i dati di vendita, prevedere il churn e ottimizzare le operazioni di ricavo con accesso governato ai dati aziendali sensibili
Vantaggi
Forte sicurezza e governance con accesso ai dati in sandbox
Facile integrazione con più fonti di dati e costruttori di agenti
Non è necessario uno sviluppo API complesso o pipeline di distribuzione
Aggiornamenti e modifiche in tempo reale senza ridistribuire gli agenti
Svantaggi
Richiede la conoscenza di SQL per creare viste
Livello aggiuntivo tra agenti e dati che può influire sulle prestazioni
Come usare Pylar
Iscriviti e connetti le origini dati: Iscriviti su pylar.ai e connetti le tue origini dati (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce ecc.) utilizzando le credenziali di connessione
Crea viste SQL gestite: Usa l'IDE SQL di Pylar per creare viste che definiscano a quali dati possono accedere gli agenti. Scrivi query SQL per unire database, filtrare dati sensibili e implementare la sicurezza a livello di riga. Le viste fungono da unico livello di accesso tra gli agenti e i dati grezzi.
Crea strumenti MCP: Crea strumenti MCP dalle tue viste utilizzando prompt in linguaggio naturale o configurazione manuale. Ogni vista pu\u00f2 avere pi\u00f9 strumenti costruiti su di essa. Gli strumenti definiscono come gli agenti possono interagire con i dati.
Testa e configura gli strumenti: Testa i tuoi strumenti MCP prima di pubblicarli. Imposta limiti di query, limiti di frequenza e altre protezioni. Utilizza il sistema di valutazione integrato per analizzare le prestazioni degli strumenti.
Pubblica strumenti: Pubblica i tuoi strumenti MCP per ottenere un singolo URL del server MCP e un token di autorizzazione che possono essere utilizzati per connettere gli strumenti a qualsiasi generatore di agenti.
Connettiti ai generatore di agenti: Usa il tuo URL MCP e il tuo token per connettere i tuoi strumenti a generatore di agenti come Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph ecc. Le modifiche agli strumenti in Pylar si riflettono automaticamente su tutti i generatore connessi.
Monitora e ripeti: Tieni traccia dei tassi di successo, analizza gli errori e comprendi i modelli di query utilizzando il sistema Evals di Pylar. Affina le viste e gli strumenti in base ai dati di utilizzo reali senza dover ridistribuire gli agenti.
FAQ di Pylar
Pylar è un livello di accesso ai dati sicuro per agenti AI che consente loro di interagire con fonti di dati strutturati senza richiedere l'accesso diretto al database. Si posiziona tra gli agenti AI e i database, consentendo alle organizzazioni di definire a quali dati gli agenti possono accedere tramite viste SQL, mantenendo al contempo sicurezza e governance.
Video di Pylar
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