Pylar
Pylar는 AI 에이전트를 위해 설계된 안전한 데이터 액세스 계층으로, 관리되는 SQL 뷰 및 MCP 도구를 통해 구조화된 데이터 소스와 안전하고 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Dec 5, 2025
Pylar이란?
Pylar는 AI 에이전트와 데이터베이스 사이에 위치하는 중요한 보안 및 거버넌스 계층 역할을 하여 AI 에이전트가 구조화된 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 하는 문제를 해결합니다. 보안 취약점 및 규정 준수 문제로 이어질 수 있는 직접적인 데이터베이스 액세스를 허용하는 대신 Pylar는 데이터 팀이 SQL 뷰 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 도구를 통해 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확하게 정의할 수 있는 제어된 인터페이스를 제공합니다. 이 플랫폼은 Snowflake, BigQuery 및 PostgreSQL과 같은 주요 데이터 웨어하우스는 물론 HubSpot 및 Salesforce와 같은 SaaS 도구에 대한 연결을 지원합니다.
Pylar의 주요 기능
Pylar는 AI 에이전트가 구조화된 데이터 소스와 안전하게 상호 작용할 수 있도록 지원하는 보안 데이터 액세스 레이어 플랫폼입니다. 팀은 여러 데이터베이스를 연결하고, 관리되는 SQL 뷰를 생성하고, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 도구를 구축하고, 보안 및 관찰 가능성을 유지하면서 모든 에이전트 빌더에 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트와 데이터 스택 간의 제어된 인터페이스 역할을 하여 직접적인 데이터베이스 자격 증명 없이 샌드박스 액세스를 제공합니다.
관리되는 SQL 뷰: AI 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확하게 정의하는 샌드박스 SQL 뷰를 생성합니다. 민감한 데이터를 필터링하고, 행 수준 보안을 구현하고, 여러 데이터베이스에서 조인할 수 있습니다.
AI 기반 MCP 도구 생성: 자연어 또는 수동 구성을 사용하여 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 도구를 생성하여 모든 에이전트 빌더에 게시할 수 있는 뷰당 여러 도구를 구축합니다.
다중 데이터베이스 통합: 웨어하우스(Snowflake, BigQuery, Redshift), 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL) 및 SaaS 도구(HubSpot, Salesforce)를 포함한 다양한 데이터 소스에 통합된 액세스로 연결합니다.
내장된 관찰 가능성: 성공률을 추적하고, 오류를 분석하고, 쿼리 패턴을 이해하고, Evals를 사용하여 에이전트를 재배포하지 않고도 뷰와 도구를 개선합니다.
Pylar의 사용 사례
고객 지원 AI: 데이터 보안 및 거버넌스를 유지하면서 AI 에이전트가 여러 시스템에서 고객 데이터에 안전하게 액세스하여 자동화된 지원을 제공할 수 있도록 합니다.
내부 분석 코파일럿: 민감한 정보가 보호되도록 하면서 데이터베이스에서 회사 데이터를 분석할 수 있는 AI 어시스턴트를 만듭니다.
SaaS 플랫폼 통합: 적절한 보안 샌드박싱을 통해 프로덕션 데이터에 대한 제어된 액세스를 허용하여 SaaS 플랫폼에 AI 기능을 추가합니다.
영업 및 수익 운영: 민감한 비즈니스 데이터에 대한 관리되는 액세스를 통해 영업 데이터를 분석하고, 이탈을 예측하고, 수익 운영을 최적화할 수 있는 AI 도구를 구축합니다.
장점
샌드박스 데이터 액세스를 통한 강력한 보안 및 거버넌스
여러 데이터 소스 및 에이전트 빌더와의 쉬운 통합
복잡한 API 개발 또는 배포 파이프라인이 필요 없음
에이전트를 재배포하지 않고도 실시간 업데이트 및 변경
단점
뷰를 생성하려면 SQL 지식이 필요합니다.
에이전트와 데이터 사이에 추가 레이어가 있어 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
Pylar 사용 방법
가입 및 데이터 소스 연결: pylar.ai에서 가입하고 연결 자격 증명을 사용하여 데이터 소스(Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce 등)를 연결합니다.
관리되는 SQL 뷰 만들기: Pylar의 SQL IDE를 사용하여 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정의하는 뷰를 만듭니다. SQL 쿼리를 작성하여 데이터베이스 간에 조인하고, 중요한 데이터를 필터링하고, 행 수준 보안을 구현합니다. 뷰는 에이전트와 원시 데이터 간의 유일한 액세스 계층 역할을 합니다.
MCP 도구 빌드: 자연어 프롬프트 또는 수동 구성을 사용하여 뷰에서 MCP 도구를 만듭니다. 각 뷰에는 여러 도구를 구축할 수 있습니다. 도구는 에이전트가 데이터와 상호 작용하는 방식을 정의합니다.
도구 테스트 및 구성: 게시하기 전에 MCP 도구를 테스트합니다. 쿼리 제한, 빈도 제한 및 기타 안전 장치를 설정합니다. 내장된 평가 시스템을 사용하여 도구 성능을 분석합니다.
도구 게시: 단일 MCP 서버 URL과 도구를 모든 에이전트 빌더에 연결하는 데 사용할 수 있는 인증 토큰을 얻으려면 MCP 도구를 게시합니다.
에이전트 빌더에 연결: MCP URL과 토큰을 사용하여 도구를 Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph 등과 같은 에이전트 빌더에 연결합니다. Pylar의 도구 변경 사항은 연결된 모든 빌더에 자동으로 반영됩니다.
모니터링 및 반복: Pylar의 Evals 시스템을 사용하여 성공률을 추적하고, 오류를 분석하고, 쿼리 패턴을 이해합니다. 에이전트를 다시 배포하지 않고도 실제 사용 데이터를 기반으로 뷰와 도구를 개선합니다.
Pylar 자주 묻는 질문
Pylar는 AI 에이전트가 직접 데이터베이스에 접근하지 않고도 구조화된 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 하는 안전한 데이터 접근 계층입니다. AI 에이전트와 데이터베이스 사이에 위치하여 조직이 SQL 뷰를 통해 에이전트가 접근할 수 있는 데이터를 정의하고 보안 및 거버넌스를 유지할 수 있도록 합니다.
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