Pylar
Pylar, AI temsilcileri için tasarlanmış güvenli bir veri erişim katmanıdır ve yönetilen SQL görünümleri ve MCP araçları aracılığıyla yapılandırılmış veri kaynaklarıyla güvenli ve verimli bir şekilde etkileşim kurmalarını sağlar.
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Dec 5, 2025
Pylar Nedir
Pylar, AI temsilcileri ile veritabanları arasında yer alan kritik bir güvenlik ve yönetişim katmanı olarak hizmet eder ve AI temsilcilerine yapılandırılmış verilere güvenli erişim sağlama sorununu çözer. Güvenlik açıklarına ve uyumluluk sorunlarına yol açabilecek doğrudan veritabanı erişimine izin vermek yerine, Pylar, veri ekiplerinin SQL görünümleri ve Model Bağlam Protokolü (MCP) araçları aracılığıyla temsilcilerin hangi verilere erişebileceğini tam olarak tanımlayabileceği kontrollü bir arayüz sağlar. Platform, Snowflake, BigQuery ve PostgreSQL gibi büyük veri ambarlarının yanı sıra HubSpot ve Salesforce gibi SaaS araçlarına bağlantıları destekler.
Pylar Temel Özellikleri
Pylar, yapay zeka aracılarının yapılandırılmış veri kaynaklarıyla güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını sağlayan güvenli bir veri erişim katmanı platformudur. Ekiplerin birden fazla veritabanına bağlanmasına, yönetilen SQL görünümleri oluşturmasına, MCP (Model Bağlam Protokolü) araçları oluşturmasına ve bunları güvenlik ve gözlemlenebilirliği koruyarak herhangi bir aracı oluşturucusuna dağıtmasına olanak tanır. Platform, yapay zeka aracıları ve veri yığınları arasında kontrollü bir arayüz görevi görerek doğrudan veritabanı kimlik bilgileri olmadan korumalı alan erişimi sağlar.
Yönetilen SQL Görünümleri: Yapay zeka aracılarının hangi verilere erişebileceğini tam olarak tanımlayan, hassas verileri filtreleme, satır düzeyi güvenliği uygulama ve birden fazla veritabanında birleştirme yeteneği ile korumalı SQL görünümleri oluşturun
Yapay Zeka Destekli MCP Aracı Oluşturma: Herhangi bir aracı oluşturucusunda yayınlanabilen görünüm başına birden fazla araç oluşturmak için doğal dil veya manuel yapılandırma kullanarak Model Bağlam Protokolü (MCP) araçları oluşturun
Çoklu Veritabanı Entegrasyonu: Depolar (Snowflake, BigQuery, Redshift), veritabanları (PostgreSQL, MySQL) ve SaaS araçları (HubSpot, Salesforce) dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarına birleşik erişimle bağlanın
Yerleşik Gözlemlenebilirlik: Başarı oranlarını izleyin, hataları analiz edin, sorgu kalıplarını anlayın ve aracıları yeniden dağıtmadan görünümleri ve araçları iyileştirmek için Evals'ı kullanın
Pylar Kullanım Alanları
Müşteri Desteği Yapay Zekası: Veri güvenliğini ve yönetişimini korurken, yapay zeka aracılarının otomatik destek sağlamak için birden fazla sistemdeki müşteri verilerine güvenli bir şekilde erişmesini sağlayın
Dahili Analitik Yardımcı Pilot: Hassas bilgilerin korunmasını sağlarken, şirket verilerini veritabanları arasında analiz edebilen yapay zeka asistanları oluşturun
SaaS Platformu Entegrasyonu: Uygun güvenlik koruması ile üretim verilerine kontrollü erişim sağlayarak SaaS platformlarına yapay zeka yetenekleri ekleyin
Satış ve Gelir Operasyonları: Hassas iş verilerine yönetilen erişimle satış verilerini analiz edebilen, müşteri kaybını tahmin edebilen ve gelir operasyonlarını optimize edebilen yapay zeka araçları oluşturun
Artıları
Korumalı veri erişimi ile güçlü güvenlik ve yönetişim
Birden fazla veri kaynağı ve aracı oluşturucu ile kolay entegrasyon
Karmaşık API geliştirme veya dağıtım hatlarına gerek yok
Aracıları yeniden dağıtmadan gerçek zamanlı güncellemeler ve değişiklikler
Eksileri
Görünümler oluşturmak için SQL bilgisi gerektirir
Aracılar ve veriler arasında performansı etkileyebilecek ek katman
Pylar Nasıl Kullanılır
Kaydolun ve Veri Kaynaklarını Bağlayın: pylar.ai adresinde kaydolun ve bağlantı kimlik bilgilerini kullanarak veri kaynaklarınızı (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce vb.) bağlayın
Yönetilen SQL Görünümleri Oluşturun: Temsilcilerin hangi verilere erişebileceğini tanımlayan görünümler oluşturmak için Pylar'ın SQL IDE'sini kullanın. Veritabanları arasında birleştirmek, hassas verileri filtrelemek ve satır düzeyinde güvenlik uygulamak için SQL sorguları yazın. Görünümler, temsilciler ve ham veriler arasındaki tek erişim katmanı olarak işlev görür.
MCP Araçları Oluşturun: Doğal dil istemlerini veya manuel yapılandırmayı kullanarak görünümlerinizden MCP araçları oluşturun. Her görünümün üzerine birden çok araç oluşturulabilir. Araçlar, temsilcilerin verilerle nasıl etkileşim kurabileceğini tanımlar.
Araçları Test Edin ve Yapılandırın: Yayınlamadan önce MCP araçlarınızı test edin. Sorgu sınırları, sıklık sınırları ve diğer koruma raylarını ayarlayın. Araç performansını analiz etmek için yerleşik değerlendirme sistemini kullanın.
Araçları Yayınlayın: Araçları herhangi bir temsilci oluşturucusuna bağlamak için kullanılabilecek tek bir MCP sunucu URL'si ve yetkilendirme belirteci almak için MCP araçlarınızı yayınlayın.
Temsilci Oluşturuculara Bağlanın: Araçlarınızı Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph vb. gibi temsilci oluşturuculara bağlamak için MCP URL'nizi ve belirtecinizi kullanın. Pylar'daki araçlarda yapılan değişiklikler, bağlı tüm oluşturucularda otomatik olarak yansıtılır.
İzleyin ve Yineleyin: Pylar'ın Evals sistemini kullanarak başarı oranlarını izleyin, hataları analiz edin ve sorgu düzenlerini anlayın. Temsilcileri yeniden dağıtmaya gerek kalmadan gerçek kullanım verilerine göre görünümleri ve araçları iyileştirin.
Pylar SSS
Pylar, yapay zeka aracılarının doğrudan veritabanı erişimi gerektirmeden yapılandırılmış veri kaynaklarıyla etkileşim kurmasını sağlayan, yapay zeka aracıları için güvenli bir veri erişim katmanıdır. Yapay zeka aracıları ve veritabanları arasında yer alır ve kuruluşların, aracıların SQL görünümleri aracılığıyla hangi verilere erişebileceğini güvenlik ve yönetimi koruyarak tanımlamasına olanak tanır.
Pylar Videosu
Popüler Makaleler
2025'te FLUX.2 ve Nano Banana Pro: Hangisini tercih edersiniz?
Nov 28, 2025
2025'te Ücretsiz Midjourney Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Nov 26, 2025
2025'te CrushOn AI NSFW Chatbot Yeni Hediye Kodları ve Nasıl Kullanılır
Nov 26, 2025
2025'te Ücretsiz Merlin AI Kupon Kodları ve Nasıl Kullanılır | AIPURE
Nov 26, 2025
Pylar Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Data Nuts
DataNuts, sağlık çözümleri, bulut göçü ve AI destekli veritabanı sorgulama yetenekleri konusunda uzmanlaşmış kapsamlı bir veri yönetimi ve analitik çözümleri sağlayıcısıdır.
CogniKeep AI
CogniKeep AI, organizasyonların kendi altyapıları içinde güvenli, özelleştirilebilir AI yeteneklerini dağıtmasını sağlayan özel, kurumsal düzeyde bir AI çözümüdür ve tam veri gizliliği ve güvenliği sağlar.
Solaracloud.ai
Solaracloud.ai, organizasyonların kurumsal verileriyle doğal dil sohbetleri aracılığıyla analiz etmesine, yorumlamasına ve etkileşimde bulunmasına olanak tanıyan, AI destekli bir veri güçlendirme platformudur ve kurumsal düzeyde güvenlik sağlar.
Chat2DB
Chat2DB, kullanıcıların doğal dil kullanarak birden fazla veritabanı ile etkileşimde bulunmasını, SQL işlemleri gerçekleştirmesini ve akıllı bir arayüz aracılığıyla görsel raporlar oluşturmasını sağlayan AI destekli bir veritabanı yönetim ve analiz aracıdır.
Pylar Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Scale AI
Scale AI, makine öğrenimi ekipleri için yüksek kaliteli eğitim verileri ve araçlar sağlayarak AI uygulamalarının geliştirilmesini hızlandıran bir veri platformudur.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla verileri analiz etmelerine, görselleştirmelerine ve dönüştürmelerine yardımcı olan güçlü bir yapay zeka destekli veri analistidir; grafikler oluşturur, tahmin modelleri kurar ve daha fazlasını yapar.
Metabase
Metabase, kullanıcıların SQL bilgisi gerektirmeden sezgisel bir arayüz aracılığıyla veri içgörülerini sorgulamasına, analiz etmesine ve paylaşmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir iş zekası ve veri görselleştirme platformudur.
Hex
Hex, uçtan uca veri analizi ve uygulama oluşturma için SQL, Python ve kodsuz araçları bir araya getiren modern, işbirlikçi bir veri çalışma alanıdır.