Pylar

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Pylar 是一個為 AI 代理程式設計的安全資料訪問層,使它們能夠通過受監管的 SQL 視圖和 MCP 工具安全有效地與結構化資料來源互動。
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Pylar

產品資訊

更新時間:2025年12月05日

什麼是 Pylar

Pylar 充當 AI 代理程式和資料庫之間的一個關鍵安全和治理層,解決了讓 AI 代理程式安全訪問結構化資料的挑戰。Pylar 不是允許直接資料庫訪問(這可能導致安全漏洞和合規性問題),而是提供了一個受控介面,資料團隊可以在其中定義代理程式可以通過 SQL 視圖和模型上下文協定 (MCP) 工具訪問哪些資料。該平台支援連接到主要的資料倉儲(如 Snowflake、BigQuery 和 PostgreSQL)以及 SaaS 工具(如 HubSpot 和 Salesforce)。

Pylar 的主要功能

Pylar 是一個安全的數據訪問層平台,使 AI 代理能夠安全地與結構化數據源交互。它允許團隊連接多個數據庫,創建受管理的 SQL 視圖,構建 MCP(模型上下文協議)工具,並將它們部署到任何代理構建器,同時保持安全性和可觀察性。該平台充當 AI 代理和數據堆棧之間的受控接口,提供沙盒訪問,無需直接數據庫憑證。
受管理的 SQL 視圖: 創建沙盒 SQL 視圖,定義 AI 代理可以訪問的確切數據,並能夠過濾敏感數據、實施行級安全性以及跨多個數據庫進行聯接
AI 驅動的 MCP 工具創建: 使用自然語言或手動配置生成模型上下文協議 (MCP) 工具,以構建每個視圖的多個工具,這些工具可以發佈到任何代理構建器
多數據庫集成: 連接到各種數據源,包括倉庫(Snowflake、BigQuery、Redshift)、數據庫(PostgreSQL、MySQL)和 SaaS 工具(HubSpot、Salesforce),並具有統一的訪問權限
內置可觀察性: 跟踪成功率、分析錯誤、了解查詢模式並使用 Evals 來改進視圖和工具,而無需重新部署代理

Pylar 的使用案例

客戶支援 AI: 使 AI 代理能夠安全地訪問多個系統中的客戶數據,以提供自動化支援,同時保持數據安全性和治理
內部分析副駕駛: 創建 AI 助手,可以分析跨數據庫的公司數據,同時確保敏感信息受到保護
SaaS 平台集成: 通過允許受控訪問生產數據並具有適當的安全沙盒,將 AI 功能添加到 SaaS 平台
銷售和收入運營: 構建 AI 工具,可以分析銷售數據、預測客戶流失並優化收入運營,並以受管理的訪問權限訪問敏感業務數據

優點

通過沙盒數據訪問實現強大的安全性和治理
易於與多個數據源和代理構建器集成
無需複雜的 API 開發或部署管道
無需重新部署代理即可進行實時更新和更改

缺點

需要 SQL 知識才能創建視圖
代理和數據之間的額外層可能會影響性能

如何使用 Pylar

註冊並連接資料來源: 在 pylar.ai 註冊並使用連接憑證連接您的資料來源(Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等)
建立受監管的 SQL 視圖: 使用 Pylar 的 SQL IDE 建立視圖,以定義代理程式可以訪問哪些資料。編寫 SQL 查詢以跨資料庫聯接、篩選敏感資料並實施行級安全性。視圖充當代理程式和原始資料之間的唯一訪問層。
構建 MCP 工具: 使用自然語言提示或手動配置從您的視圖建立 MCP 工具。每個視圖都可以有多個基於它構建的工具。工具定義了代理程式如何與資料互動。
測試和配置工具: 在發佈之前測試您的 MCP 工具。設定查詢限制、頻率上限和其他防護措施。使用內建的評估系統來分析工具效能。
發佈工具: 發佈您的 MCP 工具以獲得單個 MCP 伺服器 URL 和授權令牌,該令牌可用於將工具連接到任何代理程式構建器。
連接到代理程式構建器: 使用您的 MCP URL 和令牌將您的工具連接到代理程式構建器,如 Claude、OpenAI、Cursor、VS Code、LangGraph 等。對 Pylar 中工具的更改會自動反映在所有連接的構建器中。
監控和迭代: 使用 Pylar 的 Evals 系統追蹤成功率、分析錯誤並了解查詢模式。根據實際使用資料改進視圖和工具,而無需重新部署代理程式。

Pylar 常見問題

Pylar 是一個為 AI 代理提供的安全資料存取層,使它們能夠與結構化資料來源互動,而無需直接資料庫存取。它位於 AI 代理和資料庫之間,允許組織定義代理可以透過 SQL 視圖存取的資料,同時保持安全性和治理。

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