Pylar
Pylar là một lớp truy cập dữ liệu an toàn được thiết kế cho các agent AI, cho phép chúng tương tác an toàn và hiệu quả với các nguồn dữ liệu có cấu trúc thông qua các chế độ xem SQL được quản lý và các công cụ MCP.
https://www.pylar.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Dec 5, 2025
Pylar là gì
Pylar đóng vai trò là một lớp bảo mật và quản trị quan trọng nằm giữa các agent AI và cơ sở dữ liệu, giải quyết thách thức cung cấp cho các agent AI quyền truy cập an toàn vào dữ liệu có cấu trúc. Thay vì cho phép truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu, điều này có thể dẫn đến các lỗ hổng bảo mật và các vấn đề tuân thủ, Pylar cung cấp một giao diện được kiểm soát, nơi các nhóm dữ liệu có thể xác định chính xác những agent dữ liệu nào có thể truy cập thông qua các chế độ xem SQL và các công cụ Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP). Nền tảng này hỗ trợ kết nối với các kho dữ liệu lớn như Snowflake, BigQuery và PostgreSQL, cũng như các công cụ SaaS như HubSpot và Salesforce.
Các Tính năng Chính của Pylar
Pylar là một nền tảng lớp truy cập dữ liệu an toàn, cho phép các tác nhân AI tương tác an toàn với các nguồn dữ liệu có cấu trúc. Nó cho phép các nhóm kết nối nhiều cơ sở dữ liệu, tạo các chế độ xem SQL được quản lý, xây dựng các công cụ MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) và triển khai chúng cho bất kỳ trình xây dựng tác nhân nào trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và khả năng quan sát. Nền tảng này hoạt động như một giao diện được kiểm soát giữa các tác nhân AI và các ngăn xếp dữ liệu, cung cấp quyền truy cập hộp cát mà không cần thông tin xác thực cơ sở dữ liệu trực tiếp.
Chế độ xem SQL được quản lý: Tạo các chế độ xem SQL hộp cát xác định chính xác dữ liệu nào mà các tác nhân AI có thể truy cập, với khả năng lọc dữ liệu nhạy cảm, triển khai bảo mật cấp hàng và kết hợp trên nhiều cơ sở dữ liệu
Tạo công cụ MCP được hỗ trợ bởi AI: Tạo các công cụ Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc cấu hình thủ công để xây dựng nhiều công cụ trên mỗi chế độ xem có thể được xuất bản cho bất kỳ trình xây dựng tác nhân nào
Tích hợp đa cơ sở dữ liệu: Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm kho dữ liệu (Snowflake, BigQuery, Redshift), cơ sở dữ liệu (PostgreSQL, MySQL) và các công cụ SaaS (HubSpot, Salesforce) với quyền truy cập thống nhất
Khả năng quan sát tích hợp: Theo dõi tỷ lệ thành công, phân tích lỗi, hiểu các mẫu truy vấn và sử dụng Evals để tinh chỉnh các chế độ xem và công cụ mà không cần triển khai lại các tác nhân
Các Trường hợp Sử dụng của Pylar
AI hỗ trợ khách hàng: Cho phép các tác nhân AI truy cập an toàn dữ liệu khách hàng trên nhiều hệ thống để cung cấp hỗ trợ tự động trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và quản trị dữ liệu
Copilot phân tích nội bộ: Tạo trợ lý AI có thể phân tích dữ liệu công ty trên các cơ sở dữ liệu trong khi đảm bảo thông tin nhạy cảm vẫn được bảo vệ
Tích hợp nền tảng SaaS: Thêm khả năng AI vào nền tảng SaaS bằng cách cho phép truy cập được kiểm soát vào dữ liệu sản xuất với hộp cát bảo mật thích hợp
Hoạt động bán hàng & doanh thu: Xây dựng các công cụ AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng, dự đoán sự rời bỏ và tối ưu hóa hoạt động doanh thu với quyền truy cập được quản lý vào dữ liệu kinh doanh nhạy cảm
Ưu điểm
Bảo mật và quản trị mạnh mẽ với quyền truy cập dữ liệu hộp cát
Dễ dàng tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và trình xây dựng tác nhân
Không cần phát triển API phức tạp hoặc quy trình triển khai
Cập nhật và thay đổi theo thời gian thực mà không cần triển khai lại các tác nhân
Nhược điểm
Yêu cầu kiến thức SQL để tạo chế độ xem
Lớp bổ sung giữa các tác nhân và dữ liệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất
Cách Sử dụng Pylar
Đăng ký và kết nối nguồn dữ liệu: Đăng ký tại pylar.ai và kết nối các nguồn dữ liệu của bạn (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, v.v.) bằng thông tin xác thực kết nối
Tạo chế độ xem SQL được quản lý: Sử dụng SQL IDE của Pylar để tạo các chế độ xem xác định những agent dữ liệu nào có thể truy cập. Viết các truy vấn SQL để kết hợp trên các cơ sở dữ liệu, lọc dữ liệu nhạy cảm và triển khai bảo mật cấp hàng. Các chế độ xem đóng vai trò là lớp truy cập duy nhất giữa các agent và dữ liệu thô.
Xây dựng các công cụ MCP: Tạo các công cụ MCP từ các chế độ xem của bạn bằng cách sử dụng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên hoặc cấu hình thủ công. Mỗi chế độ xem có thể có nhiều công cụ được xây dựng trên đó. Các công cụ xác định cách các agent có thể tương tác với dữ liệu.
Kiểm tra và định cấu hình công cụ: Kiểm tra các công cụ MCP của bạn trước khi xuất bản. Đặt giới hạn truy vấn, giới hạn tần suất và các biện pháp bảo vệ khác. Sử dụng hệ thống đánh giá tích hợp để phân tích hiệu suất công cụ.
Xuất bản công cụ: Xuất bản các công cụ MCP của bạn để nhận một URL máy chủ MCP duy nhất và mã thông báo ủy quyền có thể được sử dụng để kết nối các công cụ với bất kỳ trình tạo agent nào.
Kết nối với trình tạo agent: Sử dụng URL và mã thông báo MCP của bạn để kết nối các công cụ của bạn với các trình tạo agent như Claude, OpenAI, Cursor, VS Code, LangGraph, v.v. Các thay đổi đối với các công cụ trong Pylar sẽ tự động phản ánh trên tất cả các trình tạo được kết nối.
Theo dõi và lặp lại: Theo dõi tỷ lệ thành công, phân tích lỗi và hiểu các mẫu truy vấn bằng hệ thống Evals của Pylar. Tinh chỉnh các chế độ xem và công cụ dựa trên dữ liệu sử dụng thực tế mà không cần phải triển khai lại các agent.
Câu hỏi Thường gặp về Pylar
Pylar là một lớp truy cập dữ liệu an toàn cho các tác nhân AI, cho phép chúng tương tác với các nguồn dữ liệu có cấu trúc mà không cần truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu. Nó nằm giữa các tác nhân AI và cơ sở dữ liệu, cho phép các tổ chức xác định những dữ liệu nào mà các tác nhân có thể truy cập thông qua các chế độ xem SQL trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và quản trị.
Video Pylar
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Pylar
Data Nuts
DataNuts là nhà cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu và phân tích toàn diện chuyên về các giải pháp chăm sóc sức khỏe, di chuyển đám mây và khả năng truy vấn cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI là một giải pháp AI cấp doanh nghiệp riêng tư cho phép các tổ chức triển khai các khả năng AI an toàn, tùy chỉnh trong hạ tầng của riêng họ trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu hoàn toàn.
Solaracloud.ai
Solaracloud.ai là một nền tảng tăng cường dữ liệu được hỗ trợ bởi AI cho phép các tổ chức phân tích, diễn giải và tương tác với dữ liệu doanh nghiệp của họ thông qua các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên trong khi vẫn duy trì bảo mật cấp doanh nghiệp.
Chat2DB
Chat2DB là một công cụ quản lý và phân tích cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, cho phép người dùng tương tác với nhiều cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các thao tác SQL và tạo báo cáo hình ảnh thông qua một giao diện thông minh.
Công cụ AI Phổ biến Giống Pylar
Scale AI
Scale AI là một nền tảng dữ liệu giúp tăng tốc phát triển các ứng dụng AI bằng cách cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao và công cụ cho các nhóm học máy.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI là một nhà phân tích dữ liệu mạnh mẽ được hỗ trợ bởi AI giúp người dùng phân tích, hình dung và biến đổi dữ liệu thông qua các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra biểu đồ, xây dựng các mô hình dự đoán và nhiều hơn nữa.
Metabase
Metabase là một nền tảng trực quan hóa dữ liệu và business intelligence mã nguồn mở cho phép người dùng truy vấn, phân tích và chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu thông qua giao diện trực quan mà không cần kiến thức về SQL.
Hex
Hex là một không gian làm việc dữ liệu hiện đại, hợp tác kết hợp SQL, Python và các công cụ không mã cho phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối và tạo ứng dụng.