Pylar MCP Server

offiziell

Erstelle benutzerdefinierte MCP-Tools für jede Datenquelle und stelle sie von einer zentralen Steuerungsebene aus für jeden Agent-Builder bereit – nur mit SQL und einer sicheren Verbindung.

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Dokumentation

Pylar Dokumentation

Erstellen Sie KI-Agenten, die sicher mit Ihren Daten interagieren. Verbinden Sie Datenbanken, erstellen Sie kontrollierte Views und stellen Sie MCP-Tools für jeden Agent-Builder bereit.

Willkommen bei Pylar

Pylar ist eine sichere Datenzugriffsschicht für KI-Agenten, die die Interaktion mit strukturierten Datenquellen ermöglicht, ohne direkten Datenbankzugriff oder komplexe API-Integrationen zu erfordern.

So funktioniert's

Pylar Workflow Diagram
  1. Datenquellen werden mit Pylar verbunden (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce und mehr)
  2. SQL View wird erstellt, um genau festzulegen, auf welche Daten Agenten zugreifen können
  3. MCP-Tools werden auf dem View aufgebaut – mehrere Tools für verschiedene Anwendungsfälle
  4. Tools veröffentlichen an Agent-Builder (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n und mehr)
  5. Evals überwacht alle Tool-Interaktionen für Observability und Optimierung

Hauptvorteile:

  • ✅ Einheitliche Steuerung: Views und Tools aktualisieren, ohne Agenten neu bereitzustellen
  • ✅ Kein Rohzugriff: Agenten greifen nur über Ihre kontrollierten Views auf Daten zu
  • ✅ Einheitliche Schnittstelle: Ein MCP-Endpunkt für alle Datenquellen
  • ✅ Echtzeit-Observability: Überwachen Sie alle Agenteninteraktionen mit Evals
Erfahren Sie, wie Pylar kontrollierte SQL-Views, KI-gestützte MCP-Tool-Erstellung und nahtlose Multi-Datenbank-Integration bietet. Starten Sie in wenigen Minuten. Verbinden Sie Ihre Datenbanken, erstellen Sie Views und stellen Sie Ihren ersten Agenten bereit. Entdecken Sie die Vorteile: Sicherheit, Entwicklererfahrung, operative Exzellenz und Kosteneffizienz. Sehen Sie 20 praxisnahe Agentenbeispiele für Kundensupport, Vertrieb, Marketing, Produkt, Finanzen und Betrieb.

Hauptfunktionen

🔒 Kontrollierte SQL-Views

Erstellen Sie SQL-Views, die genau festlegen, auf welche Daten Agenten zugreifen können. Views sind die einzige Zugriffsebene – Agenten erhalten niemals rohen Datenbankzugriff.

🤖 KI-gestützte MCP-Tool-Erstellung

Beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was Sie möchten, und Pylars KI generiert MCP-Tools für Ihre Agenten. Keine manuelle Codierung erforderlich.

🔗 Multi-Datenbank-Integration

Verknüpfen Sie Daten über mehrere Datenbanken, Warehouses und Geschäftsanwendungen hinweg. Fragen Sie Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce und mehr ab – alles an einem Ort.

📊 Integrierte Observability

Überwachen Sie die Agentenleistung mit dem Evals-Dashboard. Verfolgen Sie Fehler, Abfragemuster und optimieren Sie Ihre Tools basierend auf echten Nutzungsdaten.

🚀 Eine Steuerungsebene

Aktualisieren Sie Views und Tools, ohne Agenten neu bereitzustellen. Änderungen wirken sich sofort auf alle Agent-Builder aus – Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier und mehr.

Erste Schritte

Schritt 1: Daten verbinden

Verbinden Sie Ihre Datenbanken und Datenquellen mit Pylar. Unterstützte Quellen umfassen:

  • Datenbanken: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase und mehr
  • Geschäftsanwendungen: HubSpot, Salesforce, Google Sheets und mehr
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenquellen verbinden

Schritt 2: Views erstellen

Verwenden Sie Pylars SQL-IDE, um kontrollierte Views Ihrer Daten zu erstellen. Verknüpfen Sie mehrere Datenbanken, filtern Sie sensible Daten und legen Sie genau fest, worauf Agenten zugreifen können.

Erfahren Sie, wie Sie Ihren ersten View erstellen

Schritt 3: MCP-Tools erstellen

Erstellen Sie MCP-Tools mit KI oder manuell. Jedes Tool definiert, wie Agenten mit Ihren Views interagieren.

Erfahren Sie, wie Sie MCP-Tools erstellen

Schritt 4: Veröffentlichen und Bereitstellen

Veröffentlichen Sie Ihre Tools und erhalten Sie Ihre MCP-Anmeldeinformationen. Verbinden Sie sich mit jedem Agent-Builder – kein API-Aufwand, keine erneute Bereitstellung.

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Tools veröffentlichen und bereitstellen

Beliebte Anwendungsfälle

Erstellen Sie Agenten, die auf Kundenhistorie, Bestellungen und Support-Tickets zugreifen Analysieren Sie die Pipeline, prognostizieren Sie Umsätze und identifizieren Sie Chancen Optimieren Sie Kampagnen, analysieren Sie Attribution und messen Sie den ROI Verfolgen Sie die Funktionsakzeptanz, analysieren Sie Nutzungsmuster und priorisieren Sie Verbesserungen Analysieren Sie Einnahmen, verfolgen Sie Ausgaben und erstellen Sie Finanzberichte Überwachen Sie den Systemzustand, verfolgen Sie die Leistung und erstellen Sie Vorfallberichte

Dokumentationsabschnitte

📚 Lernen

Umfassende Anleitungen, die alles von der Verbindung von Datenbanken bis zur Überwachung mit Evals abdecken:

💡 Beispiele

20 praxisnahe Agentenbeispiele aus verschiedenen Bereichen:

  • Kundensupport & -erfolg (4 Beispiele)
  • Vertrieb & Umsatz (4 Beispiele)
  • Marketing (4 Beispiele)
  • Produkt (3 Beispiele)
  • Finanzen (3 Beispiele)
  • Betrieb (2 Beispiele)
Sehen Sie, wie andere Pylar nutzen

❓ Hilfe

Erhalten Sie Antworten auf häufige Fragen und Hilfe zur Fehlerbehebung:

Brauchen Sie Hilfe?

Bereit zum Start?

Folgen Sie unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Ihren ersten Agenten zu erstellen