Pylar

Pylar-Dokumentation

Bauen Sie KI-Agenten, die sicher mit Ihren Daten interagieren. Verbinden Sie Datenbanken, erstellen Sie kontrollierte Sichten 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 dass direkter Datenbankzugriff oder komplexe API-Integrationen erforderlich sind.

So funktioniert es

1. Datenquellen verbinden sich mit Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce und mehr)
2. SQL-View wird erstellt, um genau zu steuern, auf welche Daten Agenten zugreifen können
3. MCP-Tools werden auf Basis der View erstellt – 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 Beobachtbarkeit und Optimierung

Wichtigste Vorteile:

• ✅ Einheitliches Steuerungszentrum: Sichten und Tools aktualisieren, ohne Agenten neu bereitzustellen
• ✅ Kein Rohzugriff: Agenten greifen nur über Ihre kontrollierten Sichten auf Daten zu
• ✅ Einheitliche Schnittstelle: Ein MCP-Endpunkt für alle Datenquellen
• ✅ Echtzeit-Beobachtbarkeit: Überwachen Sie alle Agent-Interaktionen mit Evals

Erfahren Sie, wie Pylar kontrollierte SQL-Sichten, KI-gestützte MCP-Tool-Erstellung und nahtlose Multi-Datenbank-Integration bietet. In wenigen Minuten startklar. Verbinden Sie Ihre Datenbanken, erstellen Sie Sichten und stellen Sie Ihren ersten Agenten bereit. Entdecken Sie die Vorteile: Sicherheit, Entwicklererfahrung, operative Exzellenz und Kosteneffizienz. Sehen Sie 20 reale Agent-Beispiele für Kundensupport, Vertrieb, Marketing, Produkt, Finanzen und Betrieb.

Hauptfunktionen

🔒 Kontrollierte SQL-Sichten

Erstellen Sie SQL-Sichten, die genau definieren, auf welche Daten Agenten zugreifen können. Sichten sind die einzige Zugriffsebene – Agenten erhalten niemals direkten Datenbankzugriff.

🤖 KI-gestützte MCP-Tool-Erstellung

Beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was Sie möchten, und die KI von Pylar generiert MCP-Tools für Ihre Agenten. Keine manuelle Programmierung erforderlich.

🔗 Multi-Datenbank-Integration

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

📊 Integrierte Beobachtbarkeit

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

🚀 Ein Steuerungszentrum

Aktualisieren Sie Sichten und Tools, ohne Agenten neu bereitzustellen. Änderungen werden sofort in allen Agent-Buildern wirksam – Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier und mehr.

Erste Schritte

Schritt 1: Verbinden Sie Ihre Daten

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: Sichten erstellen

Nutzen Sie die SQL-IDE von Pylar, um kontrollierte Sichten Ihrer Daten zu erstellen. Verknüpfen Sie Daten über mehrere Datenbanken hinweg, filtern Sie sensible Daten und definieren Sie genau, worauf Agenten zugreifen können.

Erfahren Sie, wie Sie Ihre erste Sicht erstellen

Schritt 3: MCP-Tools erstellen

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

Erfahren Sie, wie Sie MCP-Tools erstellen

Schritt 4: Veröffentlichen und bereitstellen

Veröffentlichen Sie Ihre Tools und erhalten Sie Ihre MCP-Anmeldedaten. Verbinden Sie sich mit jedem Agent-Builder – keine API-Probleme, 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 Pipeline, prognostizieren Sie Umsätze und identifizieren Sie Chancen Optimieren Sie Kampagnen, analysieren Sie Attribution und messen Sie den ROI Verfolgen Sie die Feature-Adoption, analysieren Sie Nutzungsmuster und priorisieren Sie Verbesserungen Analysieren Sie Umsätze, verfolgen Sie Ausgaben und erstellen Sie Finanzberichte Überwachen Sie die Systemgesundheit, verfolgen Sie die Leistung und erstellen Sie Incident-Berichte

Dokumentationsabschnitte

📚 Lernen

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

• Verbindungen herstellen – Verbinden Sie Ihre Datenquellen
• Datenansichten erstellen – Erstellen Sie kontrollierte SQL-Sichten
• MCP-Tools erstellen – Erstellen Sie Tools für Ihre Agenten
• Tools veröffentlichen – Bereitstellung für Agent-Builder
• Agent-Builder verbinden – Integration mit Claude, Cursor, LangGraph und mehr
• Evals – Überwachen und optimieren Sie die Agent-Leistung

💡 Beispiele

20 reale Agent-Beispiele 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 Unterstützung bei der Fehlerbehebung:

• FAQ – Häufig gestellte Fragen
• Fehlerbehebung – Häufige Probleme und Lösungen

Benötigen Sie Hilfe?

• Support-E-Mail: support@pylar.ai
• Erste Schritte: Für Pylar anmelden
• Website: pylar.ai

Bereit loszulegen?

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

Diese Dokumentation wird auf Mintlify erstellt und gehostet, einer Plattform für Entwicklerdokumentation.