Pylar

Documentation Pylar

Créez des agents IA qui interagissent avec vos données en toute sécurité. Connectez des bases de données, créez des vues gouvernées et déployez des outils MCP vers n'importe quel constructeur d'agents.

Bienvenue sur Pylar

Pylar est une couche d'accès sécurisé aux données pour les agents IA qui permet d'interagir avec des sources de données structurées sans nécessiter d'accès direct à la base de données ni d'intégrations API complexes.

Comment ça fonctionne

1. Les sources de données se connectent à Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, et plus)
2. La vue SQL est créée pour gouverner exactement les données auxquelles les agents peuvent accéder
3. Les outils MCP sont construits sur la vue—plusieurs outils pour différents cas d'usage
4. Les outils sont publiés vers les constructeurs d'agents (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n, et plus)
5. Evals surveille toutes les interactions des outils pour l'observabilité et l'optimisation

Avantages clés :

• ✅ Panneau de contrôle unique : Mettez à jour les vues et les outils sans redéployer les agents
• ✅ Aucun accès brut : Les agents n'accèdent aux données qu'à travers vos vues gouvernées
• ✅ Interface unifiée : Un seul point de terminaison MCP pour toutes les sources de données
• ✅ Observabilité en temps réel : Surveillez toutes les interactions des agents avec Evals

Apprenez comment Pylar fournit des vues SQL gouvernées, la création d'outils MCP propulsée par l'IA, et l'intégration multi-bases de données transparente. Lancez-vous en quelques minutes. Connectez vos bases de données, créez des vues, et déployez votre premier agent. Découvrez les avantages : sécurité, expérience développeur, excellence opérationnelle, et efficacité des coûts. Consultez 20 exemples réels d'agents pour le support client, les ventes, le marketing, le produit, la finance, et les opérations.

Fonctionnalités clés

🔒 Vues SQL gouvernées

Créez des vues SQL qui définissent exactement les données auxquelles les agents peuvent accéder. Les vues sont le seul niveau d'accès—les agents n'obtiennent jamais d'accès brut à la base de données.

🤖 Création d'outils MCP propulsée par l'IA

Décrivez ce que vous voulez en langage naturel, et l'IA de Pylar génère des outils MCP pour vos agents. Aucun codage manuel requis.

🔗 Intégration multi-bases de données

Joignez des données à travers plusieurs bases de données, entrepôts de données, et applications métier. Interrogez Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, et plus—le tout en un seul endroit.

📊 Observabilité intégrée

Surveillez les performances des agents avec le tableau de bord Evals. Suivez les erreurs, les modèles de requêtes, et optimisez vos outils en fonction des données d'utilisation réelles.

🚀 Un panneau de contrôle

Mettez à jour les vues et les outils sans redéployer les agents. Les modifications se reflètent immédiatement sur tous les constructeurs d'agents—Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, et plus.

Pour commencer

Étape 1 : Connectez vos données

Connectez vos bases de données et sources de données à Pylar. Les sources prises en charge incluent :

• Bases de données : BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase, et plus
• Applications métier : HubSpot, Salesforce, Google Sheets, et plus

Apprenez comment connecter vos sources de données

Étape 2 : Créez des vues

Utilisez l'IDE SQL de Pylar pour créer des vues gouvernées de vos données. Joignez à travers plusieurs bases de données, filtrez les données sensibles, et définissez exactement ce que les agents peuvent accéder.

Apprenez comment créer votre première vue

Étape 3 : Construisez des outils MCP

Créez des outils MCP avec l'IA ou manuellement. Chaque outil définit comment les agents interagissent avec vos vues.

Apprenez comment créer des outils MCP

Étape 4 : Publiez et déployez

Publiez vos outils et obtenez vos identifiants MCP. Connectez-vous à n'importe quel constructeur d'agents—aucun tracas d'API, aucun redéploiement.

Apprenez comment publier et déployer vos outils

Cas d'usage populaires

Créez des agents qui accèdent à l'historique client, aux commandes, et aux tickets de support Analysez le pipeline, prévoyez les revenus, et identifiez les opportunités Optimisez les campagnes, analysez l'attribution, et mesurez le retour sur investissement Suivez l'adoption des fonctionnalités, analysez les modèles d'utilisation, et priorisez les améliorations Analysez les revenus, suivez les dépenses, et générez des rapports financiers Surveillez la santé du système, suivez les performances, et générez des rapports d'incidents

Sections de documentation

📚 Apprendre

Guides complets couvrant tout, de la connexion des bases de données à la surveillance avec Evals :

• Établir des connexions - Connectez vos sources de données
• Créer des vues de données - Construisez des vues SQL gouvernées
• Construire des outils MCP - Créez des outils pour vos agents
• Publier des outils - Déployez vers les constructeurs d'agents
• Connecter les constructeurs d'agents - Intégrez avec Claude, Cursor, LangGraph, et plus
• Evals - Surveillez et optimisez les performances des agents

💡 Exemples

20 exemples réels d'agents dans différents domaines :

• Support client & réussite (4 exemples)
• Ventes & revenus (4 exemples)
• Marketing (4 exemples)
• Produit (3 exemples)
• Finance (3 exemples)
• Opérations (2 exemples)

Voyez comment d'autres utilisent Pylar

❓ Aide

Obtenez des réponses aux questions courantes et de l'aide pour le dépannage :

• FAQ - Questions fréquemment posées
• Dépannage - Problèmes courants et solutions

Besoin d'aide ?

• Email de support : support@pylar.ai
• Pour commencer : Inscrivez-vous à Pylar
• Site web : pylar.ai

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