Pylar

आधिकारिक

किसी भी डेटास्रोत पर कस्टम MCP टूल बनाएं और उन्हें एक नियंत्रण तल से किसी भी एजेंट बिल्डर तक भेजें—केवल SQL और एक सुरक्षित लिंक का उपयोग करके।

pylar.ai पर देखेंइस MCP को आज़माएँप्रायोजित

Pylar MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

  • कनेक्ट गवर्न्ड डेटा स्रोत — अपने असिस्टेंट से Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, या Salesforce को लिंक करने के लिए कहें ताकि एजेंट Pylar के माध्यम से डेटा तक पहुंच सकें।
  • प्रतिबंधित SQL व्यू बनाएं — अपने असिस्टेंट को निर्देश दें कि वह गवर्न्ड व्यू बनाए जो संवेदनशील फ़ील्ड को फ़िल्टर करें और स्पष्ट रूप से परिभाषित करें कि एजेंट कौन सा डेटा क्वेरी कर सकते हैं।
  • सादे भाषा से MCP टूल जनरेट करें — प्राकृतिक भाषा में डेटा इंटरैक्शन का वर्णन करें और Pylar को बिना मैन्युअल कोडिंग के संबंधित MCP टूल स्वतः बनाने दें।
  • टूल को एजेंट बिल्डरों को प्रकाशित करें — अपने MCP टूल को Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, या n8n पर तैनात करें, एक ही कंट्रोल पैनल से तुरंत अपडेट के साथ।
  • एजेंट इंटरैक्शन की निगरानी करें — Evals डैशबोर्ड के माध्यम से टूल उपयोग, त्रुटियों और क्वेरी पैटर्न पर ऑब्ज़र्वेबिलिटी रिपोर्ट के लिए पूछें ताकि प्रदर्शन को अनुकूलित किया जा सके।

दस्तावेज़

Pylar दस्तावेज़ीकरण

AI एजेंट बनाएं जो आपके डेटा के साथ सुरक्षित रूप से इंटरैक्ट करें। डेटाबेस कनेक्ट करें, नियंत्रित व्यू बनाएं, और MCP टूल्स को किसी भी एजेंट बिल्डर पर तैनात करें।

Pylar में आपका स्वागत है

Pylar एक AI एजेंटों के लिए सुरक्षित डेटा एक्सेस लेयर है जो सीधे डेटाबेस एक्सेस या जटिल API इंटीग्रेशन की आवश्यकता के बिना संरचित डेटा स्रोतों के साथ इंटरैक्शन सक्षम बनाता है।

यह कैसे काम करता है

Pylar Workflow Diagram
  1. डेटा स्रोत Pylar से कनेक्ट होते हैं (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, और अधिक)
  2. SQL व्यू बनाया जाता है ताकि यह नियंत्रित किया जा सके कि एजेंट किस डेटा तक पहुंच सकते हैं
  3. MCP टूल्स व्यू पर बनाए जाते हैं—विभिन्न उपयोग मामलों के लिए कई टूल्स
  4. टूल्स प्रकाशित होते हैं एजेंट बिल्डरों पर (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n, और अधिक)
  5. Evals अवलोकन और अनुकूलन के लिए सभी टूल इंटरैक्शन की निगरानी करता है

मुख्य लाभ:

  • ✅ एकल नियंत्रण पैनल: एजेंटों को फिर से तैनात किए बिना व्यू और टूल्स अपडेट करें
  • ✅ कोई कच्ची पहुंच नहीं: एजेंट केवल आपके नियंत्रित व्यू के माध्यम से डेटा तक पहुंचते हैं
  • ✅ एकीकृत इंटरफ़ेस: सभी डेटा स्रोतों के लिए एक MCP एंडपॉइंट
  • ✅ रीयल-टाइम अवलोकन: Evals के साथ सभी एजेंट इंटरैक्शन की निगरानी करें
जानें कि Pylar नियंत्रित SQL व्यू, AI-संचालित MCP टूल निर्माण, और सहज मल्टी-डेटाबेस इंटीग्रेशन कैसे प्रदान करता है। मिनटों में शुरू करें। अपने डेटाबेस कनेक्ट करें, व्यू बनाएं, और अपना पहला एजेंट तैनात करें। लाभ खोजें: सुरक्षा, डेवलपर अनुभव, परिचालन उत्कृष्टता, और लागत दक्षता। ग्राहक सहायता, बिक्री, मार्केटिंग, उत्पाद, वित्त, और संचालन के लिए 20 वास्तविक-विश्व एजेंट उदाहरण देखें।

मुख्य विशेषताएं

🔒 नियंत्रित SQL व्यू

SQL व्यू बनाएं जो परिभाषित करते हैं कि एजेंट किस डेटा तक पहुंच सकते हैं। व्यू ही एकमात्र एक्सेस स्तर हैं—एजेंटों को कभी भी कच्चा डेटाबेस एक्सेस नहीं मिलता।

🤖 AI-संचालित MCP टूल निर्माण

प्राकृतिक भाषा में वर्णन करें कि आप क्या चाहते हैं, और Pylar का AI आपके एजेंटों के लिए MCP टूल्स उत्पन्न करता है। कोई मैन्युअल कोडिंग आवश्यक नहीं।

🔗 मल्टी-डेटाबेस इंटीग्रेशन

कई डेटाबेस, वेयरहाउस, और व्यावसायिक अनुप्रयोगों में डेटा जोड़ें। Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, और अधिक—सभी एक ही स्थान पर क्वेरी करें।

📊 अंतर्निहित अवलोकन

Evals डैशबोर्ड के साथ एजेंट प्रदर्शन की निगरानी करें। त्रुटियों को ट्रैक करें, क्वेरी पैटर्न देखें, और वास्तविक उपयोग डेटा के आधार पर अपने टूल्स को अनुकूलित करें।

🚀 एक नियंत्रण पैनल

एजेंटों को फिर से तैनात किए बिना व्यू और टूल्स अपडेट करें। परिवर्तन तुरंत सभी एजेंट बिल्डरों पर दिखाई देते हैं—Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, और अधिक।

आरंभ करना

चरण 1: अपना डेटा कनेक्ट करें

अपने डेटाबेस और डेटा स्रोतों को Pylar से कनेक्ट करें। समर्थित स्रोतों में शामिल हैं:

  • डेटाबेस: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase, और अधिक
  • व्यावसायिक ऐप्स: HubSpot, Salesforce, Google Sheets, और अधिक
अपने डेटा स्रोतों को कनेक्ट करना सीखें

चरण 2: व्यू बनाएं

अपने डेटा के नियंत्रित व्यू बनाने के लिए Pylar के SQL IDE का उपयोग करें। कई डेटाबेस में जोड़ें, संवेदनशील डेटा फ़िल्टर करें, और परिभाषित करें कि एजेंट किस तक पहुंच सकते हैं।

अपना पहला व्यू बनाना सीखें

चरण 3: MCP टूल्स बनाएं

AI का उपयोग करके या मैन्युअल रूप से MCP टूल्स बनाएं। प्रत्येक टूल परिभाषित करता है कि एजेंट आपके व्यू के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।

MCP टूल्स बनाना सीखें

चरण 4: प्रकाशित और तैनात करें

अपने टूल्स प्रकाशित करें और अपने MCP क्रेडेंशियल प्राप्त करें। किसी भी एजेंट बिल्डर से कनेक्ट करें—कोई API परेशानी नहीं, कोई पुनः तैनाती नहीं।

अपने टूल्स को प्रकाशित और तैनात करना सीखें

लोकप्रिय उपयोग मामले

ऐसे एजेंट बनाएं जो ग्राहक इतिहास, ऑर्डर, और सहायता टिकट तक पहुंचते हैं पाइपलाइन का विश्लेषण करें, राजस्व का पूर्वानुमान लगाएं, और अवसरों की पहचान करें अभियानों को अनुकूलित करें, एट्रिब्यूशन का विश्लेषण करें, और ROI मापें फीचर अपनाने को ट्रैक करें, उपयोग पैटर्न का विश्लेषण करें, और सुधारों को प्राथमिकता दें राजस्व का विश्लेषण करें, व्यय ट्रैक करें, और वित्तीय रिपोर्ट उत्पन्न करें सिस्टम स्वास्थ्य की निगरानी करें, प्रदर्शन ट्रैक करें, और घटना रिपोर्ट उत्पन्न करें

दस्तावेज़ीकरण अनुभाग

📚 सीखें

डेटाबेस कनेक्ट करने से लेकर Evals के साथ निगरानी तक सब कुछ कवर करने वाली व्यापक मार्गदर्शिकाएँ:

💡 उदाहरण

विभिन्न डोमेन में 20 वास्तविक-विश्व एजेंट उदाहरण:

  • ग्राहक सहायता और सफलता (4 उदाहरण)
  • बिक्री और राजस्व (4 उदाहरण)
  • मार्केटिंग (4 उदाहरण)
  • उत्पाद (3 उदाहरण)
  • वित्त (3 उदाहरण)
  • संचालन (2 उदाहरण)
देखें कि अन्य लोग Pylar का उपयोग कैसे कर रहे हैं

❓ सहायता

सामान्य प्रश्नों के उत्तर और समस्या निवारण सहायता प्राप्त करें:

सहायता चाहिए?

शुरू करने के लिए तैयार हैं?

अपना पहला एजेंट बनाने के लिए हमारी चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका का पालन करें

यह दस्तावेज़ीकरण Mintlify पर बनाया और होस्ट किया गया है, जो एक डेवलपर दस्तावेज़ीकरण प्लेटफ़ॉर्म है।