Pylar

resmi

Bangun alat MCP kustom pada sumber data apa pun dan kirimkan ke pembangun agen mana pun dari satu bidang kendali—hanya menggunakan SQL dan tautan aman.

Lihat di pylar.aiCoba MCP iniDisponsori

Apa yang bisa Anda lakukan dengan Pylar MCP?

  • Hubungkan sumber data yang dikelola — Minta asisten Anda untuk menautkan Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, atau Salesforce agar agen mengakses data melalui Pylar.
  • Buat tampilan SQL yang dibatasi — Instruksikan asisten Anda untuk membangun tampilan yang dikelola yang menyaring bidang sensitif dan menentukan secara tepat data apa yang dapat ditanyakan oleh agen.
  • Hasilkan alat MCP dari bahasa sehari-hari — Jelaskan interaksi data dalam bahasa alami dan biarkan Pylar membuat alat MCP yang sesuai secara otomatis tanpa pengodean manual.
  • Terbitkan alat ke pembuat agen — Terapkan alat MCP Anda ke Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, atau n8n dengan pembaruan langsung dari satu panel kontrol.
  • Pantau interaksi agen — Minta laporan observabilitas tentang penggunaan alat, kesalahan, dan pola kueri melalui dasbor Evals untuk mengoptimalkan kinerja.

Dokumentasi

Dokumentasi Pylar

Bangun agen AI yang berinteraksi dengan data Anda secara aman. Hubungkan database, buat tampilan yang dikelola, dan terapkan alat MCP ke builder agen mana pun.

Selamat Datang di Pylar

Pylar adalah lapisan akses data yang aman untuk agen AI yang memungkinkan interaksi dengan sumber data terstruktur tanpa memerlukan akses database langsung atau integrasi API yang rumit.

Cara Kerjanya

Pylar Workflow Diagram
  1. Sumber Data terhubung ke Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, dan lainnya)
  2. Tampilan SQL dibuat untuk mengatur secara tepat data apa yang dapat diakses agen
  3. Alat MCP dibangun di atas tampilan—beberapa alat untuk berbagai kasus penggunaan
  4. Alat dipublikasikan ke Builder Agen (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n, dan lainnya)
  5. Evals memantau semua interaksi alat untuk observabilitas dan optimasi

Manfaat Utama:

  • ✅ Panel Kontrol Tunggal: Perbarui tampilan dan alat tanpa men-deploy ulang agen
  • ✅ Tanpa Akses Langsung: Agen hanya mengakses data melalui tampilan yang Anda kelola
  • ✅ Antarmuka Terpadu: Satu endpoint MCP untuk semua sumber data
  • ✅ Observabilitas Real-time: Pantau semua interaksi agen dengan Evals
Pelajari bagaimana Pylar menyediakan tampilan SQL yang dikelola, pembuatan alat MCP berbasis AI, dan integrasi multi-database yang mulus. Mulai berjalan dalam hitungan menit. Hubungkan database Anda, buat tampilan, dan deploy agen pertama Anda. Temukan manfaatnya: keamanan, pengalaman pengembang, keunggulan operasional, dan efisiensi biaya. Lihat 20 contoh agen dunia nyata untuk dukungan pelanggan, penjualan, pemasaran, produk, keuangan, dan operasional.

Fitur Utama

🔒 Tampilan SQL yang Dikelola

Buat tampilan SQL yang menentukan secara tepat data apa yang dapat diakses agen. Tampilan adalah satu-satunya tingkat akses—agen tidak pernah mendapatkan akses database langsung.

🤖 Pembuatan Alat MCP Berbasis AI

Jelaskan apa yang Anda inginkan dalam bahasa alami, dan AI Pylar menghasilkan alat MCP untuk agen Anda. Tanpa pengodean manual.

🔗 Integrasi Multi-Database

Gabungkan data di berbagai database, gudang data, dan aplikasi bisnis. Kueri Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, dan lainnya—semuanya di satu tempat.

📊 Observabilitas Bawaan

Pantau kinerja agen dengan dasbor Evals. Lacak kesalahan, pola kueri, dan optimalkan alat Anda berdasarkan data penggunaan nyata.

🚀 Satu Panel Kontrol

Perbarui tampilan dan alat tanpa men-deploy ulang agen. Perubahan langsung tercermin di semua builder agen—Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, dan lainnya.

Memulai

Langkah 1: Hubungkan Data Anda

Hubungkan database dan sumber data Anda ke Pylar. Sumber yang didukung meliputi:

  • Database: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase, dan lainnya
  • Aplikasi Bisnis: HubSpot, Salesforce, Google Sheets, dan lainnya
Pelajari cara menghubungkan sumber data Anda

Langkah 2: Buat Tampilan

Gunakan IDE SQL Pylar untuk membuat tampilan data yang dikelola. Gabungkan data di berbagai database, filter data sensitif, dan tentukan secara tepat apa yang dapat diakses agen.

Pelajari cara membuat tampilan pertama Anda

Langkah 3: Bangun Alat MCP

Buat alat MCP menggunakan AI atau secara manual. Setiap alat menentukan bagaimana agen berinteraksi dengan tampilan Anda.

Pelajari cara membuat alat MCP

Langkah 4: Publikasikan dan Deploy

Publikasikan alat Anda dan dapatkan kredensial MCP Anda. Hubungkan ke builder agen mana pun—tanpa kerumitan API, tanpa deploy ulang.

Pelajari cara memublikasikan dan men-deploy alat Anda

Kasus Penggunaan Populer

Bangun agen yang mengakses riwayat pelanggan, pesanan, dan tiket dukungan Analisis pipeline, ramalkan pendapatan, dan identifikasi peluang Optimalkan kampanye, analisis atribusi, dan ukur ROI Lacak adopsi fitur, analisis pola penggunaan, dan prioritaskan peningkatan Analisis pendapatan, lacak pengeluaran, dan buat laporan keuangan Pantau kesehatan sistem, lacak kinerja, dan buat laporan insiden

Bagian Dokumentasi

📚 Pelajari

Panduan komprehensif yang mencakup segala hal mulai dari menghubungkan database hingga memantau dengan Evals:

💡 Contoh

20 contoh agen dunia nyata di berbagai domain:

  • Dukungan & Kesuksesan Pelanggan (4 contoh)
  • Penjualan & Pendapatan (4 contoh)
  • Pemasaran (4 contoh)
  • Produk (3 contoh)
  • Keuangan (3 contoh)
  • Operasional (2 contoh)
Lihat bagaimana orang lain menggunakan Pylar

❓ Bantuan

Dapatkan jawaban atas pertanyaan umum dan bantuan pemecahan masalah:

Butuh Bantuan?

Siap untuk Memulai?

Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk membangun agen pertama Anda

Dokumentasi ini dibangun dan dihosting di Mintlify, platform dokumentasi pengembang.