Pylar MCP Server

Pylar ドキュメント

データと安全に対話する AI エージェントを構築しましょう。データベースを接続し、管理されたビューを作成し、MCP ツールを任意のエージェントビルダーにデプロイします。

Pylar へようこそ

Pylar は、AI エージェント向けの安全なデータアクセスレイヤーであり、直接的なデータベースアクセスや複雑な API 統合を必要とせずに、構造化データソースとの対話を可能にします。

仕組み

1. データソース を Pylar に接続 (Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce など)
2. SQL ビュー を作成し、エージェントがアクセスできるデータを正確に管理
3. ビュー上に MCP ツール を構築 (異なるユースケースに応じて複数作成可能)
4. ツールを公開 してエージェントビルダー (Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier、Make、n8n など) に提供
5. Evals がすべてのツールインタラクションを監視し、可観測性と最適化を実現

主な利点:

• ✅ 単一の管理画面: エージェントを再デプロイすることなく、ビューとツールを更新
• ✅ 生データへのアクセス禁止: エージェントは管理されたビューを通じてのみデータにアクセス
• ✅ 統合インターフェース: すべてのデータソースに対して単一の MCP エンドポイント
• ✅ リアルタイムの可観測性: Evals ですべてのエージェントインタラクションを監視

Pylar が提供する、管理された SQL ビュー、AI を活用した MCP ツール作成、シームレスなマルチデータベース統合について学びます。 数分で使い始められます。データベースを接続し、ビューを作成し、最初のエージェントをデプロイします。 セキュリティ、開発者エクスペリエンス、運用効率、コスト効率といったメリットを発見します。 カスタマーサポート、営業、マーケティング、製品、財務、運用に関する 20 の実践的なエージェント例をご覧ください。

主な機能

🔒 管理された SQL ビュー

エージェントがアクセスできるデータを正確に定義する SQL ビューを作成します。ビューが唯一のアクセスレベルであり、エージェントが生のデータベースにアクセスすることは決してありません。

🤖 AI を活用した MCP ツール作成

自然言語で必要なものを説明するだけで、Pylar の AI がエージェント向けの MCP ツールを生成します。手動コーディングは不要です。

🔗 マルチデータベース統合

複数のデータベース、データウェアハウス、ビジネスアプリケーションにまたがるデータを結合します。Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce など、すべてを一か所でクエリできます。

📊 組み込みの可観測性

Evals ダッシュボードでエージェントのパフォーマンスを監視します。エラーやクエリパターンを追跡し、実際の使用データに基づいてツールを最適化します。

🚀 単一の管理画面

エージェントを再デプロイすることなく、ビューとツールを更新します。変更は、Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier など、すべてのエージェントビルダーに即座に反映されます。

はじめに

ステップ 1: データを接続する

データベースとデータソースを Pylar に接続します。サポートされているソースは次のとおりです。

• データベース: BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、MySQL、Redshift、MotherDuck、Supabase など
• ビジネスアプリ: HubSpot、Salesforce、Google Sheets など

データソースの接続方法を学ぶ

ステップ 2: ビューを作成する

Pylar の SQL IDE を使用して、データの管理されたビューを作成します。複数のデータベースにまたがって結合し、機密データをフィルタリングし、エージェントがアクセスできる内容を正確に定義します。

最初のビューの作成方法を学ぶ

ステップ 3: MCP ツールを構築する

AI を使用するか手動で MCP ツールを作成します。各ツールは、エージェントがビューとどのように対話するかを定義します。

MCP ツールの作成方法を学ぶ

ステップ 4: 公開してデプロイする

ツールを公開し、MCP 認証情報を取得します。API の煩わしさや再デプロイなしで、任意のエージェントビルダーに接続します。

ツールの公開とデプロイ方法を学ぶ

人気のユースケース

顧客履歴、注文、サポートチケットにアクセスするエージェントを構築 パイプラインを分析し、収益を予測し、機会を特定 キャンペーンを最適化し、アトリビューションを分析し、ROI を測定 機能の採用状況を追跡し、使用パターンを分析し、改善点に優先順位を付け 収益を分析し、経費を追跡し、財務レポートを生成 システムの健全性を監視し、パフォーマンスを追跡し、インシデントレポートを生成

ドキュメントセクション

📚 学習

データベースの接続から Evals による監視までを網羅した包括的なガイド:

• 接続の作成 - データソースを接続する
• データビューの作成 - 管理された SQL ビューを構築する
• MCP ツールの構築 - エージェント向けのツールを作成する
• ツールの公開 - エージェントビルダーにデプロイする
• エージェントビルダーの接続 - Claude、Cursor、LangGraph などと統合する
• Evals - エージェントのパフォーマンスを監視し最適化する

💡 例

さまざまなドメインにわたる 20 の実践的なエージェント例:

• カスタマーサポート & サクセス (4 例)
• 営業 & 収益 (4 例)
• マーケティング (4 例)
• 製品 (3 例)
• 財務 (3 例)
• 運用 (2 例)

他のユーザーが Pylar をどのように活用しているかを見る

❓ ヘルプ

よくある質問への回答とトラブルシューティングのヘルプ:

• FAQ - よくある質問
• トラブルシューティング - 一般的な問題と解決策

サポートが必要ですか？

• サポートメール: [email protected]
• はじめに: Pylar にサインアップ
• ウェブサイト: pylar.ai

始める準備はできましたか？

ステップバイステップガイドに従って、最初のエージェントを構築しましょう