Pylar

公式

あらゆるデータソース上でカスタムMCPツールを構築し、1つのコントロールプレーンから任意のエージェントビルダーに、SQLとセキュアリンクのみを使用してデプロイできます。

pylar.ai で表示このMCPを試すスポンサー

Pylar MCPで何ができますか？

  • 統制されたデータソースに接続 — アシスタントにSnowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、またはSalesforceをリンクするよう依頼し、エージェントがPylarを通じてデータにアクセスできるようにします。
  • 制限付きSQLビューを作成 — アシスタントに、機密フィールドをフィルタリングし、エージェントがクエリできるデータを正確に定義する統制されたビューを構築するよう指示します。
  • 平易な言葉からMCPツールを生成 — データ操作を自然言語で説明し、手動コーディングなしでPylarが対応するMCPツールを自動生成できるようにします。
  • エージェントビルダーにツールを公開 — MCPツールをClaude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier、またはn8nにデプロイし、単一のコントロールパネルから即時更新を行います。
  • エージェントの操作を監視 — Evalsダッシュボードを通じて、ツール使用状況、エラー、クエリパターンに関する可観測性レポートを依頼し、パフォーマンスを最適化します。

ドキュメント

Pylar ドキュメント

データを安全に操作する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できます。

Pylarへようこそ

Pylarは、AIエージェント向けのセキュアなデータアクセス層であり、直接データベースにアクセスしたり複雑なAPI統合を行ったりすることなく、構造化データソースとの対話を可能にします。

仕組み

Pylar Workflow Diagram
  1. データソースがPylarに接続します（Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforceなど）
  2. SQLビューを作成して、エージェントがアクセスできるデータを正確に管理します
  3. MCPツールはビュー上に構築されます—さまざまなユースケースに対応する複数のツール
  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）に展開します
  5. Evalsがすべてのツール操作を監視し、可観測性と最適化を実現します

主な利点:

  • ✅ 単一の管理パネル: エージェントを再デプロイせずにビューとツールを更新
  • ✅ 生データへのアクセスなし: 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
  • ✅ 統一インターフェース: 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でエージェントのすべての操作を監視
Pylarが管理されたSQLビュー、AI駆動のMCPツール作成、シームレスなマルチデータベース統合をどのように提供するかを学びます。 数分でセットアップできます。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しょう。 セキュリティ、開発者体験、運用の卓越性、コスト効率といった利点をご覧ください。 カスタマーサポート、営業、マーケティング、プロダクト、財務、運用に関する20の実世界の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ありません。

🤖 AI駆動の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がエージェント用のMCPツールを生成します。手動での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、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などをすべて1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。エラーを追跡し、クエリパターンを分析し、実際の使用データに基づいてツールを最適化します。

🚀 単一の管理パネル

エージェントを再デプロイせずに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。対応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または手動で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。任意のエージェントビルダーに接続できます—APIの手間も再デプロイも不要です。

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、改善の優先順位を決定 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での監視まで、すべてをカバーする包括的なガイド:

💡 例

さまざまな領域にわたる20の実世界のエージェント例:

  • 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）
  • プロダクト（3例）
  • 財務（3例）
  • 運用（2例）
他の人がPylarをどのように使っているかを見る

❓ 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:

サポートが必要ですか?

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

このドキュメントは、開発者向けドキュメントプラットフォームであるMintlify上で構築・ホストされています。