Pylar MCP Server
공식어떤 데이터 소스에서든 커스텀 MCP 도구를 구축하고, 하나의 컨트롤 플레인에서 SQL과 보안 링크만 사용하여 모든 에이전트 빌더로 전송할 수 있습니다.
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Pylar 문서
데이터와 안전하게 상호 작용하는 AI 에이전트를 구축하세요. 데이터베이스를 연결하고, 통제된 뷰를 생성하며, 모든 에이전트 빌더에 MCP 도구를 배포하세요.
Pylar에 오신 것을 환영합니다
Pylar는 AI 에이전트를 위한 안전한 데이터 액세스 계층으로, 직접적인 데이터베이스 액세스나 복잡한 API 통합 없이도 구조화된 데이터 소스와 상호 작용할 수 있게 해줍니다.
작동 방식
- 데이터 소스를 Pylar에 연결합니다 (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce 등)
- SQL 뷰를 생성하여 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확히 통제합니다
- 뷰를 기반으로 MCP 도구를 구축합니다—다양한 사용 사례에 맞는 여러 도구
- 도구를 에이전트 빌더에 게시합니다 (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n 등)
- Evals가 모든 도구 상호 작용을 모니터링하여 관측 가능성과 최적화를 제공합니다
주요 이점:
- ✅ 단일 제어 창: 에이전트를 재배포하지 않고 뷰와 도구를 업데이트합니다
- ✅ 원시 액세스 없음: 에이전트는 통제된 뷰를 통해서만 데이터에 액세스합니다
- ✅ 통합 인터페이스: 모든 데이터 소스를 위한 하나의 MCP 엔드포인트
- ✅ 실시간 관측 가능성: Evals로 모든 에이전트 상호 작용을 모니터링합니다
주요 기능
🔒 통제된 SQL 뷰
에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확히 정의하는 SQL 뷰를 생성합니다. 뷰가 유일한 액세스 수준이며, 에이전트는 절대 원시 데이터베이스 액세스 권한을 얻지 못합니다.
🤖 AI 기반 MCP 도구 생성
원하는 것을 자연어로 설명하면 Pylar의 AI가 에이전트를 위한 MCP 도구를 생성합니다. 수동 코딩이 필요하지 않습니다.
🔗 다중 데이터베이스 통합
여러 데이터베이스, 웨어하우스, 비즈니스 애플리케이션 간에 데이터를 결합합니다. Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce 등을 한 곳에서 쿼리하세요.
📊 내장된 관측 가능성
Evals 대시보드로 에이전트 성능을 모니터링합니다. 오류, 쿼리 패턴을 추적하고 실제 사용 데이터를 기반으로 도구를 최적화하세요.
🚀 하나의 제어 창
에이전트를 재배포하지 않고 뷰와 도구를 업데이트합니다. 변경 사항은 Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier 등 모든 에이전트 빌더에 즉시 반영됩니다.
시작하기
1단계: 데이터 연결
데이터베이스와 데이터 소스를 Pylar에 연결합니다. 지원되는 소스는 다음과 같습니다:
- 데이터베이스: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase 등
- 비즈니스 앱: HubSpot, Salesforce, Google Sheets 등
2단계: 뷰 생성
Pylar의 SQL IDE를 사용하여 데이터의 통제된 뷰를 생성합니다. 여러 데이터베이스에 걸쳐 결합하고, 민감한 데이터를 필터링하며, 에이전트가 액세스할 수 있는 내용을 정확히 정의하세요.
첫 번째 뷰 생성 방법 알아보기3단계: MCP 도구 구축
AI를 사용하거나 수동으로 MCP 도구를 생성합니다. 각 도구는 에이전트가 뷰와 상호 작용하는 방식을 정의합니다.
MCP 도구 생성 방법 알아보기4단계: 게시 및 배포
도구를 게시하고 MCP 자격 증명을 받으세요. API 문제나 재배포 없이 모든 에이전트 빌더에 연결하세요.
도구 게시 및 배포 방법 알아보기인기 사용 사례
고객 이력, 주문, 지원 티켓에 액세스하는 에이전트 구축 파이프라인 분석, 수익 예측, 기회 식별 캠페인 최적화, 기여도 분석, ROI 측정 기능 채택 추적, 사용 패턴 분석, 개선 우선순위 지정 수익 분석, 비용 추적, 재무 보고서 생성 시스템 상태 모니터링, 성능 추적, 사고 보고서 생성문서 섹션
📚 학습
데이터베이스 연결부터 Evals를 통한 모니터링까지 모든 것을 다루는 포괄적인 가이드:
- 연결 만들기 - 데이터 소스 연결
- 데이터 뷰 생성 - 통제된 SQL 뷰 구축
- MCP 도구 구축 - 에이전트를 위한 도구 생성
- 도구 게시 - 에이전트 빌더에 배포
- 에이전트 빌더 연결 - Claude, Cursor, LangGraph 등과 통합
- Evals - 에이전트 성능 모니터링 및 최적화
💡 예시
다양한 도메인에 걸친 20개의 실제 에이전트 예시:
- 고객 지원 및 성공 (4개 예시)
- 영업 및 수익 (4개 예시)
- 마케팅 (4개 예시)
- 제품 (3개 예시)
- 재무 (3개 예시)
- 운영 (2개 예시)
❓ 도움말
일반적인 질문과 문제 해결 도움말을 확인하세요:
도움이 필요하신가요?
- 지원 이메일: [email protected]
- 시작하기: Pylar 가입하기
- 웹사이트: pylar.ai