Pylar

공식

어떤 데이터 소스에서든 커스텀 MCP 도구를 구축하고, 하나의 컨트롤 플레인에서 SQL과 보안 링크만 사용하여 모든 에이전트 빌더로 전송할 수 있습니다.

pylar.ai에서 보기이 MCP 사용해 보기스폰서

Pylar MCP(으)로 무엇을 할 수 있나요?

  • Connect governed data sources — 어시스턴트에게 Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot 또는 Salesforce를 연결하도록 요청하여 에이전트가 Pylar를 통해 데이터에 접근하게 하세요.
  • Create restricted SQL views — 어시스턴트에게 민감한 필드를 필터링하고 에이전트가 쿼리할 수 있는 데이터를 정확히 정의하는 관리형 뷰를 구축하도록 지시하세요.
  • Generate MCP tools from plain language — 자연어로 데이터 상호작용을 설명하면 Pylar가 수동 코딩 없이 해당 MCP 도구를 자동 생성하게 하세요.
  • Publish tools to agent builders — MCP 도구를 Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier 또는 n8n에 배포하고 단일 제어 창에서 즉시 업데이트하세요.
  • Monitor agent interactions — Evals 대시보드를 통해 도구 사용, 오류 및 쿼리 패턴에 대한 관찰 가능성 보고서를 요청하여 성능을 최적화하세요.

문서

Pylar 문서

데이터와 안전하게 상호작용하는 AI 에이전트를 구축하세요. 데이터베이스를 연결하고, 관리되는 뷰를 생성하고, MCP 도구를 모든 에이전트 빌더에 배포하세요.

Pylar에 오신 것을 환영합니다

Pylar은 AI 에이전트를 위한 보안 데이터 액세스 계층으로, 직접적인 데이터베이스 액세스나 복잡한 API 통합 없이 구조화된 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

Pylar Workflow Diagram
  1. 데이터 소스가 Pylar에 연결됩니다 (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce 등)
  2. SQL 뷰가 생성되어 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확히 관리합니다
  3. MCP 도구가 뷰 위에 구축됩니다—사용 사례에 따라 여러 도구를 만들 수 있습니다
  4. 도구를 게시하여 에이전트 빌더에 배포합니다 (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n 등)
  5. Evals가 모든 도구 상호작용을 모니터링하여 관찰 가능성과 최적화를 제공합니다

주요 이점:

  • ✅ 단일 제어 패널: 에이전트를 재배포하지 않고 뷰와 도구를 업데이트할 수 있습니다
  • ✅ 원시 액세스 없음: 에이전트는 관리되는 뷰를 통해서만 데이터에 액세스합니다
  • ✅ 통합 인터페이스: 모든 데이터 소스에 대한 단일 MCP 엔드포인트
  • ✅ 실시간 관찰 가능성: Evals로 모든 에이전트 상호작용을 모니터링합니다
Pylar이 관리되는 SQL 뷰, AI 기반 MCP 도구 생성, 원활한 멀티 데이터베이스 통합을 제공하는 방법을 알아보세요. 몇 분 안에 시작하세요. 데이터베이스를 연결하고, 뷰를 생성하고, 첫 번째 에이전트를 배포하세요. 보안, 개발자 경험, 운영 우수성, 비용 효율성의 이점을 확인하세요. 고객 지원, 영업, 마케팅, 제품, 재무, 운영 분야의 실제 에이전트 예시 20가지를 확인하세요.

주요 기능

🔒 관리되는 SQL 뷰

에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확히 정의하는 SQL 뷰를 생성하세요. 뷰는 유일한 액세스 수준입니다—에이전트는 원시 데이터베이스 액세스를 절대 얻지 못합니다.

🤖 AI 기반 MCP 도구 생성

자연어로 원하는 것을 설명하면 Pylar의 AI가 에이전트용 MCP 도구를 생성합니다. 수동 코딩이 필요 없습니다.

🔗 멀티 데이터베이스 통합

여러 데이터베이스, 웨어하우스, 비즈니스 애플리케이션 간의 데이터를 조인하세요. Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce 등을 한 곳에서 쿼리할 수 있습니다.

📊 내장 관찰 가능성

Evals 대시보드로 에이전트 성능을 모니터링하세요. 오류, 쿼리 패턴을 추적하고 실제 사용 데이터를 기반으로 도구를 최적화하세요.

🚀 단일 제어 패널

에이전트를 재배포하지 않고 뷰와 도구를 업데이트하세요. 변경 사항은 Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier 등 모든 에이전트 빌더에 즉시 반영됩니다.

시작하기

1단계: 데이터 연결

데이터베이스와 데이터 소스를 Pylar에 연결하세요. 지원되는 소스는 다음과 같습니다:

  • 데이터베이스: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase 등
  • 비즈니스 앱: HubSpot, Salesforce, Google Sheets 등
데이터 소스 연결 방법 알아보기

2단계: 뷰 생성

Pylar의 SQL IDE를 사용하여 데이터의 관리되는 뷰를 생성하세요. 여러 데이터베이스 간 조인, 민감한 데이터 필터링, 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 정확히 정의하세요.

첫 번째 뷰 생성 방법 알아보기

3단계: MCP 도구 구축

AI 또는 수동으로 MCP 도구를 생성하세요. 각 도구는 에이전트가 뷰와 상호작용하는 방식을 정의합니다.

MCP 도구 생성 방법 알아보기

4단계: 게시 및 배포

도구를 게시하고 MCP 자격 증명을 받으세요. API 번거로움 없이, 재배포 없이 모든 에이전트 빌더에 연결하세요.

도구 게시 및 배포 방법 알아보기

인기 사용 사례

고객 기록, 주문, 지원 티켓에 액세스하는 에이전트 구축 파이프라인 분석, 매출 예측, 기회 식별 캠페인 최적화, 기여도 분석, ROI 측정 기능 채택 추적, 사용 패턴 분석, 개선 우선순위 설정 매출 분석, 비용 추적, 재무 보고서 생성 시스템 상태 모니터링, 성능 추적, 인시던트 보고서 생성

문서 섹션

📚 학습

데이터베이스 연결부터 Evals 모니터링까지 모든 것을 다루는 종합 가이드:

💡 예시

다양한 도메인의 실제 에이전트 예시 20가지:

  • 고객 지원 및 성공 (4개 예시)
  • 영업 및 매출 (4개 예시)
  • 마케팅 (4개 예시)
  • 제품 (3개 예시)
  • 재무 (3개 예시)
  • 운영 (2개 예시)
다른 사용자들이 Pylar을 어떻게 사용하는지 확인하기

❓ 도움말

자주 묻는 질문과 문제 해결에 대한 답변:

  • FAQ - 자주 묻는 질문
  • 문제 해결 - 일반적인 문제 및 해결 방법

도움이 필요하신가요?

시작할 준비가 되셨나요?

단계별 가이드에 따라 첫 번째 에이전트를 구축하세요

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