Pylar MCP Server

Документация Pylar

Создавайте AI-агентов, которые безопасно взаимодействуют с вашими данными. Подключайте базы данных, создавайте управляемые представления и развертывайте инструменты MCP для любого конструктора агентов.

Добро пожаловать в Pylar

Pylar — это безопасный слой доступа к данным для AI-агентов, который позволяет взаимодействовать со структурированными источниками данных без необходимости прямого доступа к базе данных или сложных интеграций API.

Как это работает

1. Источники данных подключаются к Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce и другие)
2. SQL-представление создается для управления тем, к каким именно данным могут обращаться агенты
3. Инструменты MCP строятся на основе представления — несколько инструментов для разных сценариев использования
4. Инструменты публикуются в конструкторах агентов (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n и других)
5. Evals отслеживает все взаимодействия инструментов для наблюдаемости и оптимизации

Ключевые преимущества:

• ✅ Единая панель управления: Обновляйте представления и инструменты без повторного развертывания агентов
• ✅ Без прямого доступа: Агенты получают доступ к данным только через ваши управляемые представления
• ✅ Унифицированный интерфейс: Одна конечная точка MCP для всех источников данных
• ✅ Наблюдаемость в реальном времени: Отслеживайте все взаимодействия агентов с помощью Evals

Узнайте, как Pylar предоставляет управляемые SQL-представления, создание инструментов MCP с помощью AI и бесшовную интеграцию с несколькими базами данных. Начните работу за считанные минуты. Подключите свои базы данных, создайте представления и разверните первого агента. Откройте для себя преимущества: безопасность, опыт разработчика, операционное совершенство и экономическая эффективность. Посмотрите 20 реальных примеров агентов для поддержки клиентов, продаж, маркетинга, продукта, финансов и операций.

Ключевые возможности

🔒 Управляемые SQL-представления

Создавайте SQL-представления, которые определяют, к каким именно данным могут обращаться агенты. Представления — это единственный уровень доступа, агенты никогда не получают прямой доступ к базе данных.

🤖 Создание инструментов MCP с помощью AI

Опишите, что вы хотите, на естественном языке, и AI Pylar сгенерирует инструменты MCP для ваших агентов. Ручное кодирование не требуется.

🔗 Интеграция с несколькими базами данных

Объединяйте данные из нескольких баз данных, хранилищ и бизнес-приложений. Запрашивайте Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce и другие — все в одном месте.

📊 Встроенная наблюдаемость

Отслеживайте производительность агентов с помощью панели управления Evals. Отслеживайте ошибки, шаблоны запросов и оптимизируйте свои инструменты на основе реальных данных об использовании.

🚀 Единая панель управления

Обновляйте представления и инструменты без повторного развертывания агентов. Изменения немедленно отражаются во всех конструкторах агентов — Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier и других.

Начало работы

Шаг 1: Подключите свои данные

Подключите свои базы данных и источники данных к Pylar. Поддерживаемые источники включают:

• Базы данных: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase и другие
• Бизнес-приложения: HubSpot, Salesforce, Google Sheets и другие

Узнайте, как подключить источники данных

Шаг 2: Создайте представления

Используйте SQL IDE Pylar для создания управляемых представлений ваших данных. Объединяйте данные из нескольких баз данных, фильтруйте конфиденциальные данные и определяйте, к чему именно могут обращаться агенты.

Узнайте, как создать свое первое представление

Шаг 3: Создайте инструменты MCP

Создавайте инструменты MCP с помощью AI или вручную. Каждый инструмент определяет, как агенты взаимодействуют с вашими представлениями.

Узнайте, как создавать инструменты MCP

Шаг 4: Опубликуйте и разверните

Опубликуйте свои инструменты и получите учетные данные MCP. Подключайтесь к любому конструктору агентов — никаких проблем с API, никакого повторного развертывания.

Узнайте, как опубликовать и развернуть свои инструменты

Популярные сценарии использования

Создавайте агентов, которые получают доступ к истории клиентов, заказам и тикетам поддержки Анализируйте воронку продаж, прогнозируйте доход и выявляйте возможности Оптимизируйте кампании, анализируйте атрибуцию и измеряйте ROI Отслеживайте внедрение функций, анализируйте шаблоны использования и определяйте приоритеты улучшений Анализируйте доход, отслеживайте расходы и создавайте финансовые отчеты Отслеживайте состояние системы, производительность и создавайте отчеты об инцидентах

Разделы документации

📚 Изучение

Подробные руководства, охватывающие все: от подключения баз данных до мониторинга с помощью Evals:

• Создание подключений - Подключайте источники данных
• Создание представлений данных - Создавайте управляемые SQL-представления
• Создание инструментов MCP - Создавайте инструменты для своих агентов
• Публикация инструментов - Развертывайте в конструкторах агентов
• Подключение конструкторов агентов - Интегрируйтесь с Claude, Cursor, LangGraph и другими
• Evals - Отслеживайте и оптимизируйте производительность агентов

💡 Примеры

20 реальных примеров агентов в разных областях:

• Поддержка клиентов и успех (4 примера)
• Продажи и доход (4 примера)
• Маркетинг (4 примера)
• Продукт (3 примера)
• Финансы (3 примера)
• Операции (2 примера)

Посмотрите, как другие используют Pylar

❓ Помощь

Получите ответы на распространенные вопросы и помощь в устранении неполадок:

• FAQ - Часто задаваемые вопросы
• Устранение неполадок - Распространенные проблемы и решения

Нужна помощь?

• Email поддержки: [email protected]
• Начать работу: Зарегистрируйтесь в Pylar
• Веб-сайт: pylar.ai

Готовы начать?

Следуйте нашему пошаговому руководству, чтобы создать своего первого агента