Pylar

Документация Pylar

Создавайте AI-агентов, которые безопасно взаимодействуют с вашими данными. Подключайте базы данных, создавайте управляемые представления и развертывайте MCP-инструменты в любом конструкторе агентов.

Добро пожаловать в Pylar

Pylar — это безопасный уровень доступа к данным для AI-агентов, который обеспечивает взаимодействие со структурированными источниками данных без необходимости прямого доступа к базе данных или сложных интеграций через 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 агенты могут получить доступ
3. MCP-инструменты создаются на основе представления — несколько инструментов для разных сценариев использования
4. Инструменты публикуются в конструкторах агентов (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n и другие)
5. Evals отслеживает все взаимодействия с инструментами 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
• ✅ Единый интерфейс: одна MCP-конечная точка для всех источников данных
• ✅ Наблюдаемость в реальном времени: отслеживайте все взаимодействия агентов с помощью Evals

Узнайте, как Pylar предоставляет управляемые SQL-представления, создание MCP-инструментов на основе ИИ и бесшовную интеграцию с несколькими базами данных. Начните работу за считанные минуты. Подключайте базы данных, создавайте представления и развертывайте своего первого агента. Откройте для себя преимущества: безопасность, удобство для разработчиков, операционное совершенство и экономическую эффективность. Посмотрите 20 реальных примеров агентов для поддержки клиентов, продаж, маркетинга, продукта, финансов и операций.

Ключевые функции

🔒 Управляемые SQL-представления

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

🤖 Создание MCP-инструментов на основе ИИ

Опишите, что вам нужно, на естественном языке, и ИИ Pylar создаст MCP-инструменты для ваших агентов. Ручное написание кода 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 Evals. Отслеживайте ошибки, паттерны запросов и оптимизируйте свои инструменты на основе реальных данных об использовании.

🚀 Единая панель управления

Обновляйте представления и инструменты без повторного развертывания агентов. Изменения отражаются немедленно 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 свои 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 каким именно данным агенты могут получить доступ.

Узнайте, как создать свое первое представление

Шаг 3: Создайте MCP-инструменты

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

Узнайте, как создавать MCP-инструменты

Шаг 4: Публикация и развертывание

Публикуйте свои инструменты и получайте учетные данные MCP. Подключайтесь к любому конструктору агентов — без хлопот с API и повторного развертывания.

Узнайте, как публиковать и развертывать свои инструменты

Популярные сценарии использования

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

Разделы документации

📚 Обучение

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

• Установление подключений — Подключение источников данных
• Создание представлений данных — Создание управляемых SQL-представлений
• Создание MCP-инструментов — Создание инструментов для ваших агентов
• Публикация инструментов — Развертывание в конструкторах агентов
• Подключение конструкторов агентов — Интеграция с Claude, Cursor, LangGraph и другими
• Evals — Мониторинг и оптимизация производительности агентов

💡 Примеры

20 реальных примеров агентов в разных областях:

• Поддержка и успех клиентов (4 примера)
• Продажи и выручка (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?

• Электронная почта поддержки: support@pylar.ai
• Начало работы: Зарегистрируйтесь в Pylar
• Веб-сайт: pylar.ai

Готовы начать?

Следуйте нашему пошаговому руководству, чтобы создать своего первого агента

Эта документация создана и размещена на Mintlify, платформе документации для разработчиков.