Pylar MCP Server

chính thức

Xây dựng công cụ MCP tùy chỉnh trên bất kỳ nguồn dữ liệu nào và triển khai chúng đến bất kỳ trình xây dựng tác nhân nào từ một mặt phẳng điều khiển duy nhất—chỉ sử dụng SQL và một liên kết bảo mật.

Xem trên pylar.ai

Tài liệu

Tài liệu Pylar

Xây dựng tác nhân AI tương tác an toàn với dữ liệu của bạn. Kết nối cơ sở dữ liệu, tạo khung nhìn được quản trị và triển khai công cụ MCP tới bất kỳ trình tạo tác nhân nào.

Chào mừng đến với Pylar

Pylar là lớp truy cập dữ liệu an toàn cho tác nhân AI cho phép tương tác với các nguồn dữ liệu có cấu trúc mà không cần truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu hay tích hợp API phức tạp.

Cách thức hoạt động

Pylar Workflow Diagram
  1. Nguồn dữ liệu kết nối với Pylar (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, v.v.)
  2. Khung nhìn SQL được tạo để quản trị chính xác dữ liệu mà tác nhân có thể truy cập
  3. Công cụ MCP được xây dựng trên khung nhìn—nhiều công cụ cho các trường hợp sử dụng khác nhau
  4. Công cụ xuất bản tới Trình tạo tác nhân (Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, Make, n8n, v.v.)
  5. Evals giám sát mọi tương tác của công cụ để quan sát và tối ưu hóa

Lợi ích chính:

  • ✅ Bảng điều khiển duy nhất: Cập nhật khung nhìn và công cụ mà không cần triển khai lại tác nhân
  • ✅ Không truy cập thô: Tác nhân chỉ truy cập dữ liệu qua khung nhìn được quản trị của bạn
  • ✅ Giao diện hợp nhất: Một điểm cuối MCP cho tất cả nguồn dữ liệu
  • ✅ Quan sát thời gian thực: Giám sát mọi tương tác của tác nhân với Evals
Tìm hiểu cách Pylar cung cấp khung nhìn SQL được quản trị, tạo công cụ MCP hỗ trợ AI và tích hợp liền mạch đa cơ sở dữ liệu. Bắt đầu và chạy trong vài phút. Kết nối cơ sở dữ liệu, tạo khung nhìn và triển khai tác nhân đầu tiên của bạn. Khám phá lợi ích: bảo mật, trải nghiệm nhà phát triển, vận hành xuất sắc và hiệu quả chi phí. Xem 20 ví dụ tác nhân thực tế cho hỗ trợ khách hàng, bán hàng, tiếp thị, sản phẩm, tài chính và vận hành.

Tính năng chính

🔒 Khung nhìn SQL được quản trị

Tạo khung nhìn SQL xác định chính xác dữ liệu mà tác nhân có thể truy cập. Khung nhìn là cấp độ truy cập duy nhất—tác nhân không bao giờ có quyền truy cập thô vào cơ sở dữ liệu.

🤖 Tạo công cụ MCP hỗ trợ AI

Mô tả những gì bạn muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên và AI của Pylar sẽ tạo công cụ MCP cho tác nhân của bạn. Không cần viết mã thủ công.

🔗 Tích hợp đa cơ sở dữ liệu

Kết hợp dữ liệu trên nhiều cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và ứng dụng kinh doanh. Truy vấn Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, HubSpot, Salesforce, v.v.—tất cả trong một nơi.

📊 Quan sát tích hợp sẵn

Giám sát hiệu suất tác nhân với bảng điều khiển Evals. Theo dõi lỗi, mẫu truy vấn và tối ưu hóa công cụ dựa trên dữ liệu sử dụng thực tế.

🚀 Một bảng điều khiển

Cập nhật khung nhìn và công cụ mà không cần triển khai lại tác nhân. Thay đổi phản ánh ngay lập tức trên tất cả trình tạo tác nhân—Claude Desktop, Cursor, LangGraph, Zapier, v.v.

Bắt đầu

Bước 1: Kết nối dữ liệu của bạn

Kết nối cơ sở dữ liệu và nguồn dữ liệu của bạn với Pylar. Các nguồn được hỗ trợ bao gồm:

  • Cơ sở dữ liệu: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, Redshift, MotherDuck, Supabase, v.v.
  • Ứng dụng kinh doanh: HubSpot, Salesforce, Google Sheets, v.v.
Tìm hiểu cách kết nối nguồn dữ liệu của bạn

Bước 2: Tạo khung nhìn

Sử dụng IDE SQL của Pylar để tạo khung nhìn được quản trị cho dữ liệu của bạn. Kết hợp trên nhiều cơ sở dữ liệu, lọc dữ liệu nhạy cảm và xác định chính xác những gì tác nhân có thể truy cập.

Tìm hiểu cách tạo khung nhìn đầu tiên của bạn

Bước 3: Xây dựng công cụ MCP

Tạo công cụ MCP bằng AI hoặc thủ công. Mỗi công cụ xác định cách tác nhân tương tác với khung nhìn của bạn.

Tìm hiểu cách tạo công cụ MCP

Bước 4: Xuất bản và triển khai

Xuất bản công cụ của bạn và nhận thông tin xác thực MCP. Kết nối với bất kỳ trình tạo tác nhân nào—không rắc rối API, không cần triển khai lại.

Tìm hiểu cách xuất bản và triển khai công cụ của bạn

Trường hợp sử dụng phổ biến

Xây dựng tác nhân truy cập lịch sử khách hàng, đơn hàng và vé hỗ trợ Phân tích pipeline, dự báo doanh thu và xác định cơ hội Tối ưu hóa chiến dịch, phân tích phân bổ và đo lường ROI Theo dõi mức độ chấp nhận tính năng, phân tích mẫu sử dụng và ưu tiên cải tiến Phân tích doanh thu, theo dõi chi phí và tạo báo cáo tài chính Giám sát tình trạng hệ thống, theo dõi hiệu suất và tạo báo cáo sự cố

Các phần tài liệu

📚 Học tập

Hướng dẫn toàn diện bao gồm mọi thứ từ kết nối cơ sở dữ liệu đến giám sát với Evals:

💡 Ví dụ

20 ví dụ tác nhân thực tế trên các lĩnh vực khác nhau:

  • Hỗ trợ & Thành công khách hàng (4 ví dụ)
  • Bán hàng & Doanh thu (4 ví dụ)
  • Tiếp thị (4 ví dụ)
  • Sản phẩm (3 ví dụ)
  • Tài chính (3 ví dụ)
  • Vận hành (2 ví dụ)
Xem cách người khác đang sử dụng Pylar

❓ Trợ giúp

Nhận câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp và trợ giúp khắc phục sự cố:

Cần trợ giúp?

Sẵn sàng bắt đầu?

Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để xây dựng tác nhân đầu tiên của bạn