Pylar MCP Server

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在任何数据源上构建自定义MCP工具，并通过一个控制平面将其部署到任何智能体构建器——仅需使用SQL和安全链接。

访问 pylar.ai

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Pylar 文档

构建能够安全地与您的数据交互的 AI 代理。连接数据库、创建受管控的视图，并将 MCP 工具部署到任何代理构建器。

欢迎使用 Pylar

Pylar 是一个面向 AI 代理的安全数据访问层，支持与结构化数据源进行交互，无需直接访问数据库或进行复杂的 API 集成。

工作原理

Pylar Workflow Diagram
  1. 数据源连接到 Pylar（Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等）
  2. 创建 SQL 视图以精确管控代理可以访问哪些数据
  3. 在视图上构建 MCP 工具——针对不同用例可创建多个工具
  4. 工具发布到代理构建器（Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier、Make、n8n 等）
  5. Evals 监控所有工具交互，实现可观测性和优化

主要优势：

  • ✅ 单一控制面板：更新视图和工具，无需重新部署代理
  • ✅ 无原始访问权限：代理仅通过您管控的视图访问数据
  • ✅ 统一接口：一个 MCP 端点连接所有数据源
  • ✅ 实时可观测性：通过 Evals 监控所有代理交互
了解 Pylar 如何提供受管控的 SQL 视图、AI 驱动的 MCP 工具创建以及无缝的多数据库集成。 几分钟内即可上手。连接您的数据库，创建视图，并部署您的第一个代理。 探索其优势：安全性、开发者体验、卓越运营和成本效益。 查看 20 个面向客户支持、销售、营销、产品、财务和运营的真实代理示例。

主要功能

🔒 受管控的 SQL 视图

创建 SQL 视图，精确定义代理可以访问哪些数据。视图是唯一的访问层级——代理永远不会获得原始数据库访问权限。

🤖 AI 驱动的 MCP 工具创建

用自然语言描述您的需求，Pylar 的 AI 即可为您的代理生成 MCP 工具。无需手动编码。

🔗 多数据库集成

跨多个数据库、数据仓库和业务应用连接数据。一站式查询 Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等。

📊 内置可观测性

使用 Evals 仪表板监控代理性能。跟踪错误、查询模式，并根据真实使用数据优化您的工具。

🚀 单一控制面板

更新视图和工具，无需重新部署代理。更改会立即反映到所有代理构建器——Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier 等。

快速入门

第 1 步：连接您的数据

将您的数据库和数据源连接到 Pylar。支持的数据源包括：

  • 数据库：BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、MySQL、Redshift、MotherDuck、Supabase 等
  • 业务应用：HubSpot、Salesforce、Google Sheets 等
了解如何连接您的数据源

第 2 步：创建视图

使用 Pylar 的 SQL IDE 为您的数据创建受管控的视图。跨多个数据库连接数据，过滤敏感数据，并精确定义代理可以访问的内容。

了解如何创建您的第一个视图

第 3 步：构建 MCP 工具

使用 AI 或手动创建 MCP 工具。每个工具定义了代理如何与您的视图交互。

了解如何创建 MCP 工具

第 4 步：发布和部署

发布您的工具并获取 MCP 凭据。连接到任何代理构建器——无需处理 API 麻烦，无需重新部署。

了解如何发布和部署您的工具

热门用例

构建能够访问客户历史记录、订单和支持工单的代理 分析销售管道、预测收入并识别机会 优化营销活动、分析归因并衡量投资回报率 跟踪功能采用情况、分析使用模式并确定改进优先级 分析收入、跟踪支出并生成财务报告 监控系统健康状况、跟踪性能并生成事件报告

文档章节

📚 学习

全面的指南，涵盖从连接数据库到使用 Evals 进行监控的所有内容：

💡 示例

20 个跨不同领域的真实代理示例：

  • 客户支持与成功（4 个示例）
  • 销售与收入（4 个示例）
  • 营销（4 个示例）
  • 产品（3 个示例）
  • 财务（3 个示例）
  • 运营（2 个示例）
了解其他人如何使用 Pylar

❓ 帮助

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