Pylar MCP Server

官方

在任何資料來源上建立自訂 MCP 工具，並從單一控制平面將其部署到任何代理建構器——只需使用 SQL 和一個安全連結。

造訪 pylar.ai

文件

Pylar 說明文件

建構能安全與您的資料互動的 AI 代理。連接資料庫、建立受控視圖，並將 MCP 工具部署到任何代理建構器。

歡迎使用 Pylar

Pylar 是專為 AI 代理設計的安全資料存取層，讓代理能與結構化資料來源互動，無需直接存取資料庫或進行複雜的 API 整合。

運作方式

Pylar Workflow Diagram
  1. 資料來源連接至 Pylar（Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等）
  2. 建立 SQL 視圖以精確控管代理可存取的資料
  3. 在視圖上建構 MCP 工具——針對不同使用情境建立多個工具
  4. 工具發布至代理建構器（Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier、Make、n8n 等）
  5. Evals 監控所有工具互動，以實現可觀測性與最佳化

主要優勢：

  • ✅ 單一控制面板：更新視圖與工具，無需重新部署代理
  • ✅ 無原始存取權：代理僅能透過您控管的視圖存取資料
  • ✅ 統一介面：所有資料來源使用單一 MCP 端點
  • ✅ 即時可觀測性：透過 Evals 監控所有代理互動
了解 Pylar 如何提供受控 SQL 視圖、AI 驅動的 MCP 工具建立，以及無縫的多資料庫整合。 幾分鐘內即可開始運作。連接您的資料庫、建立視圖，並部署您的第一個代理。 探索其優勢：安全性、開發者體驗、卓越營運與成本效益。 查看 20 個真實世界的代理範例，涵蓋客戶支援、銷售、行銷、產品、財務與營運。

主要功能

🔒 受控 SQL 視圖

建立 SQL 視圖，精確定義代理可存取的資料。視圖是唯一的存取層級——代理永遠無法取得原始資料庫存取權。

🤖 AI 驅動的 MCP 工具建立

用自然語言描述您的需求，Pylar 的 AI 就會為您的代理生成 MCP 工具。無需手動編寫程式碼。

🔗 多資料庫整合

跨多個資料庫、資料倉儲與商業應用程式聯結資料。在單一位置查詢 Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、HubSpot、Salesforce 等。

📊 內建可觀測性

使用 Evals 儀表板監控代理效能。追蹤錯誤、查詢模式，並根據實際使用資料最佳化您的工具。

🚀 單一控制面板

更新視圖與工具，無需重新部署代理。變更會立即反映在所有代理建構器上——Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier 等。

入門指南

步驟 1：連接您的資料

將您的資料庫與資料來源連接至 Pylar。支援的來源包括：

  • 資料庫：BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、MySQL、Redshift、MotherDuck、Supabase 等
  • 商業應用程式：HubSpot、Salesforce、Google Sheets 等
了解如何連接您的資料來源

步驟 2：建立視圖

使用 Pylar 的 SQL IDE 建立資料的受控視圖。跨多個資料庫聯結、過濾敏感資料，並精確定義代理可存取的內容。

了解如何建立您的第一個視圖

步驟 3：建構 MCP 工具

使用 AI 或手動建立 MCP 工具。每個工具定義代理如何與您的視圖互動。

了解如何建立 MCP 工具

步驟 4：發布與部署

發布您的工具並取得 MCP 憑證。連接至任何代理建構器——無需處理 API 麻煩，無需重新部署。

了解如何發布與部署您的工具

熱門使用情境

建構能存取客戶歷史記錄、訂單與支援工單的代理 分析銷售管道、預測營收並識別機會 最佳化行銷活動、分析歸因並衡量投資報酬率 追蹤功能採用情況、分析使用模式並排定改進優先順序 分析營收、追蹤支出並生成財務報表 監控系統健康狀態、追蹤效能並生成事件報告

說明文件章節

📚 學習

涵蓋從連接資料庫到使用 Evals 監控的全面指南：

💡 範例

20 個跨不同領域的真實世界代理範例：

  • 客戶支援與成功（4 個範例）
  • 銷售與營收（4 個範例）
  • 行銷（4 個範例）
  • 產品（3 個範例）
  • 財務（3 個範例）
  • 營運（2 個範例）
看看其他人如何使用 Pylar

❓ 說明

取得常見問題的解答與疑難排解協助：

需要協助？

準備好開始了嗎？

按照我們的逐步指南建構您的第一個代理