Pylar

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关于此工具

关于此工具 随着 AI 智能体能力不断增强，企业面临着如何安全、合规地赋予它们访问核心结构化数据的挑战。Pylar 专为解决这一痛点而生，它作为一个架设在您的数据仓库（如 BigQuery, Snowflake, PostgreSQL 等）与 AI 智能体之间的安全网关，彻底杜绝了智能体直接访问原始数据库的风险。您可以通过 Pylar 的 SQL IDE 创建具备细粒度权限控制的“受治理数据视图（Governed Views）”，这些视图是智能体唯一能访问的数据入口。 Pylar 的核心优势在于其 AI 驱动的 MCP（Model Context Protocol）工具创建能力，能够将这些安全视图快速转化为可部署的工具，适用于任何支持 MCP 标准的 Agent Builder。同时，平台提供强大的 Evals 和可观察性层，让您对智能体的数据交互行为、查询模式和潜在错误一目了然，实现数据访问的安全、效率与治理的完美平衡。 展开更多 工具截图

核心功能

受治理的 SQL 视图（Governed SQL Views） 在 Pylar 内置的 SQL 编辑器中创建安全、限定范围的数据视图，作为智能体唯一的数据访问层。支持跨数据库连接与 JOIN，确保智能体绝不会直接接触原始数据表，实现数据访问的完全隔离与安全。 AI 驱动的 MCP 工具创建 通过自然语言提示或手动配置，基于安全视图快速生成符合 MCP 标准的工具（MCP Tools）。一个视图可创建多个工具，每个工具能以不同方式管理智能体对数据的交互，大幅加速集成开发。 部署与通用兼容性 一键发布工具，生成唯一的 MCP Server 链接和 Header Token。可轻松部署到任何支持 MCP 协议的 AI 智能体构建平台，实现查询逻辑的自动更新与通用连接能力。 Evals 与全链路可观察性 提供深入的 Evals（评估）和可观察性面板，详细追踪智能体的工具交互模式、成功率、错误分析和原始查询日志，帮助团队优化数据视图和工具配置，确保合规与性能。

应用场景

1 AI 智能体安全开发 AI 智能体安全开发 为 AI 智能体提供一个安全、可控的渠道来获取和使用结构化数据，保障数据安全与隐私，适用于客服、销售、财务等领域智能体。 2 企业级 AI 规模化应用 企业级 AI 规模化应用 在整个组织内部安全地扩展 AI 智能体的使用，即使在对数据合规要求严苛的行业中也能保持治理和审计能力。 3 数据分析工具构建 数据分析工具构建 赋能数据分析团队快速将复杂数据逻辑封装成 AI 驱动的工具，让业务用户能通过自然语言查询数据。

常见问题

Q Pylar 是什么？它如何确保 AI 智能体访问数据的安全？ Pylar 是一个安全的数据访问层，位于您的数据库和 AI 智能体之间，核心机制是通过创建受治理的 SQL 视图，智能体只能查询这些限定范围的视图，从而杜绝了直接访问原始数据库的风险。 Q Pylar 支持连接哪些常见数据库和数据源？ Pylar 兼容主流的数据仓库和数据库，包括 BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、MySQL 等，并允许在单个查询中实现跨数据库连接和 JOIN。 Q 什么是 MCP 工具？Pylar 是如何构建这些工具的？ MCP (Model Context Protocol) 工具是智能体与数据交互的标准接口。Pylar 支持通过AI 辅助创建（自然语言提示）或手动配置，将您的安全数据视图快速封装成可用的 MCP 工具。 Q Pylar 如何提供对 AI 智能体数据交互的可观察性？ Pylar 的 Evals（评估）和可观察性层能实时监控智能体使用 MCP 工具的交互模式、成功率、错误详情和原始查询日志，帮助您优化数据视图和工具配置。 Q Pylar 与直接使用 API 相比，在数据治理上有何优势？ 相比于为每个数据源编写自定义 API，Pylar 提供了统一的受治理视图和细粒度权限控制，确保智能体数据访问的合规性，并大大减少了手动集成和管理的工作量。 Q Pylar 如何收费？是否有免费试用或入门计划？ Pylar 提供不同定价方案以适应团队规模和查询需求。通常有免费入门计划或试用选项，建议访问官方Pricing页面查看最新的定价模型和功能限制。