Pylar

Pylar 为 AI 代理连接到公司数据堆栈提供了最简单、最安全的方式。它充当您的代理和数据库之间的安全治理层，确保代理只能访问您明确许可的数据。通过定义受治理的 SQL 视图，您可以将数据访问权限控制到行和列级别，过滤敏感信息，甚至可以跨越 Snowflake、BigQuery 和 Postgres 等不同数据库连接数据。这消除了授予代理直接数据库访问权限所带来的安全风险。

如何使用Pylar

使用 Pylar 的过程简单直接，专为速度和安全性而设计：
1. 连接您的数据源，例如数据库（如 Snowflake、Postgres）或 SaaS 应用程序。
2. 在 Pylar SQL IDE 中，编写标准 SQL 查询以创建“视图”。这些视图定义了允许 AI 代理访问的特定、沙盒化的数据。
3. 在这些视图之上构建 MCP（模型上下文协议）工具。您可以使用自然语言提示让 AI 生成工具，或手动配置以实现精确控制。
4. 发布您的工具以接收一个唯一的、安全的 MCP 服务器 URL 和一个授权令牌。
5. 将此 URL 集成到任何代理构建器（如 OpenAI、Claude、LangGraph 或 Zapier）中，为您的代理提供受治理的数据访问权限。
6. 利用“Evals”仪表板监控代理查询性能、成功率、错误和成本，以进行持续优化。

Pylar的核心功能

• 受治理的 SQL 视图： 代理与安全的 SQL 视图而非原始数据表交互，从而实现精确控制、行级安全和个人身份信息（PII）过滤。
• AI 驱动的 MCP 工具创建： 使用自然语言提示或手动配置，从您的数据视图中快速生成可供代理使用的工具。
• 通用的代理构建器连接： 单一的 MCP 服务器 URL 和令牌可将您的工具无缝连接到任何代理框架，包括 LangGraph、Zapier、Claude 和 OpenAI 平台。
• 跨数据库连接： 通过在单个视图中连接来自多个数据库（例如 Snowflake、BigQuery、PostgreSQL）的表来统一不同的数据源。
• 评估与可观测性： 全面了解代理与数据的交互情况。跟踪成功率、分析错误、监控查询模式并了解成本。
• 强大的安全架构： 通过云 KMS 实现凭证隔离、视图级治理、安全查询抽象以及对代理零原始数据库访问的严格策略，确保数据安全。

Pylar的使用案例

Pylar 非常适合希望安全地利用 AI 代理处理其内部数据的团队。常见用例包括：
- 为收入运营、支持和销售团队构建内部 AI 助手，以在没有安全风险的情况下查询客户数据。
- 为需要沙盒化访问用户数据的 SaaS 平台开发面向客户的 AI 代理。
- 通过赋予 n8n 和 Zapier 等工具实时、受治理的数据，实现复杂工作流的自动化。
- 使 Cursor 等 AI 驱动的代码编辑器能够安全地与生产数据库交互，以进行上下文感知的开发。

Pylar的优势特点

Pylar 为部署 AI 代理的团队提供了显著优势。它通过在代理和敏感数据库之间创建一个坚不可摧的层，极大地增强了安全性。它用易于创建的 SQL 视图和 AI 生成的工具取代了对自定义 API 和端点的需求，从而简化并加速了开发。这使得团队能够在几分钟内（而不是几周）从概念走向生产就绪的代理工具。该平台为审计和优化提供了完全的可观测性，其与框架无关的设计确保了它能与您选择的任何代理构建器无缝协作。

定价和计划

Pylar 提供透明的定价模式，并提供 14 天免费试用（无需信用卡）。
- Starter 计划： 每月 20 美元，可进行 5,000 次代理执行，最多 3 个用户和 1 个数据源连接。
- Team 计划： 每月 49 美元，可进行 10,000 次代理执行，最多 5 个用户，3 个数据源，并包含基于角色的访问控制等功能。
- Growth 计划： 每月 199 美元，可进行 25,000 次代理执行，无限用户，5 个数据源，外加 Evals 仪表板、审计日志和 SSO 身份验证。
- Enterprise 计划： 为无限执行和数据源提供自定义定价，可选择私有云或本地部署以及专属支持。