Pylar

Pylar は、AI エージェントを組織のデータ スタックに接続するために設計された安全なデータ アクセス レイヤーです。このプラットフォームにより、AI エージェントは、データベースへの直接アクセスや複雑なカスタム API 統合を必要とせずに、Snowflake、BigQuery、PostgreSQL などのデータベースや、HubSpot、Salesforce、さまざまなマーケティングおよびサポート ツールなどのビジネス アプリケーションを含む構造化データ ソースと対話できるようになります。

コア機能は、SQL ビューを介した管理されたデータ アクセスを中心としています。ユーザーは、Pylar のインターフェイス内で SQL ビューを作成することで、AI エージェントがアクセスできるデータを正確に定義し、エージェントがこれらの制御されたアクセス ポイントを通じて許可された情報のみを操作できるようにします。このアプローチにより、データ ガバナンスとコンプライアンス要件の正確な制御を維持しながら、生のデータベースを公開する必要がなくなります。

Pylar は、これらのビューに基づいて MCP (モデル コンテキスト プロトコル) ツールを生成し、複数のエージェント ビルダーおよびプラットフォームに展開できます。このプラットフォームは、Claude Desktop、Cursor、LangGraph、Zapier、Make、n8n、およびその他のエージェント構築環境との統合をサポートしています。ユーザーは、自然言語記述から MCP ツールを作成する Pylar の AI を活用したツール生成を使用することも、エージェント エコシステム全体に公開する前にツールを手動で構成することもできます。

中央のコントロール ペインにより、組織は単一のダッシュボードからすべてのデータ アクセスを管理できます。 SQL クエリまたはツール構成が Pylar で更新されると、個々のエージェントでのコードの変更や再デプロイメントを必要とせずに、接続されているすべてのエージェント ビルダーに変更が自動的に反映されます。この統合されたアプローチにより、メンテナンスのオーバーヘッドが削減され、複数の AI 導入間での一貫性が確保されます。

可観測性とモニタリングは、AI エージェントがデータとどのように対話するかを追跡する Evals ダッシュボードを通じてプラットフォームに組み込まれています。これにより、クエリ パターンが可視化され、エラーが特定され、実際の使用状況データに基づいてパフォーマンスの最適化が可能になります。組織はすべてのデータ アクセス アクティビティの完全な監査証跡を取得し、コンプライアンスとセキュリティの要件をサポートします。

Pylar は、さまざまなソースからのデータの取り込みと同期を自動化するマネージド ビジネス コネクタも提供します。このプラットフォームはデータの取り込み、スキーマ マッピング、増分同期、データ クリーニング、ウェアハウス ホスティングを処理し、組織がカスタム データ パイプラインを構築せずに CRM システム、マーケティング プラットフォーム、サポート ツール、製品分析、財務システム、コラボレーション アプリケーションを接続できるようにします。

この説明はAI（人工知能）によって生成されました。AIは間違いを犯すことがあります。重要な情報を確認してください。

ウェブサイト： pylar.ai

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