LLM 提供商与连接

LLM 提供商连接用于选择为工作区中的 AI 提供支持的模型。它保存提供商、您的 API 密钥、默认模型和固定指令，也是管理员决定模型可以做多少事情的位置。

一个 LLM 提供商连接选择一个提供商，并映射到四种执行适配器之一：anthropic、openai_compatible、gemini 或 azure。工具由 Anthropic 的 MCP 连接器在服务器端代理，或由 PlaidCloud 在客户端代理。两种情况下的权限强制执行完全相同。

连接包含的内容

字段	作用
提供商	Anthropic、OpenAI、Google Gemini、xAI Grok、Azure OpenAI 或 GitHub Models。
API 密钥	您自己的密钥。费用计入您在该提供商处的账户，不会通过 PlaidCloud 转售。
默认模型	从提供商自己当前的模型列表中选择，该列表使用您的 API 密钥获取。其他… 接受您输入的模型 ID，适用于列表中没有的任何模型。
基础 URL	仅对读取该值的提供商显示：Azure OpenAI 必填（您的资源端点），OpenAI、Grok 和 GitHub Models 可选，用于覆盖默认值。Anthropic 和 Gemini 不使用。
API 版本	仅限 Azure OpenAI。
规则	添加在每条系统消息前面的固定指令，例如内部约定、语气，以及绝对不能做的事。
代理访问	使用此连接的代理和步骤可执行操作的上限。除非调高，否则为只读。

名称、备注以及谁可以看到该连接也在此处设置，您可以使用测试连接在正式使用之前检查密钥。

一个工作区可以有多个连接，其中一个标记为默认。当工作流步骤需要使用与工作区默认值不同的模型时，可以指定使用某个特定连接。

工作区中可能还有较早的 Anthropic Claude 连接，它来自提供商成为单一连接类型的字段之前。它保存相同的设置，并在相同的编辑器中打开，只是提供商固定为 Anthropic。请将新连接创建为 LLM 提供商。

提供商与适配器

六个面向用户的提供商对应四种执行适配器。适配器决定请求的构造方式以及模型可以访问的内容。下面的提供商名称是连接表单下拉列表中显示的标签。

提供商	适配器	备注
Anthropic (Claude)	`anthropic`	唯一支持限定范围的表、维度和文档绑定的路径。
OpenAI (ChatGPT)	`openai_compatible`
xAI (Grok)	`openai_compatible`
GitHub Models	`openai_compatible`	面向以 GitHub 为中心的团队的 GitHub 托管模型。
Google (Gemini)	`gemini`
Azure OpenAI	`azure`	您的资源端点；“模型”即您的部署名称，API 版本来自连接。

工具如何被代理

LLM 只有能够调用 PlaidCloud 工具才有用。对于交互式助手，有两种机制，使用哪一种取决于提供商。（无人值守的 LLM 工作流步骤工作方式不同，请同时阅读该部分。）

服务器端连接器：Anthropic

Anthropic 的 API 会携带短期有效的委托令牌，自行连接到您的 PlaidCloud MCP 端点。工具目录由 Anthropic 在其一侧管理，因此模型可以看到令牌被允许调用的所有内容，并且无需帮助即可发现工具。

这也是唯一支持限定范围的绑定的路径，详见下文。

客户端循环：其他所有提供商

其他提供商没有对应的连接器，因此由 PlaidCloud 自己驱动循环：它作为客户端连接到自己的 MCP 服务器，列出工具，以原生函数定义的形式交给模型，执行模型请求的调用，将结果反馈给模型，并重复这一过程，直到模型给出答案。

有两个限制使其行为可预测：

工具范围有上限。 提供商会限制一次请求可声明的函数数量，并且每个架构都会消耗提示词令牌。公开的集合设有上限，同时始终保留发现类元工具，使模型仍然可以查找并调用直接列表之外的任何工具。
固定的往返次数上限。 失控的工具循环会被停止，而不会无限消耗令牌。

LLM 工作流步骤有所不同

上文描述的都是交互式 AI。无人值守的 LLM 工作流步骤完全不使用客户端循环，在为步骤选择提供商之前，值得先了解这一区别。

步骤连接上的提供商	步骤可以做什么
Anthropic	通过 MCP 连接器访问您的数据，并受限定范围的绑定限制：即您在步骤上指定的具体表、维度和文档，每个都标记为读取或写入。即使工具存在，这些对象之外的任何内容也会被拒绝。
其他所有提供商	没有数据访问权限。该步骤是一次单独的结构化补全：输入提示词、规则和架构，输出 JSON。

由此直接产生两个结果：

非 Anthropic 步骤会忽略绑定。 绑定不会被悄悄接受，也不会报错：步骤会记录限定范围的数据访问仅限 Anthropic，并在没有绑定的情况下运行。如果您将带有绑定的步骤从 Anthropic 切换到其他提供商，它将不再读取您的数据。
非 Anthropic 步骤需要结果架构。 由于没有工具可调用，结构化输出是该步骤唯一的产出。

代理访问

每个 LLM 连接都带有代理访问设置。它是一个上限，始终与执行操作者的实际权限取交集。

代理访问	使用此连接的代理和步骤可以做什么
只读（默认）	列出、描述、读取表数据、读取维度成员、读取文档、运行只读 SQL。
读取和写入	上述全部，外加通过 PlaidCloud 的写入工具进行该用户已被允许的更改。原始 SQL 仍为只读。
完整（已弃用，将于 2027 年 1 月 15 日移除）	该用户的完整工具集，包括可写入的 SQL。请改用读取和写入。

在每个代理访问设置下，都适用一份无条件的拒绝列表：连接和凭据设置、谁拥有或可以访问某个连接、文档账户的凭据和 ACL、成员和分组管理、密码重置、项目 ACL、项目的 ERP 过账模式、发布、用户定义函数代码以及应用部署。这些永远不能由 AI 凭据调用。

对于 Anthropic 工作流步骤，代理访问与绑定相互作用：在读取和写入下，写入权限按绑定的对象授予，因此步骤可以写入您勾选的那张表，而不能写入其他任何内容。

结构化结果

当步骤声明了结果架构时，答案会按该架构进行验证，而不是从散文中解析出来。由于各提供商表达架构的方式不同，架构会按提供商进行转换：OpenAI 兼容端点使用严格 JSON 方言，Gemini 使用 OpenAPI 子集；拒绝或被截断的响应会作为独立的错误呈现，而不是令人困惑的“无效 JSON”。

值得了解的安全措施

出站 URL 在任何调用之前都会经过验证。 基础 URL 必须使用 HTTPS 并解析为公共地址；环回地址、私有范围地址、链路本地地址和云元数据地址都会被拒绝，并且禁用重定向，使响应无法将调用转移到其他地方。
密钥不会出现在日志和错误中。 提供商返回的错误会经过清理，而不是连同凭据一并回显。
规则是指令，而不是权限。 连接上的固定规则会影响模型的行为，但不能提高它被允许访问的范围。