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Wren Engine是一个为MCP客户端和AI代理设计的语义引擎,提供语义层支持,使AI能准确理解企业数据模型和业务逻辑。它支持多种数据源,嵌入MCP客户端,确保数据交互的精确性和治理。

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README

🚀 Wren 引擎

Wren 引擎是一款专为 AI 代理打造的语义层引擎,借助 Model Context Protocol (MCP) 实现企业数据交互的精准性与有效治理,嵌入式集成现代数据分析堆栈,为企业数据应用提供强大支持。

🚀 快速开始

Wren 引擎目前处于测试版本阶段,开发团队正积极改进,计划每两周至少发布一次新版本。

✨ 主要特性

  • 可嵌入性:适用于任何 MCP 客户端或 AI 工作流。
  • 互操作性:兼容现代数据堆栈(如 PostgreSQL、MySQL、Snowflake 等)。
  • 语义优先:使 AI 能够“理解”企业的数据模型和业务逻辑。
  • 治理就绪:尊重角色、访问控制和定义。

📚 详细文档

项目概述

Wren 引擎是一款专为 AI 代理设计的语义层引擎,旨在通过 Model Context Protocol (MCP) 实现企业数据交互的精准与治理。它嵌入式地集成了现代数据分析堆栈,支持 PostgreSQL、MySQL 等数据库,并提供 Apache DataFusion 驱动的语义 SQL 功能。

开发指南

该项目由四个主要模块组成:

  1. ibis-server:基于 FastAPI 和 Ibis 的 Web 服务器。
  2. wren-core:使用 Rust 编写的语义核心,依托 Apache DataFusion。
  3. wren-core-py:wren-core 的 Python 绑定。
  4. mcp-server: 基于 MCP Python SDK 的 MCP 服务器。

👥 社区


Wren 引擎致力于通过语义技术推动企业 AI 的未来发展,助力实现更智能、更安全的数据交互。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端