canner/wrenai

AIエージェント向けのオープンソースGenBI

エージェントはガバナンスされたSQLを生成し、ダッシュボードを展開し、22+のデータソースにまたがるビジネス定義をGitに保持します。

3コマンドで始めましょう ↓  ·  ドキュメントを読む →  ·  Discordに参加→

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WrenAIとは何か

WrenAIはオープンソースの生成BI(GenBI)エンジンです。既に使っているAIエージェント(Claude Code、Cursor、MCPクライアント、LangChain)にガバネされたセマンティックレイヤーとAIコンテキストレイヤーを与え、ビジネス質問を正しいSQLに変換し、回答を共有可能なダッシュボードとして提供し、ガードレール内に収まらせます。

スキーマはエージェントにデータの所在を教えます。Wrenはデータが何を意味するかを伝えます:承認されたメトリック定義、列挙、単位、結合、作業例、そしてドキュメントやチャットスレッドに埋もれた部族的な知識。すべては所有するリポジトリ内のレビュー可能なYAMLとMarkdownとして存在します。

クイックスタート

3つのコマンドを出せば、エージェントが残りを処理します。Claude Code、Cursor、Cline、Codex、その他50+エージェントに対応します。

1.CLIをインストールしてください

必要に応じてコネクタの追加パーツを追加してください。例えばpip install "wrenai[postgres,memory]"。

2.エージェントにレンについて教えてください

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What WrenAI is

WrenAI is the open-source generative BI (GenBI) engine. It gives the AI agents you already use (Claude Code, Cursor, MCP clients, LangChain) a governed semantic layer and an AI context layer, so they turn business questions into correct SQL, ship the answer as a shareable dashboard, and stay inside your guardrails.

Schemas tell an agent where data lives. Wren tells it what the data means: approved metric definitions, enums, units, joins, worked examples, and the tribal knowledge buried in docs and chat threads. All of it lives as reviewable YAML and Markdown in a repo you own.

Quickstart

Three commands, then your agent does the rest. Works with Claude Code, Cursor, Cline, Codex, and 50+ other agents.

1. Install the CLI

pip install wrenai

Add connector extras as you need them, for example pip install "wrenai[postgres,memory]".

2. Teach your agent about Wren

npx skills add Canner/WrenAI

This installs a ~50-line discovery stub. Your agent fetches full workflow guides from the CLI on demand, so instructions always match the installed version.