canner/wrenai

AI 에이전트를 위한 오픈 소스 GenBI

에이전트는 거버넌스된 SQL을 생성하고, 대시보드를 배포하며, 22+ 데이터 소스에 걸쳐 비즈니스 정의를 Git에 보관합니다.

3개의 명령어로 시작하세요 ↓  ·  문서를 읽기 →  ·  디스코드 가입 →

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WrenAI가 무엇인가

WrenAI는 오픈소스 **생성형 BI(GenBI)’ 엔진입니다. 이미 사용 중인 AI 에이전트들(Claude Code, Cursor, MCP 클라이언트, LangChain)에 거버넌스된 의미층과 AI 컨텍스트 레이어를 제공하여, 비즈니스 질문을 올바른 SQL로 변환하고, 답변을 공유 가능한 대시보드로 제공하며, 보호막 내에 머무릅니다.

스키마는 에이전트에게 데이터가 어디에 있는지 알려줍니다. Wren은 데이터가 의미하는 바를 알려줍니다: 승인된 메트릭 정의, 열거, 단위, 조인, 작업 예제, 그리고 문서와 채팅 스레드에 묻힌 부족 지식. 이 모든 것은 당신이 소유한 저장소에서 검토 가능한 YAML과 Markdown 형식으로 존재합니다.

퀵스타트

세 가지 명령어를 입력하면 에이전트가 나머지를 처리합니다. Claude Code, Cursor, Cline, Codex 및 50+ 다른 에이전트와 함께 작동합니다.

1. CLI 설치하세요

필요에 따라 커넥터 추가 부품을 추가하세요. 예를 들어 pip install "wrenai[postgres,memory]"입니다.

2. 에이전트에게 Wren에 대해 가르쳐 주세요

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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.