Wren

<p align="center"> <a href="https://getwren.ai"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="./misc/wrenai_logo.png"> <img src="./misc/wrenai_logo.png"> </picture> <h1 align="center">Wren 引擎</h1> </a> </p>

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Wren 引擎是 MCP 客户端和 AI 代理的语义引擎。 Wren AI GenBI AI 代理基于 Wren 引擎。

😫 今天的挑战

在企业层面，风险和复杂性都更高。企业依赖于存储在云仓库、关系数据库和安全文件系统中的结构化数据运行。从 BI 仪表板到 CRM 更新和合规工作流程，AI 不仅必须执行命令，还必须理解并检索正确的数据，具有精确性和上下文。

虽然许多社区和官方 MCP 服务器已经支持连接到主要的数据库，如 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 等，但存在一个问题：原始数据访问是不够的。

企业需要：

• 对其数据模型的准确语义理解
• 报告中可信的计算和聚合
• 对业务术语的清晰理解，如“活跃客户”、“净收入”或“流失率”
• 基于用户的权限和访问控制

仅凭自然语言不足以驱动跨企业数据系统的复杂工作流程。您需要一个层来解释意图，将其映射到正确的数据，准确地应用计算，并确保安全性。

🎯 我们的使命

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Wren 引擎的使命是通过模型上下文协议 (MCP) 来推动 MCP 客户端和 AI 代理的未来——这是一种新的开放标准，将 LLM 与工具、数据库和企业系统连接起来。

作为 MCP 生态系统的一部分，Wren 引擎提供了一个语义引擎，它支持下一代语义层，使 AI 代理能够以准确性、上下文和治理来访问业务数据。

通过将语义层直接构建到 MCP 客户端中，例如 Claude、Cline、Cursor 等，Wren 引擎使 AI 代理能够获得精确的业务上下文，并确保跨各种企业环境的准确数据交互。

我们相信企业 AI 的未来在于上下文感知、可组合的系统。这就是 Wren 引擎被设计为：

• 🔌 可嵌入到任何 MCP 客户端或 AI 代理工作流程中
• 🔄 与现代数据堆栈（PostgreSQL、MySQL、Snowflake 等）互操作
• 🧠 语义优先，使 AI 能够“理解”您的数据模型和业务逻辑
• 🔐 准备好治理，尊重角色、访问控制和定义

借助 Wren 引擎，您可以跨团队扩展 AI 的采用——不仅通过更好的自动化，还通过更好的理解。

查看我们的完整文章

🤩 我们的使命 - 推动下一波 AI 代理：为未来的 MCP 客户端和企业数据访问构建基础

🚀 MCP 入门

MCP 服务器 README

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🤔 概念

• Wren 引擎快速入门
• 什么是语义？
• 什么是建模定义语言 (MDL)？
• Wren 引擎与 LLM 的优势

🚧 项目状态

Wren 引擎目前处于 beta 版本。项目团队正在积极努力推进，并计划至少每两周发布新版本。

🛠️ 开发者指南

该项目由 4 个主要模块组成：

1. ibis-server: 由 FastAPI 和 Ibis 驱动的 Wren 引擎 Web 服务器
2. wren-core: 由 Apache DataFusion 驱动的 Rust 编写的语义核心
3. wren-core-py: wren-core 的 Python 绑定
4. mcp-server: 由 MCP Python SDK 驱动的 Wren 引擎 MCP 服务器

⭐️ 社区

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