Canner/WrenAI

What it solves

WrenAI는 AI 에이전트에게 관리된 시맨틱 레이어와 AI 컨텍스트 레이어를 제공하여, 에이전트가 "자신 있게 틀린" SQL 쿼리를 생성하는 것을 방지합니다. 에이전트가 단순히 데이터베이스 스키마뿐만 아니라 승인된 메트릭 정의, 조인(joins), 단위와 같은 비즈니스 의미를 이해하도록 보장하여, 신뢰할 수 있는 비즈니스 인텔리전스(GenBI)를 생성하고 공유 가능한 대시보드를 배포할 수 있게 합니다.

How it works

Modeling Definition Language(MDL)를 사용하여 비즈니스 로직을 Git에 저장되는 검토 가능한 YAML 및 Markdown 파일로 정의합니다. 이를 통해 에이전트와 데이터 소스 사이에 관리된 레이어를 생성합니다. 이 시스템은 CLI 및 SDK를 통해 기존 에이전트(Claude Code, Cursor 또는 LangChain 등)와 통합되며, Apache DataFusion 기반 엔진을 사용하여 22개 이상의 데이터 소스에 걸쳐 쿼리를 실행합니다.

Who it's for

비즈니스 로직을 벤더의 독점적인 UI 뒤에 가두는 대신, 버전 관리되고 공개된 상태로 유지하면서 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 BI 답변과 대시보드를 생성하기를 원하는 에이전트 빌더 및 데이터 팀을 위해 설계되었습니다.

Highlights

• Agent-Native Integration: 별도의 채팅 UI가 아닌 기존 에이전트(Claude Code, Cursor, MCP clients, LangChain)를 위한 레이어로 작동합니다.
• Git-Based Governance: 비즈니스 정의, 메트릭 및 승인된 조인은 Git에 버전 관리된 파일로 저장되어 PR 리뷰 및 CI/CD 워크플로우가 가능합니다.
• End-to-End GenBI: 에이전트가 SQL을 작성할 뿐만 아니라 브라우저 측 대시보드를 구축하여 Vercel 또는 Cloudflare Pages와 같은 플랫폼에 배포할 수 있도록 합니다.
• Broad Connectivity: 단일 엔진을 통해 BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse를 포함한 22개 이상의 데이터 소스를 지원합니다.