spiculedata/saiku

해결하는 문제

Saiku는 분석용 세마틱 레이어를 제공하여 MDX(Multi-Dimensional Expressions)나 복잡한 SQL을 작성할 필요 없이 복잡한 데이터 큐브를 쿼리할 수 있게 해줍니다. 원시 데이터 소스와 최종 사용자 또는 AI 에이전트 사이의 격차를 메우며, 드래그 앤 드롭 인터페이스 또는 타입화된 API를 통해 데이터를 구조화된 방식으로 탐색할 수 있는 방법을 제공합니다.

작동 방식

Saiku는 고수준 요청을 최적화된 쿼리로 변환하는 미들웨어 레이어로 작동합니다. Trino나 Iceberg와 같은 다양한 데이터 엔진에 연결하기 위해 Calcite 기반 SQL 플래너를 갖춘 Mondrian의 포크를 사용합니다. AI 통합을 위해 LLM 에이전트가 스키마, 계층, 메트릭을 탐색할 수 있도록 타입화된 REST API를 공개하며, JSON 기반의 질문을 제출하면 Saiku가 검증된 MDX로 변환합니다. 또한 Claude Desktop이나 Cursor와 같은 AI 도구와 직접 통합할 수 있는 Model Context Protocol (MCP) 래퍼도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

• 데이터 분석가: 브라우저 기반 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 데이터를 탐색하고 싶은 사람.
• AI 개발자: 복잡한 쿼리 언어를 잘못 생성할 위험 없이 구조화된 비즈니스 데이터를 신뢰할 수 있는 타입화된 방식으로 LLM 에이전트가 쿼리할 수 있어야 하는 사람.
• 엔터프라이즈 아키텍트: 웹 컴포넌트를 통해 다른 애플리케이션에 통합할 수 있는 세마틱 레이어가 필요한 사람.

주요 특징

• AI 준비형 API: LLM 에이전트 전용으로 설계된 타입화된 REST 인터페이스로, 자가 수정 가능한 검증 오류를 지원합니다.
• MCP 통합: AI IDE 및 어시스턴트와의 원활한 연결을 위한 Model Context Protocol (MCP) 내장 지원.
• 세마틱 레이어: 계층, 레벨, 메트릭을 지원하여 데이터 탐색을 간소화합니다.
• 현대적인 기술 스택: SvelteKit 5, 제로 코피 데이터 전송을 위한 Apache Arrow, 관측성을 위한 OpenTelemetry를 사용합니다.
• 확장 가능한 AI 표면: 코드를 작성하지 않고도 '스킬'(Markdown 워크플로우)과 '스페이스'(스코프가 있는 페르소나)를 정의하여 AI의 행동을 안내할 수 있습니다.