Wren Engine MCP Server
Wren Engine MCPサーバーでClaude連携・セマンティックレイヤー経由のデータ参照を自動化
uv /path/to/wren-engine/mcp-server run src/main.py概要
Wren Engine MCP Serverの設定方法と使い方。
AIエージェント向けのオープンなコンテキストエンジン「Wren Engine」をClaudeから使えるMCPサーバー。
データモデル・指標・リレーション・アクセスルールを定義したセマンティックレイヤーを通じて、生のSQLではなく『ビジネス上の意味』を踏まえてデータを参照できる。
Wren EngineのMCPサーバー連携により、指標集計やレポート用データ取得をClaudeから自動化できる。
PostgreSQL・Snowflake・BigQuery・Databricksなど多数のデータソースに対応。
設定方法はリポジトリ付属の手順でMCPサーバーを起動し、Web UIで接続情報とモデル定義（MDL）を設定するだけで完結する。
料金・APIキー情報
料金
完全無料APIキー
🔓 不要✅このMCPはAPIキー不要です。別途セットアップが必要な場合があります（上記参照）。
こんな使い方ができます
定義済みの指標（メトリクス）をClaudeに集計・分析させられる
テーブル間のリレーションを踏まえてClaudeに正しいデータ取得をさせられる
ビジネス用語のままClaudeに質問してセマンティックレイヤー経由で回答させられる
BigQueryやSnowflakeなど複数データソースのデータをClaudeに横断参照させられる
セットアップ手順
- 1
リポジトリの mcp-server を取得し、付属の手順（uv など）で依存をインストールする。接続したいデータソースの情報を用意する
- 2
MCPサーバーを起動し、付属のローカルWeb UIで接続情報とモデル定義（MDL）を設定する
- 3
claude mcp add でMCPサーバーの起動コマンドを登録する（例：claude mcp add wren-engine -- uv --directory /path/to/wren-engine/mcp-server run src/main.py）
設定ファイル
コピー前に確認
リポジトリの mcp-server モジュールが必要。付属の手順に従って起動し、ローカルWeb UIで接続するデータソースとモデル定義（MDL）を設定する。PostgreSQL・Snowflake・BigQuery・Databricksなど複数のデータソースに対応。
claude mcp add wren-engine -- uv --directory /path/to/wren-engine/mcp-server run src/main.py注意事項
リポジトリ Canner/wren-engine が本体（mcp-server モジュールがMCPサーバー）。SQL生成にとどまらず、モデル・指標・リレーション・アクセスルールという『意味』を持たせたセマンティックレイヤーを提供する点が特徴。なお本リポジトリはアーカイブされ、大きな WrenAI リポジトリの core/ 配下に統合済み。