想象一下：这是一个普通的周二早晨，您的同事 Bob 又向您的收件箱发送了一封电子邮件
你好，Alice，
总订单金额最高的前 5 名客户是哪些？他们的平均订单价值是多少？
祝好，Bob
Bob 的问题很合理——他正在努力做出明智的决策。但是每次收到这样的请求，都会触发一个小型工作流程：打开 SQL 编辑器，深入数据仓库，运行几个查询，导出结果，也许快速制作一个图表，然后最后回复电子邮件。每周几次这样的请求，突然之间，您的大部分时间都花在了回答指标问题上。
现在想象一下，如果您不必这样做呢
Wren Engine MCP Server 改变了游戏规则，它使像 Claude 这样的 LLM 能够通过自然语言语义理解和查询您的业务数据。借助模型上下文协议（MCP），您可以构建一个完整的、AI 驱动的工作流程，该流程接收像 Bob 的邮件，对其进行解释，查询相关数据，并自动发送回丰富、格式化的回复。
更好的是，这个系统与 Zapier 的工作流程自动化无缝连接，充当传入电子邮件请求和您的数据基础设施之间的桥梁。不再需要复制粘贴 SQL。不再延迟。只有答案——及时送达。
通过 Wren Engine，您的商业智能流程从手工苦差事演变为全自动的洞察交付，使团队能够专注于决策，而不是数据整理。
Wren Engine 的核心是一个强大的理念：您的业务数据不应只存在于表格中——它应该存在于上下文中。Wren Engine 旨在为 AI agent 提供这种上下文，使它们能够理解数据背后的关系、逻辑和意义，从而准确高效地回答业务问题。
Wren Engine 的核心是一个强大的理念：您的业务数据不应只存在于表格中——它应该存在于上下文中。Wren Engine 旨在为 AI agent 提供这种上下文，使它们能够理解数据背后的关系、逻辑和意义，从而准确高效地回答业务问题。
当有人提出问题时——比如 Bob 关于客户消费的请求——Wren Engine 帮助 LLM 使用这个语义层解释意图。它将自然语言转化为结构化的 SQL 查询，该查询针对您的实际数据源进行定制。由于 Wren 支持多种 SQL 方言并与现代查询引擎集成，因此该查询以高性能和高精度执行。
结果出来后，Wren 会将其格式化为清晰易懂的响应——通常带有表格、图表或摘要——从而轻松地通过电子邮件或内部工具直接分享洞察。
您可以在 Jax 的精彩博客文章中找到关于 Wren Engine 的更多技术细节。
要启动 Wren Engine MCP 服务器，请遵循详细指南，请查看 Wren Engine with MCP 快速入门
要使用 Zapier 的 MCP 服务，您首先需要获取您的唯一 MCP URL，并在您喜欢的工具中配置它，例如 Cursor、Claude Desktop 或任何其他支持 MCP 的平台。
前往您的 Zapier MCP 设置页面并复制您的 MCP URL。它看起来像这样
将其粘贴到您的配置文件中——例如，在 Cursor 或 Cline Remote Servers 中的 mcp.json 文件中——以便平台知道如何与 Zapier MCP 服务器通信。
我们在接下来的演示中使用 Cline
回到同一个 Zapier MCP 设置页面，点击“编辑 MCP 操作”按钮。您可以在那里添加您想要使用的特定操作（即工具）——例如，如果您想与 Gmail 交互，您可以选择一个操作，例如 Gmail: Find Email
每个操作都是单独设置的，因此请选择您想要的操作，如果需要，链接您的 Gmail 帐户，然后点击 “启用操作。”
启用操作后，回到您的 MCP 界面，开始使用自然语言与其交互。例如，您可以说
“查找关于指标请求的电子邮件”
Zapier MCP 将随后触发相应的工具操作。
请记住——Zapier MCP 有速率限制（每小时 40 次调用），所以尽量让每次请求都有价值！
现在一切都已连接就绪，让我们来了解各个部分如何协同工作——以及为什么它会改变您的工作流程。
Bob 又发来了他一封经典的电子邮件——但这次，您只需询问 agent
在我的 Gmail 中查找最新的指标请求邮件，并告诉我需要哪些指标
agent 确实找到了指标问题的答案
“总订单金额最高的前 5 名客户是哪些？他们的平均订单价值是多少？”
再次，让我们看看 agent 能为我们做什么。
”使用 Wren Engine 回答：总订单金额最高的前 5 名客户是哪些？他们的平均订单价值是多少？”
答案已起草，待审核
它不是立即发送，而是起草一封电子邮件以供审核。您在发送前拥有最终决定权——确保准确性并在需要时添加任何个人风格。
只需询问 Agent “帮我起草邮件”。
本文展示了如何通过模型上下文协议（MCP）将 Wren Engine 与 Zapier 集成，从而实现商业智能工作流程的自动化和简化。
通过启用对数据请求的自然语言理解，Wren Engine 使像 Claude 这样的 agent 能够解释问题、查询数据库并生成清晰、结构化的响应。结合 Zapier 的自动化功能，可以识别、处理基于电子邮件的请求并起草回复——显著减少了人工工作。
这种设置使团队能够专注于决策，而不是数据整理，同时确保提供洞察的一致性和速度。只需进行少量配置，您的数据操作将变得更智能、更快、更具协作性。
Wren Engine MCP 集成正在进行中——现在是参与进来的最佳时机！连接您自己的 MCP 客户端，亲身体验语义数据查询，探索 Wren Engine 的强大功能。
🛠️ 立即开始构建：
我们的 MCP 快速入门指南 将引导您完成从设置到部署的全部过程——无论您是使用 parquet 文件还是集成云源。
📦 开源与演进：
Wren Engine MCP 采用 Apache 2.0 许可证，并对贡献开放。查看我们的 GitHub 仓库，了解其内部机制。
👥 加入社区：
无论您是来构建、探索还是贡献——我们都欢迎您。让我们一起塑造 AI 驱动的数据访问的未来。
立即通过 AI 赋能您的数据？！
