SLayer: クエリから学習するAIエージェント向けのオープンソース・セマンティックレイヤー

SLayerは、AIエージェントがデータベースにクエリを実行し、データモデルを管理し、自然言語のメモを通じて時間とともに改善できるように設計された、オープンソースのセマンティックレイヤーです。データベースとエージェント（または内部ツール）の間に位置し、メジャー、ディメンション、フィルタのための構造化DSLを提供し、LLMが生成する生のSQLの混乱を避けます。

ソースからの主な機能

• モデルの自動生成: データベーススキーマのイントロスペクションからモデルを自動生成し、ウォームスタートを実現。
• ランタイムモデル編集: エージェントはカラムやメジャーを編集したり、SQLや他のモデルから新しいモデルをその場で作成できます。
• 自然言語メモ: モデル、カラム、クエリにリンクしたメモを保存・取得し、知識ベースを形成。
• 埋め込み可能性: Pythonモジュールとしてインプロセスで動作、またはCLI経由でサーバーレス実行。サーバー不要。
• スキーマの変化検出と対応: エージェントが変化するテーブル構造に適応可能。
• 表現力豊かなDSL: マルチステージクエリ、カスタム集計、時間シフト、複数モデルからのメトリクス結合をサポート。
• 複数のインターフェース: MCP（stdioおよびSSE）、REST API、CLI、データフレーム用Pythonクライアント。
• キャッシュや事前集約エンジンはまだなし: 制限事項として記載、ロードマップにあり。

クイックスタート例

uvでインストール:

uv tool install motley-slayer
slayer

バンドルされたJaffle Shop DuckDBを使った即席デモ:

uvx --from 'motley-slayer[all]' slayer serve --demo

stdio MCP経由でClaude Codeに接続（サーバーレス）:

claude mcp add slayer -- uvx --from motley-slayer slayer mcp --demo

REST API経由でクエリ:

curl -X POST http://localhost:5143/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"source_model": "orders", "measures": ["*:count"], "dimensions": ["status"]}'

モデル一覧:

curl http://localhost:5143/models

Pythonクライアントの使用:

from slayer.client.slayer_client import Slay

対象ユーザー

AIデータアナリストチャットボット、エージェンティックアプリ、またはエージェントがデータベースを反復的に探索し、過去のクエリから学習する必要があるツールを構築する開発者向け。

ドキュメント: motley-slayer.readthedocs.io