모든 데이터베이스 질문이 동일한 소스에 접근해서는 안 됩니다. “지난 분기 매출은 어떠했는가?”라는 질문은 데이터 웨어하우스 (Warehouse)를 사용할 수 있습니다. “이 고객이 현재 차단된 상태인가?”라는 질문은 실시간 운영 데이터 (Live operational data)가 필요할 수 있습니다. “이탈한 모든 사용자를 내보내기 하라”는 질문은 실행되기 전에 승인이 필요할 수도 있습니다. AI 데이터베이스 에이전트는 SQL 생성이 실행으로 이어지기 전에 쿼리 라우팅 (Query routing)이 필요합니다.

라우팅은 안전의 일부입니다. 프로덕션 (Production) 시스템은 하나의 데이터베이스 형태의 상자가 아닙니다. 다음과 같은 것들이 존재합니다:

• 프라이머리 (Primaries)
• 읽기 복제본 (Read replicas)
• 리포팅 웨어하우스 (Reporting warehouses)
• 구체화된 뷰 (Materialized views)
• 캐시 (Caches)
• 감사 테이블 (Audit tables)
• 제3자 API (Third-party APIs)

이들은 서로 다른 최신성 (Freshness), 권한 (Permissions), 지연 시간 (Latency), 그리고 리스크 프로필 (Risk profiles)을 가집니다. 훌륭한 MCP 데이터베이스 레이어는 질문에 대해 가장 안전하고 유효한 경로를 선택해야 합니다.

라우팅은 의도 (Intent)를 고려해야 합니다:

• 운영 상태 (Operational status)는 실시간 데이터가 필요할 수 있습니다.
• 추세 분석 (Trend analysis)은 웨어하우스에 속할 수 있습니다.
• 고객 지원 답변 (Customer support answers)은 테넌트 범위가 지정된 승인된 뷰 (Tenant-scoped approved views)가 필요할 수 있습니다.
• 대규모 내보내기 (Large exports)는 드라이 런 (Dry-run)과 승인이 필요할 수 있습니다.
• 불분명한 쓰기 요청 (Write requests)은 실패하도록 차단되어야 합니다 (Fail closed).

긴 버전: AI 데이터베이스 에이전트를 위한 쿼리 라우팅 (Query routing for AI database agents)
실질적인 규칙: 에이전트가 “어떤 SQL을 실행해야 하는가?”라고 묻기 전에, “이 질문에 대해 어떤 소스가 안전하고 정확한가?”를 먼저 물어야 합니다.