대부분의 팀은 실제로 ChatGPT 커넥터를 원하는 것이 아닙니다.

그들이 원하는 것은 티켓을 열거나, CSV 파일을 내보내거나, AI 도구에 필요한 것 이상의 접근 권한을 부여하지 않으면서 라이브 비즈니스 데이터로부터 안전한 답변을 받는 것입니다.

이러한 차이점이 중요한 이유는 커넥터가 단지 표면(surface)일 뿐이기 때문입니다.

진정한 결정은 접근 경계(access boundary)가 어디에 위치하는가 하는 점입니다.

흔히 사용되는 옵션들은 다음과 같습니다:

• 프롬프트로 데이터 내보내기 (export data into the prompt)
• 맞춤형 API 구축 (build a custom API)
• SQL 챗봇 사용 (use a SQL chatbot)
• 직접 데이터베이스 플러그인 연결 (connect a direct database plugin)
• MCP를 통해 관리되는 도구 노출 (expose governed tools through MCP)

이 모든 방법들이 적절할 수 있습니다.

잘못된 방식은 커넥터 자체를 제어 평면(control plane)으로 취급하는 것입니다.

운영 데이터(production data)의 경우, 제어 평면에는 신원(identity), 범위(scope), 읽기 전용 역할(read-only roles), 승인된 뷰(approved views), 쿼리 예산(query budgets), 감사 로그(audit logs), 그리고 구조화된 오류 처리 등이 포함되어야 합니다.

더 자세한 버전: ChatGPT 커넥터 대안을 이용한 데이터베이스 접근

커넥터가 아키텍처(architecture)가 아닙니다. 접근 경계가 아키텍처입니다.