Blokay
Blokay LLC · 마케팅
Blokay는 기존 SQL 데이터베이스에 연결해 쿼리를 뷰와 폼, 백오피스 대시보드로 바꾼다. 운영과 재무, 지원 팀이 엔지니어를 기다리지 않고 직접 돌린다. 사용자당 월 25달러에 사용량이 붙는다.

Blokay 소개
About
Blokay란
Blokay는 이미 운영 중인 데이터베이스 위에 사내 도구를 세우는 웹 앱이다. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MariaDB, Oracle, SQLite 중 하나에 연결하고 쿼리를 쓰거나 말로 설명하면, 표와 필터, 레코드를 고치는 버튼을 갖춘 뷰가 나온다. 보고서를 요청하던 팀은 티켓을 끊지 않게 되고, 엔지니어는 매주 금요일 CSV를 내보내는 일에서 벗어난다.
노리는 것은 대기 시간이다. 밀린 주문을 보여주는 백오피스 화면은 일정이 꽉 찬 사람에게 이틀짜리 작업이다. 그래서 만들어지지 않고, 일은 스프레드시트로 흘러간다. Blokay는 그 경로를 쿼리 하나와 클릭 몇 번으로 줄인다. 반대 방향도 된다. 원하는 화면을 평범한 말로 적으면 AI 에이전트가 스키마를 읽고 SQL을 쓰고 구성 요소를 조립해 공유 가능한 형태로 돌려준다.
가입 전에 알아둘 제약이 셋이다. 관계형 데이터베이스를 기준으로 만들어져 데이터 웨어하우스와 문서형 데이터베이스는 목록에 없다. 생성된 쿼리가 올바른 행을 가져오는지 판단할 수 있는 사람이 우리 쪽에 있어야 한다. 요금은 사용량을 따라가므로 무거운 쿼리를 계속 돌리는 팀은 고정 좌석 단가로 짐작한 것보다 많이 낸다.
시작하는 방법
- app.blokay.com에서 워크스페이스를 만들고 이름을 붙인다. 데이터 소스와 뷰, 사용자는 워크스페이스마다 따로 관리된다.
- 호스트와 포트, 데이터베이스 이름, 인증 정보를 넣어 데이터 소스에 연결한다. 외부에서 닿지 않는 데이터베이스라면 SSH 터널을 연다. 처음에는 스테이징 복제본에 붙여 본다.
- Explorer를 열고 SELECT 문을 쓰거나 AI 에이전트에 화면을 요청한 뒤 돌아온 행을 확인한다.
- 쿼리를 클릭 한 번으로 뷰로 바꾸고 필터와 열 서식, '출고 처리'처럼 레코드에 쓰는 동작을 설정한다.
- 필요한 사람을 초대하고 역할을 준다. 편집 권한이 없는 사용자는 배정된 뷰만 보고, 그의 SQL은 읽기 전용으로 남는다.
제품 정보
Blokay의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 운영 팀
- 재무 분석가
- 지원 리드
작업
- 이미 쓰던 SQL 쿼리를 공유 도구로 바꾸기
- 비기술 인력이 레코드를 고치게 하기
- 반복 작업을 예약 작업으로 돌리기
- 뷰 임베드로 자사 제품에 싣기
활용 상황
- 매주 반복되는 보고서 요청 없애기
- 비밀번호를 나눠주지 않고 데이터베이스 열기
- 운영 반영 전에 AI가 만든 화면 검증하기
주요 기능
클릭 한 번으로 쿼리를 뷰로
대부분의 작업은 Explorer에서 시작한다. SELECT를 쓰고 실행한 다음 결과를 클릭 한 번으로 뷰로 바꾼다. Blokay가 표를 짜고 필터를 남기며, 상태나 도시처럼 박혀 있던 값을 읽는 사람이 바꿀 수 있는 컨트롤로 돌린다. 쿼리는 화면 뒤에 남으므로 다른 기준이 필요하다고 해서 누군가 SQL을 고칠 일은 없다.
스키마를 읽는 AI 에이전트
필요한 것을 일상 언어로 적으면 에이전트가 테이블을 읽고 쿼리를 쓰고 구성 요소를 조립해 공유 가능한 상태로 넘긴다. 요청한 사람의 권한으로 데이터베이스에 작동하므로 읽기 전용 사용자는 쓰기 동작을 끌어낼 수 없다. 입력창은 도시별 밀린 주문이나 월별 매출 차트 같은 출발점도 제안한다.
브라우저에서 쓰는 데이터베이스 관리
테이블과 열, 관계, 샘플 행을 클라이언트 설치 없이 훑을 수 있다. 같은 화면에서 SQL을 돌릴 수 있고, 조회만 하는 사람에게는 기본으로 읽기 전용 권한이 간다. 비공개로 둔 데이터 소스는 보면 안 되는 사람에게서 숨는다. AI 에이전트도 마찬가지다.
역할과 권한, 비공개 데이터 소스
관리자와 편집자, 사용자 세 역할이면 대부분의 팀을 덮고, 사람별로 더 세밀하게 설정할 수 있다. 각 사용자는 배정된 뷰만 보고, 데이터 소스는 특정 인원에게 감출 수 있다. 샌드박스와 SSH 터널 옵션으로 스테이징에 시험하거나 내부 데이터베이스를 인터넷에 드러내지 않고 붙일 수 있다.
기록이 남는 예약 작업
뷰와 블록은 15분 간격부터 월요일 아침 주간 보고서까지 정해진 시각에 돌릴 수 있다. 실행은 무슨 일이 있었고 얼마나 걸렸는지와 함께 기록에 쌓인다. 손으로 확인하는 작업과 맡겨 두는 작업의 차이가 여기서 갈린다. 기준을 깨면 알림도 나간다. 재고가 최저선 아래로 내려간 상품 세 건 같은 경우다.
뷰 임베드로 자사 제품에 넣기
모든 뷰는 웹 컴포넌트다. HTML이나 React, Vue, Next.js, Angular, Svelte에 넣으면 고객이 자기 세션으로 자기 데이터를 본다. 별도 백오피스를 지을 필요가 없다. 사내 도구라고 생각했던 것이 알고 보니 고객 기능이던 경우도 이걸로 정리된다.
장단점
장점
- 첫날부터 여섯 가지 데이터베이스를 지원한다. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MariaDB, Oracle, SQLite가 포함되고, 이전 작업이나 복제본 유지가 필요 없다.
- 기능이 요금제로 막히지 않는다. AI와 권한, 자동화, 무제한 뷰와 데이터 소스가 모든 워크스페이스에 붙고 청구서는 사용량을 따라간다.
- 인증 정보는 서버에 남고 읽기 전용 사용자는 데이터를 바꿀 수 없다. 데이터베이스 접근을 넓힐 때 사내 설득이 수월해진다.
- 모든 뷰가 자사 GitHub 저장소에 백업된다. 도구 뒤의 코드가 버전 관리되고 그대로 가져갈 수 있다.
- MCP 서버를 통해 Claude와 ChatGPT, Cursor, Claude Code가 내 권한으로 움직인다. 읽기 전용 조회와 역할 범위 안의 블록 실행이 가능하다.
단점
- 스키마를 이해하는 사람이 필요하다. AI가 쓴 SQL은 그럴듯해서, 테이블을 아는 사람만이 맞는 결과와 설득력 있는 결과를 구분한다. 데이터에 익숙하지 않은 팀은 도입 단계에서 막힌다.
- 사용량 과금은 좌석 단가보다 읽기 어렵다. 실행 횟수와 CPU 시간, 크론, 입출력 데이터가 쌓이고, 큰 테이블을 반복해 훑는 쿼리는 실제로 비용을 만든다.
- 무료 요금제도 체험판도 없다. 사용자당 25달러 유료 워크스페이스에서 시작하므로, 제대로 시험하려면 맞는지 결정하기 전에 결제가 필요하다.
- 웹 전용이고 관계형 데이터가 전제다. 모바일 앱이 없고 데이터 웨어하우스나 NoSQL은 직접 다루지 못하며, 임베드는 여전히 컴포넌트를 배치할 개발자를 요구한다.
자주 묻는 질문
이미 가진 데이터베이스 위에 사내 도구를 만든다. 주문 대기열과 재고 보고서, 재무 대시보드, 레코드를 갱신하는 폼 같은 것이다. 결과물은 팀이 브라우저에서 여는 뷰이고, 따로 유지할 애플리케이션이 아니다.
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