Problém: Tenhle článek nevidíš náhodou — sedíš u obrazovky díky MCP. Titulek jsem zadal do AI asistenta, strukturu mi navrhl, text jsme společně vypilovali, hero obrázek vygeneroval, a pak ho sám napojil do WordPressu přes Elementor MCP a vytvořil draft, který si teď čteš. Moje role? Zadání, review, publish. Celkem asi 40 minut práce tam, kde bych ještě před rokem strávil půl dne.
Pojďme si rozebrat, co je MCP, jak vypadá můj reálný stack napříč Google Ads, Sklikem, Metou, GA4, MarketingMinerem, generativkou a WordPressem — a proč tohle podle mě za dva tři roky přestane být konkurenční výhoda a stane se standardem.
Obsah
1. Co je MCP a proč ne "další ChatGPT"
Model Context Protocol (MCP) je otevřený standard, který umožňuje AI asistentovi (konkrétně v mém případě Claude) mluvit přímo s externími systémy — API reklamních platforem, analytik, CRM, CMS. Ne přes screenshoty a copy-paste. Přes strukturovaná volání.
Rozdíl proti používání AI ve webovém rozhraní:
| Webové ChatGPT/Gemini | AI + MCP |
|---|---|
| “Vygeneruj mi SQL dotaz, zkopíruj ho do BigQuery” | “Běž do BigQuery a vrať mi dotaz + výsledek” |
| “Tady jsou screenshoty z Ads, co bys řekl?” | “Stáhni metriky za LAST_90 dnů a najdi anomálie” |
| “Pomoz mi napsat RSA” | “Nasaď RSA do skupiny X v účtu Y, dej mi přehled před zápisem” |
| Člověk je most mezi AI a reálným světem | AI reálný svět čte a mění přímo, člověk schvaluje |
Důležitá poznámka: MCP není autopilot. Každý write — ať už změna bidu, přidání negative keyword nebo publish článku — u mě prochází explicitním “ukaž draft → schválím → zapiš”. Ale všechna rutina kolem toho (sběr dat, analýza, návrh změn, generování draftu) už neběží přes mou klávesnici.
2. Můj aktuální stack (duben 2026)
| Doména | MCP server | Status |
|---|---|---|
| Google Ads | google-ads-mcp-complete | Vlastní fork (MCC ~97 účtů) |
| Sklik | custom wrapper nad Drak API | Vlastní implementace, 2-step reports |
| Meta Ads | pipeboard-co/meta-ads-mcp | Self-hosted s System User tokenem |
| GA4 | surendranb/google-analytics-mcp | OAuth, per-klient wrappery |
| MarketingMiner | custom FastMCP wrapper | Volume/suggestions/website stats |
| Generativka | NanoBanana, Kling AI | Obrázky + videa |
| WordPress | msrbuilds/elementor-mcp + wp mcp-adapter | Per-web wrapper, tenhle článek vznikl přes něj |
| Knowledge | Memory files + sessions archiv | Meta-info o klientech, pravidla |
Většina je open-source, ale nic z toho nejde “zapnout a zapomenout” — ke každému jsem musel sednout, nakonfigurovat auth, ověřit co umí, a často napsat tenkou vrstvu (wrapper) kolem něj. O tom za chvíli.
3. Reklamní platformy — kde se rozhoduje o penezích
Google Ads
Největší kus mého portfolia. MCP pokrývá 104 tools — od list_campaigns a run_gaql_query (read) přes create_pmax_campaign, add_negative_keywords, upload_image_asset až po upload_offline_click_conversions. Na tom jsem postavil vlastní skill google-ads-audit — standardizovaný audit účtu ve třech hloubkách (quick-scan 15 min, standard 60 min, deep 2–4 h), který produkuje XLSX workbook s 8 pilíři (health, struktura, keywords, assety, performance/bidding, ekonomika YoY, recommendations, change history).
Co tím reálně řeším každý týden:
- Kvalifikovaný audit účtu bez ručního tahání CSV exportů
- Cross-campaign search terms analýzu (posledních 180 dnů, pareto waste detection, návrh negatives)
- PMax asset group performance včetně search themes rozložení
- Generování XLSX importů do Google Ads Editoru (hlavně PMax — asset groups wide + search themes + audience signals na samostatných sheetech)
- Enhanced Conversions upload — offline konverze z CRM zpět do Adsů (o tomhle jsem nedávno psal v článku o Pipedrive bez Zapieru)
Sklik
Sklik neměl veřejné MCP, tak jsem ho napsal sám. Wrapuje Drak API (XML-RPC, 30+ endpointů), které Sklik používá interně. Specifikum: multi-step reporting — nejdřív createReport vrátí report ID, pak readReport stáhne stránky. Přes MCP to má jednotné rozhraní sklik_search_terms, sklik_find_wasteful_keywords, sklik_campaign_stats atd.
Pro český trh je Sklik pořád významný zdroj konverzí (obzvlášť retail, služby, regiony mimo Prahu) a automatizace nad ním dává úsporu v podobném řádu jako Google Ads.
Meta Ads
pipeboard-co/meta-ads-mcp self-hosted na mojí infrastruktuře, autentizace přes Meta System User token (ne přes user token, který expiruje). Pokrývá kompletní CRUD kampaní, ad setů, reklamních kreativ, insights napříč objectives. Duplication tooly jsem vypnul, protože cloudový routing je pro mě zbytečná komplikace.
4. Analytika — kde se rozhoduje o strategii
GA4 a MarketingMiner
surendranb/google-analytics-mcp přes OAuth (ne Service Account), per-klient wrapper s jiným Property ID. Umí GA4 Data API queries — eventy, audiences, user flow, attribution. Často používám pro “jaký kanál přinesl SQL leady za posledních 30 dnů” nebo “kolik session views potřebujeme, abychom získali 1 lead, podle landing page”.
MarketingMiner MCP jsem si napsal sám (FastMCP framework). Endpointy: mm_search_volume, mm_keyword_suggestions, mm_website_stats, mm_website_stats_range. Pro český/slovenský trh nenahraditelný — Google Keyword Planner je dlouhodobě nespolehlivý, MarketingMiner má přesnější data a měsíční trendy 12 měsíců zpátky.
Search Console + GTM
Search Console částečně (dotazy, top pages), GTM zatím jen přes prohlížecové MCP (Claude in Chrome), které umí reálně kliknout do UI. Ne ideální, ale pro audit stávajícího setupu stačí.
5. Generativka — kde AI dělá "viditelnou" práci
NanoBanana (Gemini 3.1 Flash Image)
Obrázky pro bannery, hero image do článků, variace pro A/B testy. Flash-speed generování ve 4K, Google Search grounding (pro real-world subjekty), subject consistency napříč promptem. Mám 2 skilly:
nanobanana-ad-images— reklamní kreativy (Meta, Google Display, Instagram)nanobanana-web-images— webové obrázky (hero, karty, galerie) s WebP optimalizací 150–200 KB
Hero obrázek, který vidíš nahoře u tohoto článku, vznikl jednou iterací promptu — pak už jen optimalizace do WebP.
Kling AI
Videa z textového promptu nebo z obrázku (image-to-video). Pro PPC hlavně Stories/Reels formáty (9:16) a krátké 6–10 s produktové demo. JWT auth přes Access/Secret Key. Drahé na kredity, ale pro jednorázové assety nejlevnější cesta, jakou znám — levnější než videoeditor, levnější než stock.
6. WordPress + Elementor MCP — publikace jako automat
Tohle je nejnovější kousek stacku, který mi doslova šetří hodiny u každého článku.
msrbuilds/elementor-mcp + WordPress plugin wp mcp-adapter dohromady vystavují Elementor editor jako MCP tools. Per-web wrapper (mám registrovaný wp-marketak-elementor), autentizace přes WP Application Password. Umí:
- CRUD celé struktury stránky/postu (containery, widgety, nested tabs/accordions)
- Global styles (colors, typography)
- Deklarativní
build-pagecall — postavíš celý článek jedním voláním - Sideload obrázků z URL do WP Media Library
- Elementor Pro extra: popups, theme templates, code snippets, custom CSS/JS
Workflow publikace článku u mě nově vypadá takhle:
- Draft v Markdown (local) — článek + meta + LinkedIn varianty
- Hero obrázek přes NanoBanana → WebP optimalizace
- Upload obrázku (transient host → sideload do WP Media)
build-pagecall — deklarativní struktura (hero → sekce → code highlighty → CTA → tech FAQ)- Ruční WP admin kroky (kategorie, tagy, featured image, Yoast SEO) — MCP tohle zatím neumí
Z toho, co dřív stálo ~2 hodiny (rozložení článku v Elementoru, copy-paste textů, nastavení headings, vkládání obrázků, styling CTA), je teď 10 minut na build + 5 minut na ruční WP meta. Zbytek drží stejnou kvalitu, protože reference template (existující článek z mého blogu) drží stylistickou konzistenci.
Mimochodem — tenhle článek vzniká přesně tou cestou. Až budeš číst tahle slova, budou to stejné bajty, které jsem poslal do build-page callu.
7. Bezpečnost — proč nemám secrets v mcp.json
Když se řekne “napoj AI na Google Ads”, první, co řadu lidí napadne, je “hodím refresh_token do config souboru a mám hotovo”. To je recipe for disaster. Google Drive sync, omylem pushnutí do Gitu, kolegové přes sdílený přístup — a v dotekových 10 sekundách jsou tvoje klíče ven.
Můj pattern pro každý MCP server:
- DPAPI-šifrované secrets ve Windows (per-user, uložené v
~/.claude/secrets/). DPAPI znamená Data Protection API — Windows je zašifruje pod mou uživatelskou identitou, nikdo jiný na počítači je nerozluští. - Wrapper
.batskript v~/.claude/wrappers/— ten při startu MCP serveru dešifruje secret do proměnné prostředí a pak spustí server. mcp.jsonodkazuje na wrapper, nikdy na plaintext klíč.
Pro per-klient konfigurace (GA4 má jiné Property ID pro každého klienta) mám samostatný wrapper per klient. Vlastní nepříjemná lekce: nikdy neukládej secrets/mcp.json/tokeny do sdílené složky (Google Drive to syncne a máš to v Cloudu).
Pokud jedeš Mac/Linux, ekvivalent DPAPI je macOS Keychain + security CLI, resp. libsecret / pass. Princip je stejný: secret nikdy v plaintextu na disku.
8. Co to reálně umí (pár workflow z tohoto týdne)
Pro konkrétnost — co jsem MCP stackem řešil v uplynulých pěti dnech:
- Audit Google Ads účtu (deep tier, ~2,5 h): 25 GAQL queries napříč účtem, MarketingMiner keyword gap analýza proti top 3 konkurentům, Playwright kontrola landing page, anomaly detection v daily spend timeline, finální XLSX report s 8 pilíři a per-klient benchmarky.
- Nasazení PMax kampaně z briefu klienta: vygenerování asset groups (3 tematické okruhy), copy varianty, search themes, audience signals. XLSX export pro Google Ads Editor. ~45 min místo ~3 h ručně.
- Cross-platform report (Google Ads + Sklik + Meta + GA4) za poslední měsíc — jeden dashboard v Looker Studiu.
- Sklik waste detection — 400+ klíčovek s IS lost > 60 %, doporučení na pauzování nebo bid cut.
- Meta Ads reset failujícího ad setu (learning limited) přes duplication + fresh audience signal.
- Offline conversion tracker Pipedrive → Google Ads (v článku o Pipedrive bez Zapieru) — 45 min end-to-end.
- Publish tohoto článku — asi 15 min od finálního draftu po hotový WP draft.
Zvláštní kategorie: audit klientova Elementor webu na Core Web Vitals a duplicitní H1/titles. To jede přes playwright-web-debug skill + WP Elementor MCP dohromady.
9. Co to neumí (hranice, které stojí za to znát)
MCP stack není univerzální řešitel. Pár konkrétních limitů, na které jsem narazil:
- Taxonomie a WP post meta. Elementor MCP umí strukturu Elementoru, ale nenastaví kategorie, tagy ani featured image na postu. To pořád ručně, v klasickém WP editoru. (Otevřená věc, která se nejspíš dá dopsat přes
wp mcp-adaptercustom handler — na todo listu.) - Klikání v UI bez veřejného API. Nastavení v Google Ads, které nemá API endpoint (třeba některé auction insights), přes MCP neuděláš. Fallback je Claude in Chrome (prohlížecové MCP) — funguje, ale je to pomalejší a fragilní.
- Přesnost v edge-case datech. GA4 MCP výborně vytáhne “počet konverzí na zdroj”, ale když chceš pochopit, proč se sloučil explicit channel grouping s default channel, musíš si to stejně projít ručně v UI.
- Velké přenosy.
build-pages 50+ elementy jde v jednom calu, ale u 200+ elementů jsem narazil na timeouty. Řešení — postavit strukturu postupně přesadd-container+add-widget. - Governance ve větším týmu. U mě freelancera je “changelog = moje session logy”. V 10+ člověném týmu potřebuješ audit trail, approval workflow, role-based access — tam prostě sáhnu po komerčních řešeních a MCP si nechám na oblast, kde má smysl.
10. Jak začít, když tohle chceš taky
Kdybych měl někomu dát start guide, napsal bych to takhle:
- Claude Pro nebo Claude Code s povoleným MCP (dnes de facto default).
- Začni s ověřeným open-source MCP serverem — Google Ads MCP je dobrý entry point (hodně komunitních forků, jasná dokumentace, bezpečné read-only tools na zkoušku).
- Nainstaluj si jen to, co skutečně používáš. Každý přidaný MCP server = potenciální attack surface, rate limity, nároky na paměť Claude context window. U mě se stack vybudoval šest měsíců postupně, ne za víkend.
- Bezpečnost od prvního dne. DPAPI / Keychain / libsecret pro secrets. Nikdy plaintext. Nikdy do sdílené složky.
- Přidej memory vrstvu — poznámky, pravidla klientů, naučené feedback smyčky. Bez ní se AI chová reaktivně, ne strategicky.
- Vlastní skilly a wrappery. Jakmile něco dělám víckrát za měsíc, vytvoří se z toho skill (reusable workflow template). Ušetří mi to checklist a drží standard.
- Write operace přes schvalovací workflow. Ze zkušenosti — i velmi dobré AI občas vyrobí “draft”, který není na produkci. MCP mi umožňuje vidět přesně, co se zapíše, před zápisem.
Počítej s tím, že první dva týdny jedeš proti obrovskému frikčnímu odporu: “tohle bych ručně udělal rychleji”. Vydrž. Zlomový okamžik přijde někdy mezi 3. a 6. týdnem, kdy si uvědomíš, že už jsi automatizoval hlavní 20 % úkolů, které zabírají 80 % času.
Závěr
V článku o Pipedrive bez Zapieru jsem psal, proč už nenavrhuju SaaS integrační mezičlánek novým klientům. MCP je ta stejná věta na úrovni platformy: “ruční klikání v 15 záložk × 10 klientů” má podle mě stejnou budoucnost jako pevné linky — ještě chvíli tady s námi budou, ale standard už je jinde.
Nemyslím si, že AI nahradí PPCčkaře. Myslím si, že nahradí PPCčkaře, kteří neumí AI. To je velký rozdíl.
Pokud stavíš nebo zvažuješ vlastní MCP setup a chceš prodiskutovat konkrétní kousek (bezpečnost secrets, custom wrappery pro Sklik / Heuréku / Raynet, publishing pipeline přes Elementor MCP), napiš. Rád si o tom s kolegy povídají, protože čím víc z nás tohle použije, tím rychleji se celý obor posune.
Stavíš vlastní MCP stack?
Tech FAQ (pro zvědavé)
- Proč jsem si Sklik napsal sám, když existují open-source wrappery? Žádný jsem nenašel v produkční kvalitě pro česká specifika (2-step reports, retargeting lists, bulk bid updates). Vlastní FastMCP wrapper ~800 řádek Pythonu. Plánuji open-sourcovat.
- Co SaaS MCP brokery (Composio, Pipedream)? Fungují, ale přidávají závislost + paušál. Pro freelancera s ~30 klienty je self-hosted setup cenově nepoměrně lepší.
- Kolik tohle všechno stojí? Infrastruktura (VPS + bucket + transient hosts): ~200 Kč/měs. Claude MAX: ~2000 Kč/měs. MCP API volání (Google Ads, Meta, GA4): zdarma v rámci běžných limitů. MarketingMiner kredity: podle objemu, typicky 1100 Kč/měs. Sečteno pod 3500 Kč/měs za stack, který zvládne desítky klientů a ušetří desítky hodin práce.
- Kam to směřuje? IMHO do 18–24 měsíců bude AI asistent s MCP základním pracovním nástrojem PPCčkaře, jak dneska Excel. Kdo si zvykl dříve, bude mít náskok v produktivitě i kvalitě — kdo později, bude si muset tempo dohnat.
