Zjednodušeně jde o společný „jazyk", díky kterému se AI domluví s jakoukoli aplikací, aniž by pro každou z nich musel někdo programovat zvláštní propojení. Často se přirovnává k „USB-C pro AI": jeden konektor, na který připojíte cokoli.
Proč MCP vznikl
Umělá inteligence sama o sobě zná jen to, co má ve svém modelu. Neví, jaká čísla máte v Google Analytics, co je na kartě klienta v HubSpotu ani jaké úkoly čekají v Asaně. Aby se k těmto datům dostala, potřebovala dřív pro každou službu vlastní propojení — jedno pro e-mailing, další pro analytiku, další pro CRM. Čím víc nástrojů, tím víc jednoúčelových spojení, které někdo musí postavit a udržovat.
MCP tenhle problém řeší jedním standardem. Když jednou vznikne propojení („MCP server") pro nějakou službu, umí ho hned využívat všechny AI aplikace, které MCP podporují — Claude, ChatGPT i AI vestavěná do dalších programů.
Jak MCP funguje
MCP pracuje ve dvou rolích, které spolu komunikují předem daným způsobem:
- MCP klient je zabudovaný v AI aplikaci — tedy tam, odkud zadáváte úkoly a ptáte se.
- MCP server sedí u konkrétního nástroje nebo zdroje dat a AI přesně říká, co umí a k čemu ji pustí.
Protože se všichni drží stejného standardu, jakýkoli klient se domluví s jakýmkoli serverem. A protože je MCP otevřený (nepatří jedné firmě), nejste uzamčeni u jednoho dodavatele — co si jednou napojíte, můžete použít napříč různými nástroji AI.
Jedna věc pro klid hned na začátku: AI přes MCP nikdy nedostane víc, než jí sami povolíte. Ke kterým nástrojům a datům má přístup a jak hluboko, máte pod kontrolou vy.
MCP, nebo API? Proč nestačí to, co máme
Častá námitka zní: „Data z nástrojů přece umíme tahat přes API, na co ještě MCP?" Odpověď: MCP API nenahrazuje, staví na něm. Rozdíl je v tom, pro koho je určené.
- API je rozhraní pro programátory. Každá služba má ale to své, jiné — a aby ho mohla využívat AI, musel by někdo pro každý nástroj napsat a udržovat zvláštní „přemostění".
- MCP je jednotná vrstva navržená přímo pro AI. Nástroj přes ni sám řekne, co umí a k čemu AI pustí, takže AI dokáže nové napojení použít, aniž by ho programátor pokaždé šil na míru.
Obraz „USB-C pro AI" tu sedí přesně: API jsou desítky různých zásuvek, MCP je univerzální redukce, na kterou se připojí každá. U jednoho jednoduchého propojení vám klidně stačí samotné API. Jakmile ale chcete, aby s vašimi nástroji pracovala přímo AI — a ideálně s více z nich najednou — MCP tuhle práci zásadně zjednodušuje.
Co MCP znamená pro marketing
Tady je ta praktická část. Díky MCP přestává být AI oddělený chatbot v prohlížeči a stává se součástí nástrojů, se kterými reálně pracujete. Největší sílu přitom MCP ukazuje v práci s daty — ve vyhodnocování, segmentaci a dotazech nad databázemi. Několik příkladů z běžné agenturní i firemní praxe:
- Reporting a data. AI si přes MCP sáhne do Supermetrics nebo windsor.ai, stáhne čísla z Google Analytics a Ahrefs a sestaví z nich přehledný report — bez ručního stahování a kopírování mezi tabulkami.
- E-mailing postavený na datech. Nad databází v Ecomailu vyhodnotíte výkon kampaní, sestavíte segmenty podle chování (kdo otevřel, kdo klikl, kdo nakoupil) a ptáte se přímo na čísla — aniž byste cokoli exportovali do tabulek.
- CRM jako partner k dialogu. Nad HubSpotem se zeptáte na vývoj kontaktů v jednotlivých fázích životního cyklu, tržby z kampaní, kvalitu potenciálních zákazníků nebo e-mailovou aktivitu — a odpověď dostanete jako shrnutí, tabulku nebo graf, bez jediného exportu. AI zvládne i vybrané zápisy: založit či aktualizovat záznam a zaznamenat hovor, schůzku, poznámku nebo úkol. Umí třeba označit kontakty z kampaně, u kterých není naplánovaný další krok, a rovnou k nim vytvořit navazující úkoly.
- Řízení projektů. Ze zápisu z porady rovnou založí a rozdělí úkoly v Asaně, přiřadí je lidem a nastaví termíny.
- Obsah a grafika. Vytáhne podklady z Google Drivu a pracuje s návrhy v Canvě nebo Figmě.
Přidaná hodnota není v tom, že AI „umí odpovídat", ale že jedním zadáním propojí kroky, které jste dřív dělali ručně napříč pěti aplikacemi.
Konkrétní příklad
Řeknete AI asistentovi:
„Připrav měsíční report výkonu za klienta X a založ úkoly k tomu, co je potřeba doladit."
Asistent přes MCP stáhne data z windsor.ai a Google Ads, sestaví report a uloží ho na Google Drive. Všimne si, že u dvou kampaní klesla míra prokliku, a v Asaně k tomu založí úkol pro PPC specialistu. Vy jste nepřepínali mezi nástroji ani nic nekopírovali — jen jste zkontrolovali výsledek.
Nebo dotaz nad CRM:
„Vezmi kontakty z placených kampaní za 2. čtvrtletí a rozděl je podle fází životního cyklu. Spočítej průměrnou dobu v každé fázi, najdi segmenty s nejkvalitnějšími leady a založ navazující úkoly u těch, kdo nedávno otevřeli e-mail, ale dál nezareagovali." AI odpoví tabulkou i grafem a úkoly rovnou vytvoří.
Na co si dát pozor
MCP je mocný právě proto, že AI pouštíte ke svým datům. S tím ale roste zodpovědnost — a vyplatí se mít vědomě nastavené tři věci:
- Rozsah přístupu. Ke kterým nástrojům a jak hluboko AI pustíte. Citlivá data (klientské účty, CRM) napojujte uvážlivě.
- Jak služba nakládá s vašimi daty. Vězte, jestli se konkrétní AI z vašich dat učí (trénuje na nich svůj model), nebo ne — u řady nástrojů se to dá vypnout nebo zvolit firemní režim, kde se data k trénování nepoužívají.
- Kam data putují a kdy končí. Kde se data zpracovávají a jak dlouho se uchovávají, je klíčové i kvůli GDPR a závazkům, které máte vůči svým klientům.
Standard je navíc mladý — vzniká rychle a ne každý nástroj má zatím kvalitní MCP server. Bereme ho jako velkou příležitost, ne jako hotové řešení na všechno.
Kam MCP míří (a v čem se kritizuje)
MCP se vyvíjí rychle. První verze z roku 2024 vznikla ještě před rozmachem agentní AI — dlouhoběžících úloh a více spolupracujících agentů — a tak protokol prochází výraznými změnami, aby téhle nové realitě odpovídal (mimo jiné směrem k bezpečnosti, spolehlivějším výstupům a podpoře déle běžících úloh). Na jeho podobě se dnes podílí i další velcí hráči (Microsoft, GitHub, OpenAI), takže nejde o standard jediné firmy.
Není ale bez kritiky. Nejčastější výtka je praktická: čím víc nástrojů přes MCP připojíte, tím víc „ukrajují" z paměti AI (tzv. kontextového okna) — roste spotřeba tokenů, a tím náklady i riziko, že se model v nabídce nástrojů ztratí. Do velké míry je to ale otázka nastavení: dobře navržený server a rozumný výběr připojených nástrojů drží spotřebu nízko.
Občas se MCP staví do souboje s takzvanými skills. Ve skutečnosti řeší každý něco jiného: MCP je propojení (kudy se AI dostane k nástrojům a datům), skills jsou zabalené know-how a postupy (jak má něco udělat) — v praxi se spíš doplňují, než aby se nahrazovaly. A tam, kde se překrývají, bývá MCP ve firemním prostředí spíš tou bezpečnější cestou: má standardně vyřešené přihlašování a oprávnění, kdežto skills jsou v jádru spouštěné skripty, u kterých víc odpovědnosti za bezpečnost leží na vás.
Odkud se MCP vzal
Standard představila společnost Anthropic (tvůrce AI Claude) v roce 2024 jako otevřený a volně dostupný. Během roku 2025 ho převzali i další velcí hráči včetně OpenAI a Googlu — a právě tím se z MCP stal de facto oborový standard pro propojování AI s okolním světem.
Možná vás bude zajímat
- API — rozhraní, přes které spolu programy vyměňují data
- Automatizace marketingu — propojování nástrojů a úspora opakované práce
- Umělá inteligence v marketingu — kde všude AI reálně pomáhá