MCP: jak napojit AI přímo na Google Ads, GA4 a Sklik

Rozdíl mezi „AI radí o marketingu" a „AI vidí váš účet"

Když se dnes zeptáte jazykového modelu na PPC, dostanete obecně správnou, obecně neužitečnou odpověď. Model nemá vaše data. Neví, že vám tři kampaně žerou polovinu rozpočtu na brandu, ani že se vám před měsícem rozbilo měření konverzí.

Klasické řešení bylo exportovat data do tabulky a vložit je do chatu. Funguje to, ale je to práce navíc, data jsou zastaralá v momentě exportu a u větších účtů narazíte na limity.

MCP — Model Context Protocol — tenhle mezikrok odstraňuje. Je to otevřený standard od Anthropicu, přes který si AI asistent sáhne přímo do systému a data si vytáhne sám. Místo aby každá kombinace nástroje a modelu vyžadovala vlastní integraci, existuje jeden protokol: poskytovatel provozuje MCP server, AI klient se připojí a dostane sadu nástrojů, které může volat.

Google to vzal vážně a vydal vlastní servery

Nejde o hobby projekt komunity. Google publikuje oficiální MCP servery pro obě klíčové platformy — a to je věc, která tomu dává jinou váhu.

Google Ads MCP server

Repozitář googleads/google-ads-mcp pod licencí Apache-2.0. Nabízí tři nástroje:

• search — dotazování na informace o účtu
• get_resource_metadata — metadata o typech zdrojů v Google Ads API
• list_accessible_customers — seznam přímo přístupných účtů

Pro zprovoznění potřebujete developer token — README uvádí, že musí mít alespoň úroveň Explorer, abyste se mohli dotazovat na produkční účty. Autentizace jde dvěma cestami: OAuth proxy přes FastMCP s Client ID a Client Secret, nebo Application Default Credentials.

Google Analytics MCP server

Repozitář googleanalytics/google-analytics-mcp, rovněž Apache-2.0, v README explicitně označený jako experimentální. Staví na Google Analytics Admin API a Data API. Nástroje:

• get_account_summaries — přehled účtů a properties
• get_property_details — detaily property
• list_google_ads_links — propojení na Google Ads účty
• run_report — spuštění reportu přes Data API
• run_funnel_report — trychtýřový report
• get_custom_dimensions_and_metrics — vlastní dimenze a metriky
• run_realtime_report — data v reálném čase

Instalace přes pipx, aktivace API v Google Cloud projektu a přihlašovací údaje s rozsahem https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly. Ten rozsah je podstatný — readonly. Server běží s Gemini CLI i s Claude Code.

Střízlivá poznámka: oba jsou hlavně na čtení

Tohle je místo, kde se rozchází marketing kolem MCP s realitou. Čtete-li, že „AI teď spravuje vaše kampaně", zpomalte.

Oficiální Google Ads MCP server se soustředí na dotazování a analýzu. V jeho dokumentaci nejsou nástroje pro vytváření, úpravu nebo mazání kampaní. Analytics server běží pod readonly rozsahem, tedy z definice nic nemění.

A upřímně — je to tak správně. AI, která umí přečíst účet a najít v něm problém, je obrovská pomoc. AI, která má právo měnit bidy a rozpočty bez dohledu, je způsob, jak přijít o peníze rychleji, než stihnete otevřít rozhraní. Stejný princip popisuju v článku o agentní správě PPC: každý zápis přes explicitní schválení člověkem.

Komunitní MCP servery, které zápis umí, existují. Ale u nich nesete plnou odpovědnost — bez auditu kódu a bez testovacího účtu bych je na klientské kampaně nepouštěl.

A co Sklik?

Seznam oficiální MCP server nemá. Komunitní projekty napojené na Sklik API existují — pracují s API tokenem v proměnné prostředí a nabízejí poměrně široké sady nástrojů — ale jsou ve stavu rané alfy.

Pro produkční nasazení na klientských účtech to zatím doporučit nemůžu. Pro vlastní účet, na kterém si můžete dovolit experiment, je to zajímavá hračka. Rozdíl mezi „zajímavá hračka" a „nástroj, kterému svěřím cizí rozpočet" je v tomhle oboru dost podstatný.

K čemu to reálně používám

Ne k tomu, aby za mě AI spravovala kampaně. K tomu, abych se dostal k odpovědi rychleji.

Diagnostika napříč systémy

Klasická otázka: „proč nám v červenci spadly konverze?" Dřív to znamenalo otevřít Google Ads, GA4, zkontrolovat měření, porovnat období, hledat souvislost. S napojenými MCP servery se dá stejná otázka položit jednou a nechat asistenta projít obojí a přinést hypotézy k ověření.

Ad-hoc analýzy, které by se jinak neudělaly

Existuje kategorie otázek, které jsou příliš malé na to, aby se kvůli nim stavěl report, ale příliš zajímavé na to, aby se ignorovaly. „Které asset groupy v PMaxu mají nejhorší poměr nákladů k hodnotě konverzí za posledních 60 dní?" Přes rozhraní deset minut, přes MCP jedna otázka.

Kontrola před zásahem

Než člověk sáhne do účtu — třeba kvůli srpnové změně chování biddingu — hodí se rychle projet, které kampaně jsou omezené rozpočtem a jak daleko jsou od zadaného cíle. To je přesně typ dotazu, na který je MCP ideální: čtení, agregace, žádný zápis.

Kdy to nasadit a kdy ne

Dává to smysl, pokud:

• Spravujete víc účtů a chcete rychlé odpovědi bez klikání
• Jste ochotní vyřešit developer token a OAuth — není to instalace na dvě kliknutí
• Berete výstup jako hypotézu k ověření, ne jako verdikt

Nechte to být, pokud:

• Máte jeden malý účet, kde je rychlejší se prostě podívat
• Čekáte autopilota — ten to není a oficiální servery to ani neslibují
• Nemáte pořádek v datech; AI napojená na rozbité měření vám jen rychleji potvrdí nesmysl

Ten poslední bod je nejdůležitější. MCP nezlepší kvalitu vašich dat — jen k nim zkrátí cestu. Pokud máte špatně nastavené GA4, dostanete špatné odpovědi rychleji než dřív.

Kam to směřuje

To, že Google vydal oficiální MCP servery pro obě své klíčové platformy, není detail. Je to signál, že přístup AI asistentů k datům přestává být hack a stává se standardní součástí ekosystému.

Pro marketéra z toho plyne jedna praktická věc: hodnota se přesouvá od toho, kdo umí najít číslo v rozhraní, k tomu, kdo umí položit správnou otázku a rozpoznat, kdy je odpověď blbost. Podobně jako u vibe codingu pro marketéry — nástroj snižuje bariéru, ale nenahrazuje úsudek.

Jestli řešíte, jak AI zapojit do vlastního marketingu smysluplně a ne jen pro efekt, mrkněte na AI automatizaci marketingu nebo se ozvěte.

Zdroje

• Anthropic — Introducing the Model Context Protocol
• GitHub — googleads/google-ads-mcp
• GitHub — googleanalytics/google-analytics-mcp
• Google for Developers — Try the Google Analytics MCP server