Které nástroje mají MCP konektor a co s nimi reálně jde

Dokud AI nemá konektory, je to chytré textové pole. Umí skvěle přemýšlet nad tím, co jí nasypete, ale nasypat to musíte vy — zkopírovat čísla z analytiky, vyexportovat příspěvky, popsat, jak vypadá vaše šablona. Konektor tenhle mezikrok maže. Ve chvíli, kdy zapnete konektor, přestane být model komentátorem vaší práce a stane se jejím účastníkem: sáhne si do účtu, přečte skutečná data a připraví skutečný výstup. Rozdíl v užitečnosti je řádový, a stejně tak rozdíl v tom, co si musíte pohlídat.

Tenhle návod je katalog s návodem k použití. Projdeme přidání konektoru a obrazovku s oprávněními, kterou většina lidí odklikne bez čtení. Pak tři oblasti, kde konektory mění práci nejvíc: sociální sítě a obsah, tvorba grafiky, analytika a data. Nakonec ceny Gemini API a otázku, jak ho zapojit do Claude Coworku, když to není konektor v obvyklém smyslu. Každá sekce má prompty k okopírování.

Jedno rozlišení se vyplatí mít v hlavě po celý text. Vzdálený konektor je hostovaný server někde na internetu: připojíte URL, projdete přihlášením přes OAuth a od té chvíle běží u poskytovatele — tak fungují Buffer, Canva, Notion nebo Adobe. Lokální konektor běží na vašem počítači a spouští ho váš klient; tak funguje oficiální MCP server pro Google Analytics. Rozdíl není jen technický: u vzdáleného dáváte přístup ke svému účtu službě, u lokálního jen procesu na vlastním stroji. Co je MCP jako standard a jak se nastavují práva, rozebírá tip MCP konektory: USB-C pro AI.

Vzorová situace

Marek dělá marketing pro tři menší klienty. Jeho týden vypadá takhle: v pondělí stáhne z analytiky čísla a přepíše je do tabulky, v úterý připraví na čtrnáct dní příspěvky na sociální sítě, ve středu k nim vyrobí grafiku ve třech rozměrech, ve čtvrtek to nahraje do plánovače a v pátek napíše klientům report. Osm až deset hodin týdně, z toho odhadem sedmdesát procent přenášení dat mezi okny. Nejhorší na tom není čas, ale to, co se kvůli němu nedělá: Marek už půl roku nekontroluje, které příspěvky fungovaly, protože to znamená exportovat metriky a párovat je s texty.

S konektory se ten týden překlopí. Model si čísla z analytiky přečte sám a napíše, co se změnilo. Z jednoho podkladu vznikne várka příspěvků rovnou v plánovači jako koncepty, včetně metrik z minula. Grafika: jeden návrh, tři rozměry, jedním zadáním. Report za deset minut místo hodiny. Za dva měsíce klesla příprava z osmi hodin na dvě a půl, přibyla vyhodnocovací smyčka, která tam dřív nebyla, a Marek vzal čtvrtého klienta, aniž by si přidal den. Co se nezměnilo: publikuje pořád ručně, protože zveřejněný příspěvek nejde vzít zpátky.

Jak konektor přidáte

Přidání konektoru je otázka dvou minut, ale ty dvě minuty rozhodují o tom, co model příští rok smí.

Vzdálený konektor z adresáře

Nejjednodušší cesta. V nastavení konektorů na claude.ai najdete adresář hotových napojení, vyberete službu, kliknete na připojení a přesměruje vás to na přihlašovací obrazovku dané služby. Tam se přihlásíte svým běžným účtem a potvrdíte seznam oprávnění. Nikde se nezakládá vývojářská aplikace a nevzniká API klíč: přihlášení běží přes OAuth, tedy služba vydá klientovi časově omezené pověření vázané na váš účet a odsouhlasený rozsah práv. Odebrat ho můžete kdykoli — nejen v nastavení konektorů, ale i na straně služby v přehledu připojených aplikací, což je jediný seznam, který vidí i konektory, na které jste zapomněli.

Vlastní konektor přes URL

Když má služba MCP server, který v adresáři není, přidáte si ho ručně: v nastavení konektorů zvolíte „Add custom connector", vložíte URL serveru a projdete stejným přihlášením. Takhle připojujete produkty, které v adresáři zatím nejsou, interní firemní server, nebo komunitní server třetí strany.

U třetí varianty zpomalte. Do řetězce mezi vás a vaše data vstupuje někdo další — i tehdy, když je server open source, protože běží na jeho infrastruktuře. Chtějte dohledatelného autora, veřejný repozitář s historií a jasně napsané, kam data tečou a co se loguje. Když jedna věc chybí, nechte to být.

V Claude Code přes příkazovou řádku

V Claude Code se konektory přidávají příkazem claude mcp add, a to ve dvou režimech: pro vzdálený server zadáte URL a typ přenosu, pro lokální příkaz, kterým se spouští u vás. Přesný tvar parametrů si nechte vypsat pomocí claude mcp add --help — je to rychlejší než hledat v dokumentaci a nemůžete se splést ve verzi.

Chci si do Claude Code přidat MCP server [název / URL nebo
příkaz ke spuštění]. Nikdy jsem to nedělal. Napiš mi:

1. Přesný příkaz a co každý jeho parametr znamená
2. Jestli je vzdálený, nebo lokální, a co to pro mě prakticky
   znamená (kam tečou data, co běží u mě)
3. Co musím mít připravené předem (účet, oprávnění, prostředí)
4. Dotaz, kterým si po instalaci ověřím, že to funguje
5. Jak ho zase odeberu, kdyby se to nepovedlo

Nepředpokládej, že umím programovat. Kde je riziko, napiš
ho rovnou, ne až na konec.

Vrátí návod na míru včetně kontrolního dotazu. Bod 5 je tam schválně: instalaci, kterou neumíte vrátit, si nepouštějte. A bod 2 čtěte pozorně — u lokálního serveru data nejdou dál než k modelu, u vzdáleného prochází ještě přes provozovatele.

Co znamená seznam oprávnění

Obrazovka, na které služba vypisuje, co konektor smí, je jediné místo v celém procesu, kde rozhodujete vy. Všechno ostatní je klikání. Přečtěte ji celou a hledejte tři věci. Rozsah — „přístup ke všem vašim návrhům" je něco jiného než „přístup k návrhům ve složce X"; když služba nabízí volbu, zvolte to užší. Směr — rozlište, co jen čte, a co může zakládat, měnit nebo mazat. A účet: u služeb s více pracovními prostory si ohlídejte, který se připojuje. Nejčastější tichá chyba je připojit osobní účet a divit se, že model nevidí firemní data — nebo naopak.

Postup, který se osvědčuje: první týden jen čtení. Sledujte, jak často se model plete a v čem. Teprve pak přidejte právo zakládat koncepty. Publikaci, platbu a mazání nechte na sobě natrvalo.

Sociální sítě a obsah

Sociální sítě jsou oblast, kde konektor šetří nejvíc — a zároveň kde nejvíc bolí, když se něco pošle ven bez kontroly.

Buffer: plánovač, do kterého model vidí

Buffer je nástroj na plánování příspěvků napříč kanály a jeho MCP konektor pokrývá skoro celý pracovní postup. Model přes něj umí vypsat připojené kanály, projít naplánované i zveřejněné příspěvky, založit nový příspěvek s časem publikace, upravit nebo smazat existující, pracovat se šablonami a nápady a hlavně vytáhnout souhrnné metriky za období napříč příspěvky.

Ta poslední schopnost je ta, kvůli které to celé stojí za to. Metriky jsou v každém plánovači, ale nikdo se na ně nedívá, protože porovnat dvacet příspěvků s dvaceti čísly znamená otevřít tabulku. Model to udělá jedním dotazem — a hlavně i příště. Nejčastější režim práce je ale jiný: máte jeden podklad a potřebujete z něj várku příspěvků pro několik kanálů, každý v jiné délce a tónu, rozloženou do dvou týdnů.

Připrav várku příspěvků z tohohle podkladu:

[vlož text článku nebo odkaz]

Kanály: [LinkedIn, Instagram, Facebook stránka].
Období: [14] dní od [datum]. Frekvence: [LinkedIn 3x týdně,
Instagram 2x, Facebook 2x].

Pro každý příspěvek napiš:
- text šitý na daný kanál (LinkedIn delší a věcný, Instagram
  kratší s důrazem na první větu, Facebook střední)
- návrh, co má být na obrázku (jen popis, obrázek negeneruj)
- navržený den a čas s odůvodněním
- jednu variantu úvodní věty navíc, ať mám z čeho vybrat

Nesmí to být tentýž text jen zkrácený — každý kanál má mít
vlastní úhel z podkladu. Netvrď nic, co v podkladu není.

Zatím nic nezakládej v Bufferu, vypiš mi to do chatu.

Vrátí kompletní várku k prohlédnutí. Poslední řádek nechte v promptu, dokud si na výstupy nezvyknete — je snazší škrtat v chatu než mazat založené koncepty. Kontrolujte, jestli se do textů nevloudilo číslo nebo tvrzení, které v podkladu není (stává se to hlavně u superlativů), a jestli navržené časy dávají smysl pro vaše publikum.

Až várka sedí, dopíšete jednu větu: „založ to v Bufferu, všechno jako koncept nebo do fronty, nic nepublikuj, a na konec mi vypiš tabulku kanál, datum, čas, prvních 60 znaků, stav." Tabulku si projděte dřív, než otevřete plánovač — nesrovnalost mezi tím, co model tvrdí, že založil, a tím, co v plánovači skutečně je, se odhalí právě takhle.

Vyhodnocení: co fungovalo a co jen vypadalo dobře

Prompt, který dělá rozdíl mezi obsahem, který se zlepšuje, a obsahem, který se jen vydává.

Vytáhni z Bufferu metriky mých příspěvků za [poslední 3 měsíce]
pro kanál [kanál] a udělej rozbor:

1. Deset nejúspěšnějších a deset nejslabších příspěvků —
   u každého datum, prvních 80 znaků, klíčová metrika
2. Co mají ty úspěšné společného: téma, formát, délka,
   typ úvodní věty, den a čas, přítomnost obrázku
3. Totéž pro ty slabé
4. Které rozdíly jsou skutečný vzorec a které můžou být
   náhoda kvůli malému počtu případů
5. Tři změny na příští měsíc a jak poznám, že zabraly

U bodu 4 buď opatrný: když máš k nějakému tvrzení míň než
[10] příspěvků, napiš to výslovně místo závěru.
Vycházej jen z metrik, které jsi skutečně načetl.

Vrátí rozbor, který ručně neděláte, protože je otravný. Bod 4 je tam kvůli nejčastější chybě v práci s daty ze sociálních sítí — z pěti příspěvků se vyvozuje pravidlo. Ověřte si u dvou tří příspěvků, že čísla odpovídají tomu, co vidíte v rozhraní.

Co agentovi svěřit a co ne

Svěřte přípravu. Várka příspěvků z jednoho podkladu, přeformulování do jiného kanálu, vytažení témat z delšího textu, návrh kalendáře na měsíc, vyhodnocení minulého období. Mechanická práce s vysokou návratností a nulovým rizikem — nejhorší, co se stane, je koncept, který smažete.

Nesvěřujte publikaci. Zveřejněný příspěvek nejde vzít zpátky; screenshot vznikne dřív, než ho stihnete smazat. Platí to i pro reakce na komentáře a zprávy, kde je riziko ještě vyšší. AI navrhuje, člověk schvaluje je u sociálních sítí méně zásada a víc praktické opatření. Jedna věc mezi tím: automatické publikování naplánovaných konceptů, které jste sami předem schválili, je legitimní — schválení proběhlo, jen s časovým odstupem. Širší postup rozebírá obsahová továrna s AI a sociální sítě s AI.

Tvorba grafiky

Grafika je oblast, kde konektory překvapí nejvíc lidí — čeká se „AI nakreslí obrázek", a přitom je skutečná hodnota v ovládání nástroje, ve kterém už vaše grafika žije.

Canva: práce s vašimi návrhy, ne generování z ničeho

Canva MCP konektor umí hledat ve vašich návrzích a složkách, přečíst obsah návrhu, vytvořit návrh ze značkové šablony s doplněnými daty, upravit existující návrh, změnit jeho rozměr, exportovat do souboru a pracovat se značkovými sadami i s komentáři.

Klíčové slovo je značková šablona. Pokud máte v Canvě šablonu s definovanými poli — nadpis, podnadpis, obrázek, logo — vyrobí z ní model deset variant s různým obsahem během chvíle: deset citátů do deseti stejných rámečků, patnáct produktových karet, čtyři varianty oznámení pro čtyři formáty.

V Canvě najdi moji značkovou šablonu [název] a vyrob z ní
sérii návrhů podle téhle tabulky:

[vlož data — např. nadpis / podnadpis / jméno / datum
pro každou položku, jeden řádek = jeden návrh]

Pravidla:
- text vkládej doslova, nic nepřeformulovávej ani nezkracuj
- když se text do pole nevejde, návrh nevytvářej a napiš mi,
  o kolik znaků je delší
- návrhy pojmenuj podle vzoru [projekt]-[pořadové číslo]
- ulož je do složky [název složky]
- nakonec mi vypiš seznam s odkazy a stav u každého

Nic nepublikuj a nic nesdílej ven.

Vrátí sérii návrhů ke kontrole. Bod o nevejde se je tam z praxe: model má tendenci text zkrátit, aby to vypadalo dobře, a vy si toho všimnete až v hotovém materiálu. Zkontrolujte první a poslední kus série.

Adobe: úpravy obrázků, video a Express

Adobe konektor je z téhle trojice nejširší. Práce s obrázky: odstranění pozadí, ořez a změna velikosti, generativní rozšíření plátna, výběr objektu podle popisu, vyplnění plochy, vektorizace a řada úprav expozice, barev a kontrastu. Práce s videem: metadata, rychlé střihy, změna rozměru, vykreslení snímku i celého výstupu, vylepšení řeči v audiu. A tvorba v Express a Firefly: sestavení návrhu, export do dalších formátů, práce s písmy a knihovnou materiálů.

Hodí se to hlavně na hromadné úkony. Padesát produktových fotek, ze kterých má zmizet pozadí a mají se srovnat na stejný rozměr, je hodina ruční práce — nebo jedno zadání.

Ve složce [cesta] je [50] fotek produktů. Zpracuj je takhle:

1. U každé odstraň pozadí
2. Ořízni na obsah a doplň jednotný okraj [8] procent
3. Sjednoť na rozměr [1600 x 1600] px, produkt na střed
4. Ulož jako [PNG s průhledností] do složky [cíl],
   název zachovej a přidej příponu -clean

Než začneš, udělej první tři kusy a ukaž mi je — až je
odsouhlasím, pusť zbytek. Kde se odstranění pozadí nepovede
čistě (vlasy, průhledné materiály, tenké detaily), soubor
přeskoč a dej ho do seznamu k ručnímu dodělání.

Vrátí nejdřív tři vzorky a po schválení zbytek. Zastávka po třech kusech je nejlevnější pojistka v celém článku — u dávkových operací se chyba v nastavení projeví padesátkrát. Automatické odstranění pozadí navíc selhává na vlasech a průhledných materiálech spolehlivě.

Lucid: diagramy, které se nekreslí ručně

Lucid konektor umí z popisu vytvořit diagram včetně specializovaných typů — myšlenkové mapy, organizační schémata, sekvenční diagramy, datové modely. Umí do dokumentu přidávat bloky a spojnice, upravovat položky, vyhledávat, exportovat do PNG a sdílet.

Nejužitečnější scénář není nakreslit diagram od nuly, ale převést do diagramu něco, co už popsáno máte: popis procesu ve třech odstavcích nebo seznam kroků v zápisu z porady.

Z tohohle popisu procesu udělej v Lucidu vývojový diagram:

[vlož popis procesu — klidně v odstavcích, jak byl napsaný]

- každý krok jako blok, rozhodovací body jako kosočtverce
- roli, která krok dělá, uveď v bloku pod názvem kroku
- větve u rozhodnutí popiš (ano/ne nebo konkrétní podmínka)
- kde je v popisu mezera — krok, který na nic nenavazuje,
  nebo rozhodnutí bez druhé větve — vlož místo domýšlení
  blok „NEDOŘEŠENO: [co chybí]"
- diagram pojmenuj [název], ulož do složky [složka]
  a na konci mi vypiš, co jsi označil jako nedořešené

Vrátí diagram a seznam děr. Ten seznam bývá cennější než obrázek — proces popsaný v odstavcích má skoro vždycky nedopovězené větve a v diagramu je to vidět okamžitě.

Kde je AI v grafice silná a kde ne

Silná je v mechanice. Varianty téhož ve dvaceti provedeních. Přeformátování návrhu do pěti rozměrů. Hromadné úpravy podle jednoho pravidla. Doplnění dat do šablony. Ořezy, pozadí, exporty, přejmenování. Úkoly, kde je člověk pomalejší a dělá víc chyb, protože ho to po dvacáté přestane bavit.

Slabá je v tom, co dělá grafiku grafikou. Originalita, nápad, který se nedá odvodit z existujícího, cit pro to, co se k vaší značce hodí. Model nemá vkus, má statistiku — a statistika vrací průměr. Když mu zadáte „udělej to hezky", dostanete něco, co vypadá jako všechno ostatní. Z toho plyne dělba práce: rozhodnutí o vzhledu udělá člověk jednou a napíše je do šablony nebo do stylového zadání, model je pak aplikuje donekonečna — přesně tenhle postup rozebírá tip o automatickém generování obrázků.

Analytika a data

Analytika je oblast, kde jsou konektory nejvíc podceněné, protože práce s daty vypadá jako něco pro specialistu. Většinou stačí někdo, kdo se zeptá.

Google Analytics: oficiální, lokální a jen pro čtení

Tým Google Analytics vydává vlastní MCP server — repozitář github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp, licence Apache 2.0, dokumentace na developers.google.com/analytics/devguides/MCP. Tři vlastnosti rozhodují o tom, jestli ho chcete.

Je označený jako experimentální: může se měnit a nemá se s ním stavět nic, co musí fungovat každý den bez dozoru. Je lokální — běží na vašem počítači, ne u poskytovatele; přihlašuje se vaším Google účtem s přístupem do GA4 a data putují mezi vaším strojem a modelem, nikam jinam. Za server se neplatí, platíte jen za model. A je jen pro čtení: sahá na GA4 přes Admin API a Data API, ale nic v nastavení nemění, takže vám agent nerozhází konfiguraci měření.

Nabízí zhruba šest nástrojů: souhrny účtů a properties, detail konkrétní property, standardní reporty, funnel reporty, real-time reporty a přístup k vlastním dimenzím. Funguje s klienty, které umí MCP — s Claude i s dalšími.

Podívej se do mé GA4 property [název nebo ID] a odpověz mi
za období [1.–31. července 2026] oproti [předchozímu měsíci]:

1. Co se změnilo v návštěvnosti — celkem i po kanálech
   (organic, direct, referral, paid, social), v procentech
   i v absolutních číslech
2. Které stránky získaly nejvíc a které nejvíc ztratily,
   deset a deset, s čísly
3. U tří největších změn napiš, jaká vysvětlení připadají
   v úvahu a jak bych je ověřil dalším dotazem do dat

Pravidla:
- neuváděj procentní změnu u čísel pod [100] návštěv,
  napiš místo toho absolutní hodnoty
- rozliš, co je tvůj závěr, a co je přímo v datech
- kde ti nějaká metrika chybí, napiš to místo odhadu

Vrátí přehled, který v rozhraní analytiky poskládáte za dvacet minut klikání. Bod o malých číslech je tam proto, že skok z tří na devět návštěv je „nárůst o 200 procent" a v reportu vypadá jako událost. A model rád vysvětluje, i když k vysvětlení nemá podklad — proto to rozlišení závěru a dat.

Stejným způsobem se ptá na funnel: „sestav funnel od [vstupní stránka] přes [mezikroky] k [cíl] za posledních 90 dní, porovnej mobil a desktop i organic a paid a u největšího propadu napiš tři hypotézy a ke každé dotaz do dat, který ji potvrdí nebo vyvrátí." Ověřte si přitom, že mezikroky odpovídají skutečným událostem ve vašem měření — nejčastější chyba není v analýze, ale v tom, že se měří něco jiného, než si myslíte. Navazuje na to tip analýza dat s AI; co jde v reklamních účtech, rozebírá sesterský článek MCP pro reklamu a analýzu.

Notion, Drive a Supabase: kde bydlí zbytek odpovědí

Analytika odpoví na „kolik", ne na „proč". To „proč" bývá v poznámkách, dokumentech a databázích.

Notion konektor umí vyhledávat napříč pracovním prostorem, číst stránky, zakládat a upravovat je, dotazovat se do databází a pracovat s komentáři. Hodnota není v psaní do Notionu, ale ve čtení z něj: firemní paměť, ve které nikdo nic nenajde, se změní na něco, čemu jde položit otázku. Google Drive konektor hledá v souborech podle významu, čte obsah, vrací metadata a oprávnění a zakládá nové soubory. Supabase konektor je pro ty, kdo mají vlastní databázi: vypíše tabulky a rozšíření, spustí SQL dotazy, přečte logy, vrátí bezpečnostní doporučení, vygeneruje typy a spravuje migrace — pozor, spouštění SQL je mocné a nevratné, takže dotazy, které něco mění, si nechte na sebe.

Připrav mi měsíční report pro [klienta] za [měsíc]:

1. Z GA4 property [název]: návštěvnost celkem a po kanálech,
   deset nejnavštěvovanějších stránek, konverze [událost] —
   všechno oproti minulému měsíci
2. Z Notionu ze stránky [název]: co jsme tenhle měsíc
   spustili nebo změnili, s daty
3. U každé větší změny v číslech napiš, jestli se časově
   kryje s něčím z bodu 2

Formát: dvě strany, nejdřív shrnutí na pět vět, pak čísla,
pak co z toho plyne pro příští měsíc.

Nezaměňuj časovou shodu za příčinu — kde se něco kryje, napiš
„kryje se s", ne „způsobilo". U každého čísla uveď, odkud je.

Vrátí report, který má víc hodnoty než tabulka s čísly, protože propojuje data s tím, co jste dělali. Věta o časové shodě je nejdůležitější řádek promptu — bez ní vznikne report plný neověřených kauzalit.

Gemini API: kdy sáhnout vedle Claude

Většinu práce v tomhle článku dělá jeden model s konektory. Existují ale úlohy, kde se vyplatí sáhnout vedle — když potřebujete něco vyrobit v obřím počtu, když jde o obrázky nebo video, nebo když je úloha tak jednoduchá, že za ni nechcete platit plnou cenu.

Co je API klíč a kde ho vzít

API klíč je řetězec znaků, kterým se váš program prokazuje službě. Není to přihlášení uživatele, je to přihlášení programu — a proto platí dvě věci: kdo klíč má, může na váš účet utrácet, a klíč se nikdy nepíše do promptu, do dokumentu ani do repozitáře. Zakládá se v Google AI Studio: vytvoříte projekt, vygenerujete klíč, zkopírujete ho jednou (podruhé už ho neuvidíte) a uložíte do proměnné prostředí nebo do správce hesel. Účtování je vázané na projekt v Google Cloud — a tam se také nastavuje rozpočtový limit.

Ceník k srpnu 2026

Tenhle web ceny služeb běžně neuvádí, protože zastarávají rychleji než texty. U Gemini API dělám výjimku, protože bez čísel se nedá rozhodnout, jestli se dávková úloha vyplatí. Ceny jsou k srpnu 2026, mění se, a aktuální ceník je vždy na ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing. Berte je jako řádovou orientaci. A dvě věci k pochopení: u textových modelů se platí za tokeny, ne za dotazy — token je zhruba kus slova, takže dlouhý vstup stojí víc než krátký — zatímco u obrázků se platí za obrázek podle rozlišení.

Textové modely, cena v dolarech za milion tokenů, standardní tarif:

Z tabulky plyne úvaha, kterou je dobré udělat vždycky: rozdíl mezi nejlevnějším a nejdražším modelem je v řádu desetinásobků. U jednoduchých úloh — přeformátování, klasifikace, krátké shrnutí — je nejlevnější varianta často úplně dostačující.

Obrázky se účtují za kus podle rozlišení:

Modely Flash Image se dají potkat pod přezdívkou Nano Banana 2, silnější Pro Image jako Nano Banana Pro. Sto ilustrací v rozlišení 1K tedy stojí kolem sedmi dolarů u levnější varianty a kolem třinácti u silnější — u tisíce obrázků už se vyplatí přemýšlet.

Video je jiná liga. Veo 3.1 stojí zhruba 0,40 USD za sekundu videa v rozlišení 720p i 1080p a 0,60 za 4K; rychlejší varianta začíná kolem 0,10 za sekundu. Osmisekundový klip vyjde na jednotky dolarů, za minutu videa už platíte řádově dvacet dolarů a víc.

Dávkové zpracování stojí zhruba polovinu. Je to režim, kdy úlohu nepošlete jako otázku s okamžitou odpovědí, ale jako dávku s tím, že výsledek přijde později. Pro cokoli, co nemusí odpovědět hned — hromadné přepisy, klasifikace tisíců záznamů, generování variant textů — je to nejjednodušší způsob, jak snížit účet na polovinu.

Jak si pohlídat útratu

Nejčastější nepříjemná zkušenost s API není chybný výstup, ale účet. Vzniká vždycky stejně: skript v cyklu, chyba v podmínce, tisíc volání místo deseti. Obrana má tři vrstvy. Rozpočtový limit a upozornění v Google Cloud — v projektu, ke kterému je klíč vázaný, nastavte měsíční rozpočet a upozornění na padesáti, devadesáti a sto procentech; chodí mailem a zastihnou vás, i když skript pustil někdo jiný. Strop v samotném skriptu — počítadlo volání s pevným maximem. A zkušební běh na malém vzorku: než pustíte dávku na tisíc položek, pusťte ji na pět, hlavně proto, že u pěti položek uvidíte, jestli výstup vypadá, jak má.

Chci přes Gemini API zpracovat [popis úlohy — např. vygenerovat
ilustrace k 200 článkům / roztřídit 5000 komentářů].

Spočítej mi odhad nákladů:
1. Jaký typ účtování se na úlohu vztahuje (tokeny / za obrázek
   / za sekundu videa)
2. Odhad objemu — u textu odhadni počet tokenů na vstupu
   i výstupu a napiš, z čeho odhad vychází
3. Cenu při standardním zpracování a při dávkovém
4. Jak se cena změní, když použiju levnější model,
   a co tím reálně ztratím
5. Tři způsoby, jak objem snížit, aniž bych ztratil výsledek

Ceny ber z ceníku, který ti dám: [vlož aktuální ceník].
Nepracuj s cenami z paměti — mohly se změnit.

Poslední dva řádky jsou zásadní. Ceny modelů se mění často a model si je pamatuje ve stavu, ve kterém byl trénovaný — takže vám s klidem spočítá rozpočet podle ceníku, který už neplatí. Ceník mu vždycky vložte.

Jak Gemini dostat do Coworku

Tady je potřeba být poctivý, protože se to často popisuje nepřesně. Gemini API není datový zdroj, je to model. Konektor typu Gmail nebo Notion existuje proto, že za ním jsou vaše data. Za Gemini API žádná vaše data nejsou; je to druhý mozek vedle toho, se kterým už mluvíte. Proto se nedá zapnout jako „konektor na Gemini" v tom smyslu, v jakém zapínáte Drive. Smysl to dává ve dvou podobách.

Cesta A: skript nad API klíčem

Nejčistší varianta. Necháte si napsat krátký skript, který umí jednu věc — zavolat Gemini API s vaším klíčem a uložit výsledek do souboru. Claude Cowork nebo Claude Code ho pak spustí jako každý jiný nástroj ve složce; klíč se bere z proměnné prostředí a modelu se nikdy neukáže. Výhody jsou tři: klíč zůstává u vás, chování je předvídatelné a výsledek je opakovatelný — stejný vstup, stejné nastavení, stejný výstup i za rok.

Přesně takhle vznikají ilustrace na tomhle webu. V repozitáři je soubor scripts/generate-images.mjs a princip se dá popsat v pěti bodech.

Stylové zadání je konstanta v souboru. Nahoře ve skriptu je odstavec, který popisuje výtvarný styl webu — kresba perem na bílém pozadí, jediná červená akcentová linka, žádné výplně a stíny, poměr 16:9. Tenhle text se ke každému obrázku připojí doslova, znak po znaku. Konzistence nevzniká v modelu, vzniká tím, že se zadání nemění náhodou.

Motiv se bere z článku. Skript projde složku s články, z každého vytáhne titulek a perex z hlavičky a složí z nich větu o předmětu ilustrace.

Klíč je v proměnné prostředí. Skript ho čte z prostředí a když chybí, skončí s chybovou hláškou. V repozitáři není a nikdy nebyl — model, který skript spouští, ho nevidí.

Volání modelu je jeden požadavek. Skript pošle na koncový bod Gemini API text a nastavení, že chce zpět obrázek v poměru 16:9. Název modelu jde přebít proměnnou prostředí, takže přechod na novější model je změna jednoho řádku.

Výstup jde do složky, ne na web. Obrázek se uloží jako PNG pod názvem článku; převod do WebP, tedy do formátu, který se servíruje čtenářům, je samostatný krok — schválně, protože mezi generováním a publikací má být místo, kde se člověk podívá a rozhodne. Skript navíc přeskakuje články, které obrázek už mají, takže se dá pustit opakovaně. To je celý bezpečnostní model téhle cesty: generuje stroj, publikuje člověk. Podrobněji v tipu obrázky pro projekt automaticky.

Takový skript si necháte napsat jedním zadáním:

Pracuj ve složce tohohle projektu. Chci skript, který přes
Gemini API [popis úlohy — např. vygeneruje ilustraci ke
každému článku / přepíše zvukové soubory ve složce].

Požadavky:
- API klíč se čte VÝHRADNĚ z proměnné prostředí [název];
  když chybí, skript skončí s jasnou hláškou
- klíč se nikde nevypisuje do logu ani do výstupu
- vstupy bere ze složky [cesta], výstupy ukládá do [cesta]
- položku, která už výstup má, přeskočí
- bez argumentů projde všechno, s argumenty jen zadané položky
- počítadlo volání se stropem [50]; při překročení skončí
- při chybě u jedné položky pokračuje dál a na konci vypíše
  souhrn: kolik hotovo, kolik přeskočeno, kolik selhalo
- nic se nepublikuje ani neodesílá — výstup jde jen do složky

Do hlavičky souboru napiš komentářem, jak se skript spouští
a co potřebuje nastavené. Kód komentuj česky. Po dopsání mi
vysvětli, co dělá každá část, jako bych programovat neuměl.

Vrátí hotový skript s komentáři a vysvětlením. Tři věci zkontrolujte dřív, než ho pustíte na celou dávku: že klíč opravdu není nikde v kódu, že strop na počet volání funguje, a že se skript dá pustit na jednu položku. Vysvětlení na konci není zdvořilost — skript, kterému nerozumíte, nemáte pouštět na věci, které něco stojí. Rozšíření téhle cesty do celého projektu popisuje sesterský článek web s Claude Code a Vercelem.

Cesta B: MCP server třetí strany

Druhá varianta je najít MCP server, který Gemini API zabalí do nástroje, a připojit ho jako vlastní konektor přes URL. Existují komunitní i hostované varianty a model pak umí „zeptej se Gemini" jako každou jinou schopnost.

Cena za to pohodlí je konkrétní: dáváte svůj API klíč cizí službě. Kdo klíč má, může na váš účet utrácet, bez ohledu na to, jak dobré má autor úmysly — stačí, aby měl špatně zabezpečený server. U serveru, který si sami spustíte lokálně ze zdrojového kódu, je riziko menší; u hostovaného je plné. Minimum opatření: samostatný klíč jen pro tenhle účel, nízký rozpočtový limit, dohledatelný autor a pravidelná kontrola spotřeby, protože zneužitý klíč se pozná jedině na účtu.

U většiny reálných potřeb je cesta A jednodušší, levnější a bezpečnější. Cesta B dává smysl hlavně tehdy, když chcete Gemini používat konverzačně a průběžně, ne dávkově.

Co si pohlídat

Konektor znamená, že modelu dáváte přístup ke svým datům a v některých případech i právo něco změnit. Pravidla, která z toho plynou, jsou pořád stejná a je jich pět.

Napřed čtení, teprve po zkušenosti zápis. První týden se ptejte výhradně na věci, které nic nemění. Zjistíte, v čem se model plete, a to nejde získat jinak než používáním.

Publikace, platby, změny rozpočtu kampaně a mazání vždy potvrzuje člověk. Zásada „AI navrhuje, člověk schvaluje" není opatrnost, je to dělba práce. Model je dobrý v přípravě a špatný v posouzení následků, protože následky nevidí.

U reklamních účtů nastavte limity rozpočtu na straně platformy, ne na straně agenta. Limit v promptu je prosba, limit v nastavení účtu je pravidlo.

U vlastních a komunitních MCP serverů instalujte jen to, čemu rozumíte a co má dohledatelného autora. Dáváte jim přihlášení ke svému účtu. Open source neznamená bezpečné — jen to, že si to teoreticky můžete přečíst.

Citlivá data jen v placeném účtu se smluvní ochranou dat. Osobní údaje, zdravotní informace, mzdy, obchodní tajemství — a i tam v nejmenším nutném rozsahu; co jde agregovat nebo anonymizovat, agregujte a anonymizujte. Širší rámec je v kapitole AI eticky a bezpečně.

Když konektor selže nebo vrátí prázdno

Stane se to a v devíti případech z deseti to není porucha. Prázdná odpověď obvykle znamená jiný rozsah, než si myslíte — model hledal v jiném období, prostoru, property nebo složce; nechte si vypsat, co konkrétně hledal. Chyba oprávnění znamená, že jste při připojení odsouhlasili užší rozsah, a řeší se odpojením a novým připojením. Chyba autentizace znamená vypršené pověření: odpojit, připojit, hotovo.

Nejhorší varianta je, když konektor vrací nesmysly, ale nehlásí chybu. Poznáte to jedině tak, že si namátkou ověříte dvě tři čísla přímo v rozhraní služby. Tuhle kontrolu dělejte u každého nového konektoru a pak periodicky.

Předchozí odpověď mi nesedí — [je prázdná / čísla nesouhlasí
s tím, co vidím v nástroji]. Než to zkusíš znovu, popiš mi:

- který konektor a jakou jeho schopnost jsi použil
- s jakými parametry (období, účet, property, složka, filtr)
- kolik záznamů ti to vrátilo a jestli se něco ořízlo
- co v odpovědi pochází z načtených dat a co je tvůj závěr

Pak navrhni, co v zadání změnit. Neopakuj dotaz, dokud se
neshodneme na tom, co bylo špatně.

Vrátí popis, ze kterého je obvykle hned vidět, kde to uteklo — typicky špatné období nebo špatný účet. Poslední věta je tam proto, že opakování téhož dotazu s nadějí na lepší výsledek je nejrozšířenější způsob, jak strávit půl hodiny bez posunu.

Nejčastější chyby

• Zapnout deset konektorů naráz. Ztratíte přehled, odkud data přišla, a při první divné odpovědi vypnete všechno. Jeden konektor, týden na čtení, pak další.
• Odklikat obrazovku s oprávněními. Je to jediné místo, kde rozhodujete vy. Čtení trvá minutu a rozhoduje o tom, co model smí příští rok.
• Nechat agenta publikovat. Fronta konceptů, kterou jste viděli, je bezpečná; přímá publikace není.
• Vyvozovat pravidla z pěti příspěvků. Metriky ze sociálních sítí jsou u malých účtů hodně šumu. Když model tvrdí vzorec, ptejte se, na kolika případech stojí.
• Počítat s cenami z paměti modelu. Ceníky se mění a model si pamatuje stav ze svého tréninku; aktuální ceník mu vždycky vložte do promptu.
• Dát API klíč službě, kterou neznáte. Kdo má klíč, utrácí na váš účet. Když už, tak samostatný klíč s nízkým rozpočtovým limitem — a dávku nikdy nepouštějte bez zkušebního běhu na pár položkách.
• Zaměnit časovou shodu za příčinu. V reportech, kde se spojuje analytika s tím, co jste dělali, vzniká kauzalita sama od sebe.

Co vám to přinese

• Čas: střízlivě 3–5 hodin týdně u člověka, který dnes přenáší data mezi analytikou, plánovačem a grafickým nástrojem.
• Peníze: úspora není v softwaru, ale v tom, co se začne dělat. Vyhodnocení, které dřív nikdo nedělal, mění, co se příště vydá. U Gemini API navíc dávkový režim za poloviční cenu zlevní každou velkou úlohu.
• Klid: konec pocitu, že někde v datech je odpověď, kterou nikdo nemá čas hledat.
• Kvalita: model pracuje s aktuálními daty ze zdroje, ne s tím, co jste stihli zkopírovat. Mizí tichá chyba typu „přepsal jsem číslo z minulého týdne".

Pro tip

Pokročilý trik, který funguje líp než další konektor: napište si jednostránkový popis vašeho provozu — jak se jmenují klienti a projekty, které property v analytice patří komu, jak se jmenují kanály v plánovači, kde bydlí šablony — a uložte ho do trvalého kontextu, se kterým model pracuje. Konektory pak přestanou hledat naslepo: věta „udělej report pro Nováka za červenec" najednou znamená správnou property, správnou složku a správný formát.

A závěrečné pravidlo: konektor je oprávnění připravovat, ne uzavírat. Číst, hledat, třídit, navrhovat, zakládat koncepty — ano. Publikovat, platit, mazat — člověk, pokaždé. Dejte si do kalendáře čtvrtletní připomínku „revize konektorů a klíčů" a při ní vypněte všechno, co jste tři měsíce nepoužili. Práva, která nemáte udělená, se nedají zneužít, a klíč, který neexistuje, se nedá ukrást.