CMS administrace, do které už skoro nechodíme. Naše zkušenost s AI a MCP

Administraci máme. Jen ji skoro nepotřebujeme.

Na našem sandbox pet-projektu IdealniPes.cz používáme Payload CMS. Má klasickou administraci, ve které můžeme zakládat články, upravovat obsah nebo spravovat jednotlivé záznamy. Jenže při běžné práci ji téměř neotevíráme.

Obsah webu totiž spravujeme prostřednictvím AI asistenta, který je s Payloadem propojený přes MCP (Model Context Protocol). 

Místo procházení administračních formulářů pracujeme v chatovacím okně. Zadáme úkol, necháme asistenta načíst potřebné informace, připravit změny a zkontrolujeme výsledek. Pokud něco neodpovídá našim představám, pokračujeme v konverzaci a zadání upřesníme. Nejde přitom jen o generování textů.

Asistent dokáže pracovat přímo se strukturovaným obsahem webu. Může vyhledávat existující záznamy, číst jejich data, připravovat nové a upravovat ty současné. A právě tím se mění způsob, jakým s CMS pracujeme.

Jeden úkol v chatu, několik změn na webu

Představme si, že potřebujeme připravit nový článek o konkrétním psím plemeni nebo srovnání dvou plemen. Při klasickém postupu bychom nejprve připravili text, přihlásili se do CMS, založili článek, vyplnili jednotlivá pole, doplnili metadata, vybrali související obsah a následně vše zkontrolovali. S AI asistentem můžeme celý úkol pojmout jinak:

„Připrav článek porovnávající tato dvě plemena. Zaměř se na rozdíly důležité pro budoucí majitele, vycházej z existujících dat webu, doplň relevantní interní odkazy a ulož výsledek jako koncept.“

Asistent může podle dostupných nástrojů načíst informace o plemenech, připravit obsah, doplnit metadata a založit příslušný záznam v CMS. Pokud chceme něco změnit, nemusíme znovu hledat příslušný formulář ani upravovat několik polí samostatně. Prostě pokračujeme:

„Zkrať úvod, více zdůrazni rozdíly v nárocích na pohyb a uprav závěr tak, aby nebyl příliš kategorický.“

V našem projektu už tímto způsobem obsah skutečně vytváříme a upravujeme. Konkrétní kroky se samozřejmě liší podle typu obsahu a možností připravených nástrojů. Podobná práce, která při klasické přípravě a následném ručním zadávání do CMS mohla zabrat celé dopoledne, dnes u některých úkolů zabere přibližně půl hodiny včetně iterací a kontroly.

Není to exaktní benchmark. Je to naše zkušenost s konkrétním workflow. Největší úspora přitom nevzniká jen rychlejším psaním, ale především odstraněním řady ručních kroků mezi přípravou obsahu a jeho uložením na web.

Co MCP přináší navíc oproti běžnému AI Content Workflow?

O automatizaci tvorby a publikování obsahu pomocí AI jsme už psali v článku AI Content Workflow: od generování textu k publikaci v CMS.

MCP představuje další praktický způsob, jak propojit AI asistenta s existujícími aplikacemi. Zjednodušeně jde o standardizované rozhraní, prostřednictvím kterého může asistent využívat nástroje jiných systémů. V našem případě jsou to operace nad obsahem CMS. Důležitá je především možnost obousměrné a průběžné komunikace.

Asistent nemusí pouze vytvořit obsah a odeslat ho k publikování. Může nejprve zjistit, co už na webu existuje, podle toho upravit svůj postup, provést několik souvisejících operací a následně s aktuálními daty znovu pracovat.

To všechno v rámci jedné konverzace. Podobných výsledků lze dosáhnout i vlastní integrací přes API. MCP není náhradou za API ani technologií, bez které by takové řešení nebylo možné. Je to ale způsob, jak dostupné operace zpřístupnit AI asistentům v jednotném formátu.

Nejde jen o zakládání nových článků

Ještě zajímavější než samotná tvorba obsahu může být práce s tím, co už na webu máme. Představme si například rozsáhlejší web s několika stovkami článků, služeb nebo produktů.

• Interní prolinkování: Asistent může vyhledat obsah související s nově publikovaným článkem a navrhnout, odkud by na něj měly vést odkazy. Nejen z nového článku na starší obsah, ale i opačně.
• Taxonomie: Může pracovat s existujícími kategoriemi a štítky, kontrolovat zařazení obsahu nebo upozornit na podobné a duplicitní termíny. Správně nastavený proces by přitom neměl bez rozmyslu zakládat nové kategorie.
• Překlady: U vícejazyčného webu může připravovat a aktualizovat jednotlivé jazykové verze včetně souvisejících metadat a interních odkazů.
• Hromadné úpravy: Pokud firma změní název služby nebo určitou terminologii, může asistent vyhledat dotčené stránky a připravit odpovídající změny.
• Kontrola obsahu: Může hledat neúplná metadata, chybějící informace, zastaralé formulace nebo nesrovnalosti mezi souvisejícími stránkami.

Tohle všechno jsou možné scénáře práce s AI asistentem napojeným na CMS. Jejich skutečná dostupnost závisí na implementovaných nástrojích, přístupových právech a datovém modelu webu. Není to tedy seznam funkcí, které automaticky získáme pouhou instalací MCP pluginu.

Pro projekt můžeme používat kontextové instrukce uložené například v Markdown souborech (.md). Ty určují tón komunikace, terminologii, požadovanou odbornost, strukturu obsahu nebo pravidla práce s metadaty a interními odkazy. Například:

„Nepopisuj každé psí plemeno jako ideálního rodinného společníka. Uváděj konkrétní nároky, možná omezení a rozdíly mezi plemeny. Vyhýbej se kategorickým tvrzením o povaze jednotlivých psů.“

Podobně můžeme definovat pravidla pro firemní web: jak komunikujeme se zákazníky, jakou odbornou hloubku očekáváme, které formulace nepoužíváme a jak má vypadat výstup pro jednotlivé typy stránek. Nejde jen o stylistiku. Pravidla mohou popisovat také datové modely, vztahy mezi obsahem nebo podmínky pro ukládání změn.

Samotný soubor instrukcí samozřejmě nezaručí kvalitní výsledek. Originální obsah stále vyžaduje vlastní informace, zkušenosti, ověřené podklady a redakční kontrolu. AI však může pomoci dodržovat nastavený proces konzistentněji.

Payload dnes. A co Drupal?

IdealniPes.cz využívá Payload, což je moderní API-first CMS. Možnost pracovat s jeho obsahem prostřednictvím externích nástrojů tak dobře odpovídá celkové koncepci platformy. Podobný přístup ale není omezený pouze na Payload.

Také Drupal, který ve Freely dlouhodobě využíváme pro rozsáhlejší weby a aplikace, má k dispozici MCP moduly. Ty umožňují zpřístupňovat vybrané operace nad obsahem, taxonomiemi, médii a dalšími částmi systému. Je tak možné uvažovat o AI asistované správě i u existujících webů, které vznikly dávno před současnou vlnou generativní AI.

Samotná dostupnost modulu ovšem neznamená hotové produkční řešení. Každý projekt má vlastní obsahovou strukturu, role, přístupová oprávnění a schvalovací procesy. U některých Drupal MCP modulů je navíc potřeba počítat s vývojovým stavem a odpovídajícími bezpečnostními omezeními. Zatímco u Payloadu vycházíme z naší praktické zkušenosti, možnosti Drupalu v tomto směru bereme jako technologii vhodnou k dalšímu ověření.

Podstatné je, že kvůli AI obsluze webu nemusí firma automaticky přecházet na nový CMS systém.

Rychlejší správa neznamená automatické publikování

U vlastního projektu si můžeme dovolit více experimentovat. Při správě klientských webů ale musí být mnohem jasněji nastavené hranice. Je velký rozdíl mezi asistentem, který smí vyhledávat informace, a takovým, který může hromadně přepisovat obsah nebo měnit publikované stránky.

Pro bezpečné využití proto potřebujeme především řízená oprávnění, možnost pracovat s koncepty, historii změn a schvalovací proces. AI například může připravit aktualizaci deseti stránek, ale samotné publikování zůstane na odpovědném redaktorovi.

A i když asistent správně provede všechny technické operace, stále to neznamená, že správně pochopil obchodní zadání nebo že vytvořený obsah odpovídá očekáváním. Kontrola výsledku proto zůstává zásadní součástí celého workflow.

Administrace nekončí. Jen přestává být jediným rozhraním.

Klasické administrační rozhraní CMS má stále smysl. Někdy je jednodušší upravit jedno pole přímo ve formuláři, jindy potřebujeme vizuální kontrolu stránky nebo přehled nad větším množstvím záznamů. Zkušenost z IdealniPes.cz nám ale ukazuje, že při každodenní tvorbě a úpravách obsahu může být mnohem pohodlnější pracovat přímo v konverzaci s asistentem.

A pokud už dnes podobný princip funguje na našem vlastním projektu, stojí za to zkoumat, kde může přinést hodnotu také na dlouhodobě provozovaných klientských webech.

Budoucnost CMS možná nebude v tom, kolik dalších funkcí přidáme do jeho administrace. Ale v tom, kolik běžné práce v ní už vůbec nebudeme muset dělat.