Bayangkan tim marketing Anda bisa bertanya kepada asisten AI, “Ads mana yang paling boros minggu ini?” tanpa harus membuka lima dashboard berbeda. Untuk menjawab pertanyaan tersebut berdasarkan data aktual, asisten AI perlu terhubung ke berbagai tools yang digunakan tim. Di sinilah MCP berperan sebagai standar yang memungkinkan AI terhubung dengan sistem eksternal melalui mekanisme yang seragam. Tanpa standar ini, setiap integrasi biasanya membutuhkan penghubung khusus.
Bagi brand dan agensi, MCP semakin relevan karena mulai diadopsi oleh platform ads besar. Memahami cara kerjanya membantu tim marketing melihat peluang otomatisasi sekaligus mengantisipasi risiko yang menyertainya.
Apa Itu MCP?
MCP (Model Context Protocol) adalah protokol terbuka yang memungkinkan aplikasi AI, seperti conversational assistant, terhubung ke sistem eksternal dengan cara yang terstandarisasi. Protokol ini dikembangkan oleh Anthropic dan diperkenalkan pada 25 November 2024. Sejak itu, MCP juga diadopsi oleh berbagai perusahaan teknologi, termasuk OpenAI, Google DeepMind, dan Microsoft.
Sebelum MCP hadir, integrasi antara aplikasi AI dan setiap tools umumnya harus dikembangkan secara terpisah. Pendekatan ini membuat proses integrasi lebih repetitif dan pemeliharaannya lebih kompleks. MCP menawarkan standar bersama sehingga berbagai aplikasi AI dapat terhubung dengan server yang kompatibel tanpa harus membangun mekanisme integrasi dari awal.
Sederhananya, MCP bekerja seperti konektor standar yang memungkinkan aplikasi AI berkomunikasi dengan berbagai tools melalui mekanisme yang sama.
Pada Desember 2025, MCP disumbangkan ke Agentic AI Foundation di bawah Linux Foundation. Langkah ini memperkuat pengelolaan MCP sebagai standar terbuka yang dapat dikembangkan bersama oleh berbagai pihak, bukan hanya oleh satu perusahaan.
Cara Kerja MCP
Untuk memahami cara kerja MCP, ada tiga komponen utama yang perlu diketahui, yaitu host, client, dan server. Ketiganya memiliki fungsi berbeda dalam menghubungkan aplikasi AI dengan sistem eksternal.
1. Host
Host adalah aplikasi AI yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Contohnya adalah AI assistant atau aplikasi developer yang dapat menerima pertanyaan, memahami konteks, dan menentukan kapan perlu menggunakan tools eksternal.
Misalnya, Anda meminta AI assistant menganalisis performa ads minggu ini. Host akan mengelola permintaan tersebut dan mengoordinasikan penggunaan tools yang diperlukan untuk mengambil data dari platform ads.
2. Client
Client adalah komponen di dalam host yang menangani komunikasi dengan server MCP. Client meneruskan permintaan dan menerima respons dari server menggunakan protokol yang telah ditentukan.
Dalam skenario analisis ads, client memungkinkan host berkomunikasi dengan server MCP milik platform ads untuk mengambil data campaign. Setiap koneksi ke server MCP umumnya dikelola melalui client tersendiri.
3. Server
Server MCP menyediakan kemampuan yang dapat digunakan aplikasi AI, termasuk tools untuk menjalankan tindakan dan resources untuk menyediakan informasi atau konteks.
Sebagai contoh, server MCP sebuah platform ads dapat menyediakan tool untuk mengambil laporan performa campaign, membaca metrik ads, atau mengakses informasi tertentu dari akun yang terhubung. Akses tersebut tetap bergantung pada kemampuan yang disediakan server dan izin yang diberikan.
Dengan ketiga komponen ini, AI dapat menggunakan data dan tools eksternal melalui mekanisme yang terstandarisasi, tanpa harus menangani setiap integrasi dengan cara yang berbeda.
Baca juga: 10 Elemen Influencer Ads yang Terbukti Meningkatkan Conversion Rate
Perbedaan MCP dan API
API (Application Programming Interface) adalah antarmuka yang memungkinkan suatu aplikasi berkomunikasi dengan sistem atau layanan lain. Sementara itu, MCP merupakan protokol standar yang memudahkan aplikasi AI menemukan dan menggunakan kemampuan yang disediakan sistem eksternal.
Keduanya memiliki fungsi berbeda, tetapi dapat saling melengkapi. Banyak server MCP memanfaatkan API yang sudah tersedia untuk menyediakan akses ke data dan fitur suatu layanan melalui format yang lebih mudah digunakan oleh aplikasi AI.
Sebagai contoh, sebuah platform ads dapat menyediakan API untuk mengambil laporan campaign. Server MCP kemudian dapat mengekspos fungsi tersebut sebagai tool yang bisa dipanggil oleh AI sesuai kebutuhan.
Artinya, MCP tidak menggantikan API, melainkan menyediakan standar komunikasi yang membantu AI menggunakan berbagai tools secara lebih konsisten. Bagi tim marketing, perbedaan ini penting ketika mengevaluasi apakah suatu platform cukup menyediakan API atau juga memiliki server MCP yang dapat digunakan oleh AI assistant.
Peluang dan Risiko MCP bagi Tim Marketing
MCP membuka peluang untuk menyederhanakan workflow marketing, tetapi penerapannya juga memerlukan kontrol keamanan yang memadai.
Dari sisi peluang, tim dapat menggunakan AI untuk mengambil laporan, membandingkan performa campaign, hingga mengidentifikasi anomali berdasarkan data dari berbagai sistem. Proses yang sebelumnya mengharuskan tim membuka beberapa dashboard dan menyusun laporan secara manual berpotensi menjadi lebih efisien.
Adopsi MCP juga mulai merambah platform ads. Contohnya adalah Google Ads MCP, Meta Ads MCP, dan TikTok Ads MCP. Implementasi pada masing-masing platform dapat berbeda, sehingga ketersediaan fitur, jenis akses, dan dukungan operasional perlu diperiksa secara terpisah.
Namun, otomatisasi melalui MCP juga membawa risiko keamanan. Salah satunya adalah tool poisoning, yaitu teknik manipulasi yang dapat menyisipkan instruksi berbahaya ke dalam deskripsi atau metadata tool sehingga memengaruhi cara AI menggunakannya. Selain itu, server dengan izin untuk mengubah data dapat menimbulkan risiko jika AI menjalankan tindakan yang tidak sesuai dengan tujuan pengguna.
Untuk mengurangi risiko tersebut, tim marketing sebaiknya memulai dengan read-only access agar AI hanya dapat membaca data sebelum memperoleh izin untuk mengubah pengaturan atau menjalankan campaign. Penerapan least-privilege access juga penting untuk memastikan setiap server hanya mendapatkan izin yang benar-benar dibutuhkan. Jika AI akan melakukan tindakan yang berdampak langsung, seperti mengubah budget atau mengaktifkan campaign, tim perlu menerapkan human approval sebelum perubahan dijalankan.
Selain itu, lakukan monitoring dan validasi secara berkala terhadap sumber data, hasil analisis, serta tindakan yang dilakukan AI. Langkah ini membantu tim mengidentifikasi kesalahan lebih awal dan memastikan otomatisasi tetap berjalan sesuai tujuan.
Penting untuk dipahami bahwa MCP tidak otomatis menjamin akurasi hasil analisis. Kualitas jawaban AI tetap dipengaruhi oleh keandalan sumber data, konfigurasi integrasi, kejelasan instruksi, dan proses validasi yang dilakukan tim.
MCP pada dasarnya menyediakan standar untuk menghubungkan AI dengan tools dan data eksternal, termasuk platform ads yang digunakan dalam aktivitas marketing. Bagi brand dan agensi, manfaatnya bukan sekadar otomatisasi, melainkan kemampuan mengintegrasikan workflow dengan lebih konsisten tanpa mengabaikan keamanan dan kontrol manusia.
Di sisi lain, pengelolaan ads yang semakin otomatis tidak menghilangkan kebutuhan untuk memilih kreator yang tepat. Keputusan tersebut tetap membutuhkan data yang relevan dan terukur. Melalui KOL.ID, Anda dapat mengevaluasi kreator, membandingkan rate card, dan menyusun pilihan berdasarkan kebutuhan campaign. Anda juga dapat mengakses fitur ranking KOL di Instagram, TikTok, dan YouTube untuk membantu proses riset dan pemilihan kreator sebelum campaign berjalan.
Dapatkan artikel terbaru kami lebih mudah di Google Search, AI Overviews, dan AI Mode.
