Klíčové body
- AmICited nyní registruje čtyři WebMCP nástroje na každé stránce, takže AI agent již v prohlížeči může vyhledávat na webu, zjišťovat termíny z glosáře, kontrolovat ceny a spustit kontrolu viditelnosti bez scrapování.
- Nástroje odpovídají z našeho vlastního vyhledávacího indexu a cenových dat, nikoliv z živého backendového volání, dokud je agent skutečně nevyvolá.
start_ai_visibility_check()je záměrně bez vedlejších účinků: vrací registrační URL, místo aby samostatně vytvářela účet nebo odesílala formulář.- Toto je oddělené od našeho souboru
llms.txta zároveň se s ním doplňuje: llms.txt je statický manifest pro crawlerové, WebMCP je živé, volatelné rozhraní pro agenty již na stránce. - Shrnutí: vytvořili jsme to, protože náš vlastní audit Agent Accessibility kontroluje právě tuto schopnost u jiných webů, a tak jsme ji nejprve zprovoznili sami u sebe.
Proč jsme to zprovoznili
Hodně času trávíme tím, že značkám říkáme, aby se staly srozumitelnými pro AI agenty: čistá data, strukturovaný obsah, odpovědi, které agent skutečně dokáže získat. WebMCP je nativní prohlížečová verze této rady a přišlo nám špatné říkat zákazníkům, ať to dělají, aniž bychom to dělali sami.
AmICited.com proto nyní zpřístupňuje malou sadu volitelných nástrojů prostřednictvím navigator.modelContext (prohlížečového API, které WebMCP definuje). Pokud chatujete s AI asistentem, který podporuje WebMCP – ať už jde o ranou Chrome origin trial nebo polyfill jako @mcp-b/global – a přistanete na našem webu, agent může tyto nástroje volat přímo, místo aby četl a hádal z vykreslené stránky.

Čtyři nástroje
Každý nástroj je pouze pro čtení nebo bez vedlejších účinků – žádný nástroj na stránce nemůže strhnout platbu z karty ani smazat data – a každý je dodáván s JSON schématem, takže agent přesně ví, co má poslat.
search_amicited()
Fulltextové vyhledávání napříč amicited.com: definice z glosáře, průvodce z akademie, blogové příspěvky, případové studie, datové zprávy, FAQ a další. Vyžaduje query (povinné), volitelný section pro omezení výsledků (glossary, academy, blog, case-studies, data-reports, faq, how-to, reviews, solutions, discussion, author, features) a volitelný limit (1–20, výchozí 5). Vrací názvy odpovídajících stránek, popisy a kanonické URL, seřazené podle váženého skórování, které upřednostňuje shody v názvu a štítcích a zvýhodňuje referenční sekce, jako je glosář.
lookup_ai_search_term()
Přímá linka do našeho glosáře s více než 700 termíny z oblasti AI vyhledávání, GEO a AEO. Vyžaduje term (povinné, např. "generative engine optimization") a vrací definici spolu s kanonickou URL pro citování.
get_amicited_pricing()
Nevyžaduje žádný vstup. Vrací aktuální názvy plánů, měsíční ceny a to, co každý plán zahrnuje – čerpá ze stejných dat, která pohánějí naši cenovou stránku, takže agent může odpovědět na otázku „kolik stojí AmICited“, aniž by se spoléhal na zastaralou, kešovanou kopii stránky.
start_ai_visibility_check()
Vyžaduje domain (povinné, např. "example.com", schéma a cesta se ignorují) a dělá přesně to, co dělá náš formulář „Začít zdarma“: normalizuje doménu a vytvoří registrační URL (https://app.flowhunt.io/sign-in?app=amicited&domain=<domain>), která vytvoří bezplatný účet a zařadí do fronty první kontrolu viditelnosti. Samo o sobě nic neodesílá ani nevytváří účet; vrací URL a poznámku vysvětlující, co se stane při jejím otevření. Tato hranice je záměrná, stejně jako Shopify při zavádění WebMCP záměrně vynechalo platby ze svých nástrojů „act“: agent může připravit akci, ale člověk (nebo explicitní potvrzovací krok) stále spouští vše, co vytváří stav.

Jak to zapadá k llms.txt
Také publikujeme soubor llms.txt a je snadné tyto dvě věci zaměnit, proto stojí za to přesně vysvětlit rozdíl:
- llms.txt je statický, prostý textový manifest, který AI crawler čte, aby pochopil, co je na webu a kde. Čte se jednou, kešuje se a znovu se čte podle vlastního plánu crawleru.
- WebMCP je živý a interaktivní. Agent, který již stránku vykresluje, může zavolat nástroj a získat čerstvou, strukturovanou odpověď v téže relaci – bez samostatného procházení, bez scrapování DOM.
Představte si llms.txt jako index a WebMCP jako recepčního: jeden agentovi říká, co existuje, druhý mu umožňuje skutečně položit otázku a dostat odpověď právě teď.
Co to znamená, pokud provozujete web
WebMCP je stále na začátku: návrh W3C Web Machine Learning Community Group, s editory z Chrome a Edge a podporou, která do prohlížečů přichází postupně. Směr je ale stejný, o jakém píšeme od té doby, co Shopify zavedlo WebMCP na tisíce eshopů: agenti přecházejí od čtení stránek k volání nástrojů a weby, které nabízejí jen to první, budou pro agenta pomalejší a méně spolehlivé – a tedy méně pravděpodobné, že se stanou zdrojem, kterému důvěřuje.
Pár věcí, které stojí za to udělat už teď, bez ohledu na to, zda sami WebMCP přijmete:
- Udělejte své klíčové odpovědi dohledatelné, nejen čitelné. Ceny, definice a základní fakta o vašem produktu by měly být někde, kde agent (nebo člověk) získá čistou odpověď, aniž by musel parsovat marketingovou stránku – stejný princip, který stojí za generativní optimalizací pro vyhledávače .
- Udržujte vedlejší účinky explicitní. Pokud kdykoli zpřístupníte akce agentům, řiďte se stejnou hranicí, kterou jsme nakreslili my i Shopify: agenti mohou připravovat a informovat, ale cokoli, co utrácí peníze nebo vytváří účet, by mělo vyžadovat explicitní potvrzovací krok.
- Zkontrolujte, kde skutečně stojíte. Náš audit Agent Accessibility kontroluje, zda web vůbec zpřístupňuje WebMCP nástroje, a AmICited v širším měřítku sleduje, zda vás ChatGPT, Perplexity, Claude a Přehledy Google AI vůbec citují.
Závěr
Být citován AI enginem a být volatelný AI agentem se stávají dvěma samostatnými, oběma nezbytnými věcmi. Zprovoznili jsme WebMCP na amicited.com, protože je to nejrychlejší způsob, jak být vůči zákazníkům upřímní o tom, jak „připravenost na AI agenty“ skutečně vypadá v praxi – nejen na slidu. Pokud chcete vidět, jak si vaše vlastní značka stojí v AI odpovědích dnes, přesně to Am I Cited měří.
