Também ouvimos isto dos nossos próprios clientes. Três em cada quatro clientes do DashThis estavam a exportar manualmente, a fazer capturas de ecrã ou a copiar e colar dados de marketing no ChatGPT e no Claude para realizar análises. Um dos participantes no nosso inquérito escreveu: «Tenho de enviar capturas de ecrã para o Claude, porque o meu conector MCP do Chrome não funciona com o DashThis.»
Já não é necessário fazer isto com os MCPs. Se trabalhar diretamente com assistentes de IA generativa para analisar dados, debater ideias, redigir e-mails ou outras tarefas, os MCPs facilitam muito a consulta dos seus dados de marketing em tempo real, em conjunto com o contexto do projeto da IA e o histórico de conversas.
Mas isso não significa que possa delegar toda a sua função de elaboração de relatórios à sua IA. O MCP resolve o problema de introduzir os seus dados no seu assistente de IA, mas a sua IA continua a precisar da sua experiência para saber o que esses números significam realmente para os seus clientes. Eis o que deve ter em conta ao adotar conectores MCP, como o da DashThis, no seu processo de elaboração de relatórios para os clientes.
Então, o que é exatamente o MCP?
O Model Context Protocol (MCP) é uma forma partilhada de os LLMs (Grandes Modelos de Linguagem) e os assistentes de IA, como o Claude e o ChatGPT, se ligarem diretamente aos seus relatórios interativos em tempo real e aos seus dados de marketing em ferramentas de relatórios como o DashThis, através de uma ligação segura.
A Anthropic lançou o MCP em 2024 como um padrão aberto, pelo que não está vinculado à IA de nenhuma empresa específica. Desde que uma ferramenta seja compatível com um servidor MCP, qualquer assistente de IA pode ligar-se a ele, incluindo ferramentas de programação como o Claude Code e o Cursor, que utilizam o mesmo protocolo MCP para se ligarem a bases de código e outras fontes de dados. Assim que os seus dados estiverem ligados, o Claude ou o ChatGPT podem consultá-los diretamente nas conversas.
Os MCPs ampliam o acesso do seu assistente de IA diretamente nas conversas. Além de utilizarem contexto próprio, como o que acabou de perguntar ou o que consta nas suas conversas anteriores, pode consultar diretamente os seus dados de marketing em tempo real no DashThis, na própria janela de conversa que já utiliza, seja no Claude.ai, no Claude Desktop ou no ChatGPT. Já não é preciso tirar capturas de ecrã de gráficos e colá-las no Claude.
Por que razão os servidores de análise MCP parecem estar por todo o lado em 2026
Se te parece que todas as ferramentas SaaS (incluindo o DashThis) vão implementar servidores MCP em 2026, não é imaginação tua. De acordo com o relatório de Scott Brinker e Frans Riemersma, «State of Martech 2026» , de Scott Brinker e Frans Riemersma, as menções aos servidores MCP passaram de zero para mais de 29 000 em 18 meses. Em comparação, o panorama da martech demorou 15 anos a atingir metade desse número e cresceu menos de um por cento só no último ano.
Só em 2026, assistimos ao lançamento de MCPs pela HubSpot, Meta Ads, Amazon Ads e TikTok. As ferramentas SaaS estão a desenvolver servidores MCP porque trabalhar com os dados através de um assistente de IA já não é uma novidade. O inquérito «The State of Martech 2026» revelou que 84% das equipas de marketing já estão a utilizar alguma versão desta tecnologia:
- IA integrada numa ferramenta existente que já utilizam
- Um assistente de IA específico, como o Claude ou o ChatGPT
- Uma ferramenta que desenvolveram internamente
Alguns destes conectores respondem a perguntas sobre os seus dados. Também podem agir de forma autónoma, gerindo diretamente os lances, os orçamentos e a segmentação das campanhas. A maioria das equipas de marketing ainda não chegou a esse ponto; o mesmo relatório revelou que a IA autónoma fica muito atrás dos casos de utilização analíticos e generativos em todas as categorias analisadas.
Mas, à medida que a IA se torna mais capaz, garantir a exatidão dos seus dados será ainda mais importante. Quando os seus conectores e agentes de IA atuam de forma autónoma, quaisquer imprecisões nos seus dados afetam todo o resto do seu fluxo de trabalho, pelo que vale a pena garantir a exatidão desde o início.
Três aspetos que o MCP não resolve no que diz respeito aos relatórios para os clientes
O MCP transfere os seus dados para o seu assistente de IA. O que este faz com esses dados continua a depender de si, de três formas específicas.
Não sabe como é que defines uma métrica
A maioria das métricas de marketing e dos exemplos de KPI tem uma definição e um cálculo específicos. As impressões e o alcance têm definições simples. No entanto, existem alguns cálculos de métricas que exigem que se defina como são calculados antes de os incluir num relatório.
Tomemos como exemplo o retorno sobre o investimento publicitário. Uma IA — e muitos de nós no mundo do marketing — calculamo-lo dividindo as receitas publicitárias pelo investimento publicitário. É uma simples aplicação de uma fórmula, certo? Mas é um pouco mais complicado do que isso.
- As comissões dos fornecedores ou as taxas de gestão de projetos contam como despesas?
- Incluem os custos com a mão-de-obra dos vossos colaboradores a tempo inteiro ou apenas os serviços de apoio aos meios de comunicação prestados por freelancers?
- Será que o conceito de «despesa» tem sequer o mesmo significado em todos os tipos de campanha? Um anúncio em vídeo acarreta custos de produção e localização que um simples anúncio com imagem nunca tem.
A sua IA, ao efetuar consultas através dos servidores MCP, não compreenderá estas nuances. Calculará o ROAS utilizando a fórmula que supõe e apresentará um valor que parece correto. Se não tiver tido em conta estas nuances, o valor a que chegará não corresponderá ao que o seu cliente está habituado a ver.
Para evitar isso, explique à sua IA, no chat, como é que você e o seu cliente definem o ROAS. Também pode anexar essa informação como contexto do projeto ou, em alternativa, apresentar-lhe primeiro um exemplo prático e, depois, indicar esse exemplo como referência para todos os cálculos seguintes.
Não sabe quais os dados que pertencem a cada cliente
O seu assistente de IA obtém dados reais através do conector, mas não tem como saber se esses dados são adequados às suas necessidades de análise.
Se o seu conector MCP puder aceder aos dados de mais do que um cliente através da mesma ligação, terá de se certificar de que, em cada ocasião, apenas está a obter os dados do cliente correto. Questões mais gerais, como «como estão a evoluir as minhas contas este mês», apresentam o maior risco, uma vez que a resposta pode parecer igualmente convincente, quer os dados subjacentes sejam os corretos ou não.
Para garantir que está a trabalhar com os dados corretos, terá de separar os dados manualmente, seja:
- Pedir ao assistente para indicar o nome do painel de controlo a partir do qual obteve os dados antes de utilizar os números
- Utilizar ferramentas como o «Projects» no Claude e o ChatGPT para manter os dados de cada cliente separados
Quando utilizar ferramentas ligadas ao MCP, verifique o que a própria documentação da ferramenta indica sobre a forma como esta trata os dados entre diferentes clientes e certifique-se de que a resposta que obtém se refere apenas à conta sobre a qual perguntou.
Uma agência que inquirimos descreveu exatamente esta abordagem: «Utilizamos o Claude Projects, criando um projeto para cada cliente para manter tudo separado. Atualmente, recebemos relatórios por e-mail que são importados automaticamente para o Dropbox; depois, colocamos esse PDF em cada projeto do Claude e geramos um relatório... para obter um resumo completo da conta.»
Não sabe como as vossas plataformas se relacionam entre si
Com os conectores MCP, cada canal funciona como uma ilha à parte e ficas com uma visão limitada dos teus dados.
Imagina que estás a realizar uma campanha multicanal no Google Ads, no Google Analytics 4, no Meta Ads e no TikTok Ads. Um cliente pergunta qual é o canal que está realmente a gerar conversões, para o ajudar a decidir a que plataforma deve atribuir o orçamento do próximo trimestre.
Os conectores MCP lêem os dados de cada canal individualmente. Permitem saber quantas conversões ocorreram num determinado canal, mas não indicam que um cliente clicou primeiro num anúncio do TikTok e, três dias depois, efetuou uma conversão após um anúncio de retargeting da Meta o ter trazido de volta.
Uma forma de contornar esta situação é ligar-se a uma plataforma de relatórios que já reúna as quatro fontes num único painel, mas continuará a ter de analisar esses dados por si próprio e determinar qual o canal a quem deve ser atribuído o mérito.
Algumas agências que inquirimos também pretendem que o seu assistente de IA sinalize proativamente anomalias, como quedas invulgares ou picos nos KPIs, antes de procederem a uma investigação mais aprofundada. O conector MCP do DashThis não oferece deteção automatizada de anomalias, mas ainda assim pode pedir à sua IA para procurar anomalias nos dados que esta obtém através do conector; por exemplo, solicitando-lhe que sinalize qualquer métrica que tenha registado uma variação superior à verificada no período de relatório anterior.
3 exemplos práticos de utilização do conector DashThis MCP nos seus relatórios
Criar resumos rápidos de relatórios sobre métricas específicas
Em vez de exportar um PDF ou fazer capturas de ecrã do seu painel de controlo antes de pedir à IA para o analisar, utilize o conector DashThis MCP para aceder aos seus dados diretamente a partir do seu painel de controlo. Crie um resumo rápido das suas métricas de conversão para analisar rapidamente antes de perguntar à IA o que mudou, especialmente no que diz respeito aos KPIs em que os seus clientes estão mais interessados.
Exemplo de solicitação: «Crie um resumo rápido dos dados de conversão no relatório de marketing digital B2B da Acme Corporation relativos aos últimos 30 dias.»
Resumo das métricas de conversão, criado através do conector MCP da DashThis e visualizado no Claude
Veja como este período de relatório se compara ao período anterior
Os números dos relatórios só fazem sentido quando se tem algo com que os comparar. Uma determinada métrica subiu ou desceu em relação ao mês passado? Como se compara com o mesmo período do ano passado?
Peça à sua IA para efetuar essa comparação logo após obter um instantâneo de métricas específicas, e ela calculará os números em relação ao seu período de relatório anterior por si. Isso dá-lhe a base analítica para elaborar um relatório completo relatório de análise de dados ou formular uma recomendação concreta.
Exemplo de solicitação: «Recupere as conversões do mês passado para o painel da Acme e compare-as com as do período anterior.»
Preparar um resumo pré-reunião para as partes interessadas
Pede ao teu assistente de IA para extrair o painel de controlo e transformá-lo em algo que possas apresentar pessoalmente ou enviar antecipadamente ao cliente.
Exemplo de solicitação: «Tenho amanhã uma reunião com um cliente da Acme Corporation. Analise o painel de controlo de marketing digital no DashThis e forneça-me um breve resumo que eu possa enviar às partes interessadas. Inclua dados sobre as principais métricas, o que está a funcionar, o que não está e algumas recomendações para discutir.»
Precisas de criar o teu próprio servidor MCP ou de utilizar um que já esteja criado?
Existem três formas de ligar os seus dados às suas ferramentas de IA. Eis uma comparação entre elas.
Opção 1: Utilizar plugins ou conectores individuais para importar os seus dados para o seu assistente de IA
O Claude e o ChatGPT dispõem de um vasto catálogo de conectores (denominados «plugins» e «apps» no ChatGPT). Em setembro de 2026, o Claude contava com mais de 500 conectores na categoria de vendas e marketing.
Desde que uma ferramenta suporte uma ligação MCP, pode ligar o seu assistente de IA à mesma. Algumas ligações são feitas com um único clique, enquanto outras exigem que copie primeiro uma configuração MCP para o seu assistente de IA. Depois de conceder as autorizações, pode consultar diretamente o seu assistente de IA sobre os seus dados. Dependendo das capacidades da ferramenta MCP, poderá até atualizar os seus dados ou relatórios a partir daí (isto denomina-se acesso de escrita).
No entanto, ligar mais ferramentas tem um custo:
- Precisão: Quanto mais ferramentas ligar, mais a IA terá de determinar qual a plataforma adequada para ler ao aceder aos seus dados. Isto torna-se mais complicado quando se consultam dados de várias fontes, o que pode afetar a precisão global. A OpenAI recomenda que os programadores liguem menos ferramentas, apesar de os seus sistemas permitirem até 128. Menos ferramentas ligadas significam menos risco de a IA recorrer à ferramenta errada.
- Custo de utilização da IA: Quanto mais MCPs ligares, mais janela de contexto utilizas, o que é importante se estiveres atento aos teus limites de utilização da IA ou ao teu orçamento.
Esta abordagem funciona melhor para agências com um conjunto de ferramentas mais reduzido e estável, para a exploração interna de dados ou se estiveres apenas a dar os primeiros passos na análise dos teus dados no ChatGPT ou no Claude.
Opção 2: Construa o seu próprio sistema
Esta opção implica criar uma camada de dados antes mesmo de se começar a trabalhar com o MCP. Reúne todas as fontes de dados num único local sob o seu controlo, define o que constitui uma conversão ou um lead em todas elas e mantém essa definição consistente à medida que os clientes e as ferramentas vão mudando. Só então liga o seu assistente de IA a essa camada.
A criação desta estrutura exige um tempo e um esforço técnico consideráveis. Além disso, requer um trabalho contínuo: cada novo cliente, cada nova plataforma e cada alteração na definição de uma métrica implica que alguém da vossa equipa tenha de atualizar essa camada para garantir a sua precisão. Isso é viável se tiverem poucos clientes, mas é de esperar que o trabalho aumente à medida que forem integrando mais clientes.
Este método oferece-lhe o máximo controlo sobre a forma como os seus dados são lidos e apresentados, bem como sobre as fontes que suporta. Se a sua agência dispuser de programadores internos ou de apoio na área de dados e tiver requisitos específicos que uma plataforma pré-construída não consiga satisfazer, esta é a opção ideal para si.
Opção 3: Utilizar uma plataforma de relatórios que já disponha de uma ligação ao MCP
Se a sua plataforma de relatórios já abrange os clientes e os canais com os quais trabalha, ligá-la permite que o seu assistente de IA leia e explore esses dados diretamente através do chat. Não é necessário criar nenhuma infraestrutura e há menos risco de se deparar com o problema da seleção de ferramentas que surge quando se tem de gerir vários conectores individuais.
No entanto, estás limitado ao que a tua plataforma de relatórios suporta. No caso das plataformas que não estão abrangidas, continuarás a precisar de outra forma de ligar esses dados.
Para a maioria das agências, especialmente se não tiverem uma equipa de engenharia ou desenvolvimento disponível e apenas pretenderem algo que funcione rapidamente, utilizar uma plataforma de relatórios como o DashThis, com a sua própria ligação ao MCP, é a forma mais fácil de começar. Os aspetos técnicos são tratados por si, e não precisa de se preocupar em criar a sua própria configuração nem em lidar com conectores de dados individuais. Deixe a criação da sua própria solução para mais tarde, caso as suas necessidades evoluam.
Conclusão: Explore o DashThis MCP para as ferramentas que já utiliza
O MCP não substitui o raciocínio de que irá precisar ao criar relatórios. Elimina, sim, o processo de copiar e colar e as idas e vindas que costumava fazer para manter as suas ferramentas sincronizadas. Agora pode consultar os seus relatórios do DashThis diretamente a partir das ferramentas de IA que já utiliza, em inglês simples e coloquial.
O conector MCP do DashThis está disponível para todos os clientes do DashThis e para os utilizadores da versão de avaliação gratuita, independentemente do plano, desde que tenham pelo menos um painel de controlo configurado. Por enquanto, é apenas de leitura, estando o acesso de escrita previsto para uma atualização futura.
Da próxima vez que estiver a preparar um relatório para um cliente, experimente perguntar diretamente ao seu assistente de IA, em vez de exportar primeiro. Liga já o teu assistente de IA ao DashThis.
Precisa de ajuda para começar? Os nossos guias de configuração permitem-lhe ligar-se em poucos minutos.
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