把你的应用接入 ChatGPT

把产品带进 ChatGPT，不应该从“把整个产品搬进去”开始。更稳的做法是先选一个明确的用户结果，围绕它设计少量 tools，搭建 MCP server，必要时再做 widget，然后在 ChatGPT developer mode 里验证核心流程。

官方页面：https://developers.openai.com/codex/use-cases/chatgpt-apps

你要构建什么

每个 ChatGPT app 通常由三部分组成：

1. MCP server：定义 tools，返回数据，处理账号连接，并指向 ChatGPT 需要加载的 UI resources。
2. 可选 web component：在 ChatGPT iframe 中渲染。可以用 React，也可以用 plain HTML、CSS、JavaScript。
3. model-driven tool calls：模型根据你提供的 metadata 决定何时调用 app tools。

Codex 最适合负责这些重复工程工作：

• 规划 tool surface 和 metadata。
• scaffold server 和 widget。
• 接好 local run scripts。
• 分阶段加入账号连接和部署改动。
• 写验证 loop，证明 app 在 ChatGPT 里能工作。

官方页面里当前 docs 多数使用 app 这个叫法，但部分旧页面或设置里仍可能出现 connector。做本地测试时，可以把它们理解为同一类 setup object。

使用的能力

相关官方说明：

• Apps SDK quickstart：https://developers.openai.com/apps-sdk/quickstart
• Build an MCP server：https://developers.openai.com/apps-sdk/build/mcp-server
• Testing：https://developers.openai.com/apps-sdk/deploy/testing
• Codex skills：https://developers.openai.com/codex/skills

起始提示词

请结合 $chatgpt-apps 和 $openai-docs，在这个 repo 中为 [use case] 规划一个 ChatGPT app。

要求：
- 先锁定一个核心用户结果。
- 提出 3-5 个 tools，每个 tool 都要有清楚的名称、说明、inputs 和 outputs。
- 判断 v1 是否需要 widget，还是可以先从 data-only 开始。
- MCP server 优先使用 TypeScript，widget 优先使用 React。
- 标出 auth、deployment 和 test requirements。

输出：
- Tool plan
- Proposed file tree
- Golden prompt set
- Risks and open questions

这个 prompt 只要求规划，不直接实现。先把 tools 和边界讲清楚，再 scaffold。

推荐技术栈

server 可以用 TypeScript 或 Python；widget 可以用 React，也可以从轻量 HTML/CSS/JS 开始。关键不是技术栈复杂，而是 tool contract 清楚。

使用步骤

1. 从一个窄的 app outcome 开始，让 Codex 规划 3 到 5 个 tools，每个 tool 都要有清楚的 name、description、inputs、outputs。
2. 判断 v1 是否需要 widget。能 data-only 就先 data-only；需要 UI 再做 widget。
3. 按现有 repo patterns scaffold MCP server 和可选 widget，不要一上来堆依赖。
4. 通过本地 HTTPS 路径运行，例如 ngrok 或 Cloudflare Tunnel。
5. 在 ChatGPT developer mode 里连接 app。
6. 用 small direct、indirect、negative prompt set 测试。
7. 迭代 metadata、state handling、structuredContent 和 _meta payloads，直到 core read flow 稳定。
8. 只有在 user-specific data 或 write actions 需要时，再加入 OAuth 2.1。
9. 准备 hosted preview，保持稳定 /mcp endpoint，检查 streaming 和 widget asset hosting。
10. 分享或提交前，完成 launch checklist。

Prompt 设计要点

强 prompt 通常包含六个要素：

• One clear outcome：说明 app 应该帮用户在 ChatGPT 里完成什么。
• Concrete stack：说明 server 用 TypeScript 还是 Python，widget 用 React 还是轻量方案。
• Explicit tool boundaries：每个 tool 只做一件事。
• Auth expectations：第一版能否 anonymous，还是必须 linked accounts 和 write actions。
• Local development path：说明用哪条 HTTPS testing path 接入 ChatGPT。
• Verification steps：告诉 Codex 跑哪些命令、测哪些 prompts、回报哪些 evidence。

避免一个 prompt 同时要求 planning、implementation、auth、deployment、submission 和 polish。更稳的 milestone 是：

1. Plan the App Before You Scaffold It。
2. Scaffold the First Working Version。
3. Add Auth Only After the Core Flow Works。
4. Prepare the App for Deployment and Review。

Launch Readiness

上线前至少确认：

• app 只有一个用户一眼能看懂的窄 outcome。
• tool set 小而明确，metadata、inputs、outputs 都清楚。
• MCP server 能端到端工作，并返回简洁 structuredContent。
• widget-only data 放在 _meta，不要塞进对话正文。
• widget 如有必要，能在 ChatGPT 内正确渲染。
• 本地 HTTPS 测试 loop 能通过 ChatGPT developer mode 跑通。
• direct、indirect、negative prompt set 都按预期触发 conversation flow 和 tool payloads。
• 账号连接只加在 user-specific data 或 write actions 真正需要的地方。
• deployment plan 和 launch-readiness review 覆盖 metadata、tool hints、privacy 和 test prompts。

常见坑