OpenAI ha permitido ejecutar aplicaciones completas directamente dentro de ChatGPT, transformando la forma en que construimos interfaces conversacionales y herramientas integradas. En este artículo explicamos cómo crear un tablero blanco colaborativo en tiempo real usando tldraw para el lienzo, Velt para comentarios y sincronización en vivo, y el protocolo Model Context Protocol MCP para conectar la aplicación con ChatGPT. Este enfoque evita crear otro chatbot alrededor del producto y permite que la aplicación se ejecute dentro del propio chat, facilitando comandos en lenguaje natural para agregar formas, notas adhesivas, comentarios y más.

En Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, hemos trabajado en integraciones similares para clientes que necesitan soluciones de inteligencia artificial, seguridad y colaboraci n en tiempo real. Si buscas una aplicaci n personalizada, visita nuestra p gina sobre desarrollo de aplicaciones a medida servicios de desarrollo de aplicaciones. Para proyectos que requieren capacidades de IA para empresas puedes consultar tambi n nuestra secci n de inteligencia artificial soluciones de inteligencia artificial.

Resumen funcional del tablero blanco integrado en ChatGPT: el widget web es la interfaz que ChatGPT renderiza, en este caso el canvas de tldraw, y el servidor MCP expone las herramientas que el asistente puede invocar, como a ado de figuras, notas o comentarios. Al dictar un comando como añade un rect ngulo, ChatGPT decide la herramienta adecuada, env a los par metros al servidor MCP y la aplicaci n actualiza el canvas en tiempo real para todos los participantes conectados.

Componentes clave y por qu utilizar cada uno: tldraw ofrece herramientas de dibujo, formas y sincronizaci n nativa para tableros compartidos; Velt gestiona la colaboraci n en tiempo real, comentarios, cursores en vivo y presencia mediante SDK y API REST; y MCP act a como puente entre la comprensi n del lenguaje natural de ChatGPT y las acciones concretas en el frontend. Juntos permiten controles via lenguaje natural, persistencia de comentarios y una experiencia colaborativa fluida.

Arquitectura general y flujo: el widget de frontend incluye el canvas tldraw y los componentes de Velt para comentarios y presencia. El servidor MCP define herramientas con descripciones e input schema que ChatGPT usa para mapear frases a par metros estructurados. Al llamarse una herramienta, el MCP valida los datos, construye la respuesta estructurada y la env a al widget mediante metadatos que indican qu UI abrir. Para la gesti n de comentarios el MCP interact a con la API de Velt para crear y emitir comentarios con contexto de usuario.

Buenas pr cticas y consideraciones t cnicas: validar siempre los par metros en el servidor con una librer a de esquema para evitar entradas inv lidas; asegurarse de que los dominios de ChatGPT est n permitidos en la configuraci n de Velt; exponer el servidor local con una herramienta como ngrok para las pruebas; y comprobar permisos del navegador si el widget no se carga debido a restricciones de red local. Adicionalmente proveer identificaci n de usuario evita confusiones en los indicadores de presencia y avatars, lo cual es importante para experiencias colaborativas reales.

Pasos altos para implementar la vers i n b sica: configurar tldraw como canvas sincronizado por sala; integrar Velt para comentarios y cursores en tiempo real; construir un servidor MCP que declare herramientas y esquemas descriptivos para ChatGPT; validar entradas en el servidor y traducir llamadas en actualizaciones estructuradas del canvas; desplegar y exponer el MCP mediante ngrok o un endpoint p blico; registrar la aplicaci n en ChatGPT mediante el MCP URL; probar comandos naturales como a ada una nota o dibuja una flecha y revisar la respuesta en la interfaz.

Ideas para ampliar la aplicaci n y casos de uso empresariales: plantillas y formas personalizadas para diagramas y flujos de trabajo, herramientas de resumen autom tico de comentarios usando modelos de lenguaje, integraci n con flujos de trabajo de negocio y BI para exportar estados a informes Power BI, y autom tizaciones que activen procesos externos. Si tu empresa necesita integrar servicios cloud aws y azure o desplegar la soluci n en entornos seguros, podemos ayudar con arquitecturas escalables y seguras para producci n.

Seguridad y cumplimiento: cuando se construyen herramientas colaborativas y se maneja informaci n sensible, la ciberseguridad es imprescindible. En Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting para evaluar y reforzar la seguridad de la aplicaci n, asegurar tokens y endpoints, y auditar permisos de las APIs que se integran en el flujo colaborativo. Esto garantiza que la plataforma de trabajo compartido cumpla con las mejores pr cticas y normativas vigentes.

Palabras clave y beneficios para tu negocio: aplicaciones a medida y software a medida que aceleran la colaboraci n; inteligencia artificial e ia para empresas que potencian la automatizaci n; agentes IA que integran acciones y procesos directamente desde chat; servicios cloud aws y azure para despliegues escalables; servicios inteligencia de negocio y power bi para an lisis y visualizaci n; y ciberseguridad para proteger tus datos y usuarios. En Q2BSTUDIO conjugamos todas estas capacidades para crear soluciones completas y seguras adaptadas a cada cliente.

Recursos y pr ximos pasos: comenzar con un prototipo local, validar los flujos de usuario y la experiencia conversacional, luego integrar autenticaci n real y sustituir usuarios mock por cuentas verificadas. Si quieres convertir este prototipo en una aplicaci n de producci n o necesitas consultor a para integraciones de IA y cloud, nuestro equipo en Q2BSTUDIO puede asesorarte y desarrollar la soluci n a medida que tu proyecto requiere.