No hay mucho contenido disponible que explique cómo construir aplicaciones embebidas de ChatGPT, así que aquí tienes una consolidación práctica y traducida para ponerte en marcha. OpenAI ha publicado varias piezas de tooling oficial como la documentación del SDK de Apps y ejemplos, pero al construir aplicaciones reales conviene entender mejor el runtime y el protocolo MCP para evitar sorpresas.

Lección 1 - Abrazar MCP: aunque la documentación de ChatGPT Apps insinúa que las Apps usan MCP, lo útil es pensar que las Apps son una interfaz gráfica sobre MCP. Diseña tu arquitectura conforme a los conceptos de MCP: cada interfaz o página es un Recurso y cada API es una Herramienta. Un App puede tener uno o varios Recursos y cada Recurso puede exponer varias Herramientas. Si no respetas esas fronteras, las abstracciones funcionan en prototipos pero fallan en producción con ChatGPT.

Lección 2 - Invalidar caches siempre: al desplegar tu App puede ser difícil saber si ChatGPT ha recogido los cambios de tus Recursos. Para garantizar que siempre interactúas con la versión más reciente actualiza el URI del Recurso en tu servidor MCP y además usa la opción Refresh en el modal del conector de ChatGPT cada vez que cambies la UI. Una práctica útil es añadir un timestamp al URI del Recurso para forzar bust de caché, pero igualmente necesitas refrescar la conexión tras cada cambio significativo.

Lección 3 - Hay más APIs de runtime de las documentadas: la documentación oficial cubre alrededor de dos tercios del API que realmente existe en runtime. Desde mi experiencia puedes acceder a funciones como llamada a completions, llamadas a herramientas, descarga y subida de ficheros, notificaciones de navegación y cambios de altura intrínseca, apertura de modales, modo de visualización y metadatos de herramientas, entre otras. Ten cuidado con los ejemplos oficiales: algunos no respetan todas las variables globales del runtime y varios ejemplos ya están desactualizados respecto a la librería apps-sdk-ui.

Consejos prácticos: 1) Diseña tus vistas como Resources y tus integraciones como Tools. 2) Implementa bust de caché en tus URIs y automatiza el refresh del conector. 3) Inspecciona el runtime desde una App en ChatGPT para descubrir campos útiles no documentados. 4) Usa una simulación local si quieres iterar rápido en la UI y visualizar eventos del runtime antes de desplegar.

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Si quieres, puedo prepararte una plantilla inicial basada en MCP, un checklist de despliegue para evitar problemas de cache y una lista de campos runtime que conviene monitorizar mientras iteras con ChatGPT Apps.