Conecta y prueba tu complemento

Prueba cada función por separado antes de probar el complemento completo una vez instalado. Si el complemento incluye un servidor MCP, primero conecta el servidor a ChatGPT y evalúalo allí. Luego empaqueta el complemento con sus habilidades y prueba la experiencia completa. Si el complemento solo incluye habilidades, puedes omitir la primera sección.

Guarda los prompts de evaluación y sus resultados durante todo el desarrollo para poder comparar el comportamiento entre versiones.

Prueba un servidor MCP (opcional)

Prepara el punto de acceso

Comprueba lo siguiente:

• Puedes acceder al servidor MCP a través de un punto de acceso HTTPS público o de Secure MCP Tunnel.
• Si usas un punto de acceso público, este admite HTTP con streaming, normalmente en /mcp. Si usas un túnel, este puede conectarse al servidor MCP configurado para usar stdio o HTTP.
• Las herramientas tienen nombres, descripciones, esquemas y anotaciones.
• El descubrimiento de la configuración de autenticación funciona para las herramientas que requieren una cuenta.

Usa Secure MCP Tunnel para conectar un servidor MCP privado a ChatGPT sin exponerlo a la internet pública. También puedes usar un túnel de desarrollo u otro servicio de reenvío HTTPS como punto de acceso para las pruebas locales. Estas opciones de prueba no sustituyen el punto de acceso HTTPS público que necesitas para enviar el complemento a revisión.

Inspecciona el servidor MCP

Usa MCP Inspector para listar las herramientas y llamarlas directamente:

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Prueba cada herramienta con entradas representativas, casos límite, solicitudes sin identificadores y casos que devuelvan resultados vacíos. Comprueba cómo se validan los esquemas y cómo se gestionan las confirmaciones. Revisa también los errores de autenticación, las anotaciones y el resultado que puede leer el modelo.

Agrega el servidor MCP

Las políticas de la cuenta y del Espacio de trabajo se aplican tanto al agregar servidores MCP personalizados como al usarlos.

1. Ve a Complementos de ChatGPT.
2. Selecciona el botón con el signo más y luego Agregar servidor MCP personalizado.
3. Ingresa el nombre y la descripción que verán los usuarios.
4. En Conexión, elige el método de conexión:
   • Si usas un punto de acceso público, ingresa la URL del servidor MCP con la ruta /mcp incluida.
   • Si usas Secure MCP Tunnel, selecciona Túnel y luego elige un túnel disponible o ingresa su tunnel_id.
5. Configura la autenticación, revisa la advertencia sobre los riesgos y selecciona Entiendo y quiero continuar.
6. Selecciona Crear como complemento.
7. Revisa las herramientas y los metadatos que ChatGPT detectó en el servidor.

Si ChatGPT no puede conectarse, verifica el punto de acceso HTTPS público con MCP Inspector o, si usas un túnel, comprueba a qué Espacio de trabajo está asociado y revisa el estado de tunnel-client. Resuelve los errores de transporte, inicialización, esquema o autenticación antes de continuar.

Comprueba la selección de herramientas

Instala el complemento que acabas de crear e inicia una nueva conversación. Escribe @ en el campo del prompt y selecciona el complemento. Crea un conjunto de pruebas de evaluación que incluya:

• Solicitudes directas para las que se deba llamar a una herramienta específica.
• Solicitudes indirectas que expresen el mismo objetivo.
• Solicitudes de seguimiento que reutilicen identificadores de resultados anteriores.
• Acciones de escritura que requieran autorización o confirmación.
• Solicitudes no compatibles para las que no se deba llamar a ninguna herramienta.

Para cada solicitud, registra la herramienta seleccionada, los argumentos, el resultado, los errores y cómo se gestionó la confirmación. Vuelve a ejecutar las pruebas cada vez que cambies los nombres, las descripciones, los esquemas o las anotaciones de las herramientas.

Si el servidor devuelve una interfaz de usuario opcional, prueba tanto el componente como el resultado que puede leer el modelo.

Haz pruebas en el Playground de la API

Para ver los registros sin procesar de solicitudes y respuestas, abre el Playground de la API:

1. Selecciona Herramientas → Agregar → Servidor MCP.
2. Ingresa el punto de acceso HTTPS y conéctate.
3. Ejecuta los prompts de prueba e inspecciona los datos de las solicitudes y respuestas.

Actualiza los metadatos

Si cambias los nombres, las descripciones, los esquemas o las anotaciones de las herramientas, la autenticación o los recursos de la interfaz de usuario, sigue estos pasos:

1. Despliega o reinicia el servidor MCP.
2. Abre la conexión en Complementos de ChatGPT.
3. Selecciona Actualizar.
4. Comprueba que los metadatos que anuncia el servidor reflejen los cambios.
5. Inicia una nueva conversación y vuelve a ejecutar las pruebas afectadas.

Este procedimiento de actualización se aplica a los servidores MCP personalizados que se conectan directamente a ChatGPT. Las actualizaciones de herramientas de los complementos publicados pasan por una revisión continua. Si modificas la información que enviaste sobre el complemento o las habilidades importadas, debes crear una nueva versión, enviarla a revisión y publicarla.

Antes de empaquetar el complemento, comprueba lo siguiente:

• La lista de herramientas coincide con las funciones documentadas.
• Los resultados estructurados se ajustan al esquema de salida declarado por cada herramienta.
• Los fallos de autenticación devuelven mensajes de error útiles.
• Con los prompts positivos, el modelo selecciona las herramientas esperadas. Con los negativos, no selecciona ninguna.
• La interfaz de usuario opcional se muestra sin errores en la consola y restaura su estado correctamente.

Prueba el complemento completo

Una vez que el servidor MCP funcione, empaqueta el complemento completo e instálalo desde una fuente local. Si el complemento solo incluye habilidades, puedes hacerlo de inmediato:

1. Empaqueta el complemento con sus habilidades, su archivo de manifiesto y, si corresponde, la conexión al servidor MCP.
2. Agrega el complemento a un marketplace local e instálalo desde el directorio de complementos.
3. Inicia una nueva conversación con el complemento habilitado.
4. Prueba solicitudes representativas del inventario de casos de uso del complemento.

Crea un conjunto de pruebas de evaluación que incluya:

• Solicitudes directas que deban activar una habilidad.
• Solicitudes indirectas que expresen el mismo objetivo.
• Solicitudes de seguimiento que dependan de un resultado anterior.
• Solicitudes de prueba negativas que no deban activar el complemento.
• Casos límite que el complemento no admite por diseño.

Para cada solicitud, verifica que el complemento siga las instrucciones de la habilidad, use los recursos esperados, complete todos los pasos necesarios y produzca un resultado útil. Registra los pasos omitidos, las activaciones innecesarias y los resultados inconsistentes.

Si el complemento incluye un servidor MCP, comprueba también que las habilidades llamen a las herramientas correctas, que los resultados de las herramientas se reincorporen al flujo de trabajo, que la autenticación funcione después de la instalación y que los usuarios puedan completar de principio a fin cada flujo de trabajo que combine habilidades y herramientas.

Antes de enviar el complemento a revisión, comprueba lo siguiente:

• Cada habilidad se activa con las solicitudes previstas.
• Las solicitudes formuladas de manera similar producen un comportamiento consistente.
• Las solicitudes no compatibles no activan el complemento.
• Después de la instalación, se puede acceder a los archivos incluidos y las referencias apuntan a los recursos correctos.
• Los prompts iniciales del complemento representan flujos de trabajo que el complemento puede completar.
• Si el complemento incluye un servidor MCP, las habilidades y las herramientas incluidas funcionan en conjunto según lo previsto.