Connectez et testez votre plugin

Testez chaque fonctionnalité séparément avant de tester le plugin complet une fois installé. Si le plugin inclut un serveur MCP, commencez par connecter ce serveur à ChatGPT et par l’y évaluer. Empaquetez ensuite le plugin avec ses skills et testez l’ensemble du parcours. Si le plugin contient uniquement des skills, vous pouvez passer directement à la deuxième section.

Conservez vos prompts d’évaluation et leurs résultats tout au long du développement pour comparer le comportement du plugin d’une version à l’autre.

Testez un serveur MCP (facultatif)

Préparez le point de terminaison

Vérifiez les points suivants :

• Le serveur MCP est accessible via un point de terminaison HTTPS public ou via Secure MCP Tunnel.
• Si vous utilisez un point de terminaison public, il prend en charge le transport HTTP en streaming, généralement sur /mcp. Si vous utilisez un tunnel, il peut atteindre le serveur MCP configuré en stdio ou en HTTP.
• Les outils disposent de noms, de descriptions, de schémas et d’annotations.
• La découverte des paramètres d’authentification fonctionne pour les outils qui nécessitent un compte.

Utilisez Secure MCP Tunnel pour connecter un serveur MCP privé à ChatGPT sans l’exposer sur Internet. Un tunnel de développement ou un autre service de redirection HTTPS peut également fournir un point de terminaison pour les tests locaux. Ces solutions de test ne remplacent pas le point de terminaison HTTPS public requis pour soumettre le plugin.

Inspectez le serveur MCP

Utilisez MCP Inspector pour afficher la liste des outils et les appeler directement :

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Testez chaque outil avec des entrées représentatives. Couvrez aussi les cas limites, les identifiants manquants et les résultats vides. Vérifiez la validation des schémas, les erreurs d’authentification, les annotations, le fonctionnement des confirmations et le résultat que le modèle peut lire.

Ajoutez le serveur MCP

Les règles du compte et de l’espace de travail s’appliquent à l’ajout et à l’utilisation de serveurs MCP personnalisés.

1. Ouvrez la page Plugins de ChatGPT.
2. Sélectionnez le bouton plus, puis Ajouter un serveur MCP personnalisé.
3. Saisissez le nom et la description qui s’afficheront pour les utilisateurs.
4. Sous Connexion, choisissez le mode de connexion :
   • Pour un point de terminaison public, saisissez l’URL du serveur MCP en incluant le chemin /mcp.
   • Pour Secure MCP Tunnel, sélectionnez Tunnel, puis choisissez un tunnel disponible ou saisissez son tunnel_id.
5. Configurez l’authentification, lisez l’avertissement sur les risques, puis sélectionnez Je comprends et je souhaite continuer.
6. Sélectionnez Créer en tant que plugin.
7. Examinez les outils et les métadonnées que ChatGPT a détectés sur le serveur.

Si ChatGPT ne parvient pas à se connecter, vérifiez le point de terminaison HTTPS public avec MCP Inspector ou, si vous utilisez un tunnel, vérifiez son association à l’espace de travail et l’état de tunnel-client. Corrigez les erreurs de transport, d’initialisation, de schéma ou d’authentification avant de poursuivre.

Vérifiez la sélection des outils

Installez le plugin que vous venez de créer, puis démarrez une nouvelle conversation. Saisissez @ dans la zone de saisie et sélectionnez le plugin. Constituez un jeu d’évaluation comprenant :

• Des demandes directes qui doivent déclencher l’appel à un outil précis.
• Des demandes indirectes qui expriment le même objectif.
• Des demandes de suivi qui réutilisent des identifiants issus de résultats précédents.
• Des opérations d’écriture qui nécessitent une autorisation ou une confirmation.
• Des demandes non prises en charge qui ne doivent déclencher aucun appel d’outil.

Pour chaque demande, consignez l’outil sélectionné, ses arguments, le résultat, les erreurs éventuelles et la manière dont les confirmations sont gérées. Rejouez les tests chaque fois que vous modifiez les noms, les descriptions, les schémas ou les annotations des outils.

Si le serveur renvoie une interface utilisateur facultative, testez à la fois le composant et le résultat que le modèle peut lire.

Testez le serveur dans le Playground de l’API

Pour consulter les journaux bruts des requêtes et des réponses, ouvrez le Playground de l’API :

1. Choisissez Outils → Ajouter → Serveur MCP.
2. Saisissez l’adresse du point de terminaison HTTPS et établissez la connexion.
3. Exécutez des prompts de test et examinez les données des requêtes et des réponses.

Actualisez les métadonnées

Après avoir modifié les noms, les descriptions, les schémas ou les annotations des outils, les paramètres d’authentification ou les ressources de l’interface utilisateur, procédez comme suit :

1. Déployez ou redémarrez le serveur MCP.
2. Ouvrez la connexion sur la page Plugins de ChatGPT.
3. Sélectionnez Actualiser.
4. Vérifiez que les métadonnées annoncées par le serveur ont changé.
5. Démarrez une nouvelle conversation et relancez les tests concernés.

Cette procédure d’actualisation s’applique aux serveurs MCP personnalisés connectés directement à ChatGPT. Pour les plugins publiés, les mises à jour des outils font l’objet d’un examen continu. Si vous modifiez les informations soumises pour le plugin ou les skills importées, vous devez toujours créer une nouvelle version, la faire examiner et la publier.

Avant d’empaqueter le plugin, vérifiez les points suivants :

• La liste des outils correspond aux fonctionnalités décrites dans la documentation.
• Les résultats structurés de chaque outil respectent le schéma de sortie qu’il déclare.
• Les échecs d’authentification produisent des messages d’erreur utiles.
• Les prompts des cas positifs déclenchent la sélection des outils attendus. Ceux des cas négatifs ne déclenchent la sélection d’aucun outil.
• L’interface utilisateur facultative s’affiche sans erreur dans la console et restaure correctement son état.

Testez le plugin complet

Dès que le serveur MCP fonctionne, empaquetez le plugin complet et installez-le à partir d’une source locale. Si le plugin contient uniquement des skills, vous pouvez procéder immédiatement :

1. Empaquetez le plugin avec ses skills, son manifeste et, le cas échéant, sa connexion au serveur MCP.
2. Ajoutez le plugin à une marketplace locale, puis installez-le depuis le répertoire des plugins.
3. Démarrez une nouvelle conversation avec le plugin activé.
4. Testez des demandes représentatives des cas d’utilisation recensés pour le plugin.

Constituez un jeu d’évaluation comprenant :

• Des demandes directes qui doivent déclencher une skill.
• Des demandes indirectes qui expriment le même objectif.
• Des demandes de suivi qui dépendent d’un résultat précédent.
• Des demandes correspondant à des cas négatifs, pour lesquelles le plugin ne doit pas être utilisé.
• Des cas limites que le plugin ne prend volontairement pas en charge.

Pour chaque demande, vérifiez que le plugin suit les instructions de la skill, utilise les ressources prévues, exécute toutes les étapes requises et produit un résultat utile. Consignez les étapes omises, les activations inutiles et les résultats incohérents.

Pour les plugins qui incluent un serveur MCP, vérifiez également que les skills appellent les bons outils, que le workflow récupère les résultats de ces outils, que l’authentification fonctionne après l’installation et que les utilisateurs peuvent mener à bien chaque workflow qui combine skills et outils, du début à la fin.

Avant de soumettre le plugin, vérifiez les points suivants :

• Chaque skill s’active pour les demandes prévues.
• Des formulations similaires produisent un comportement cohérent.
• Les demandes non prises en charge n’activent pas le plugin.
• Après l’installation, le plugin retrouve les fichiers qu’il embarque et les références pointent vers les ressources prévues.
• Les prompts proposés pour démarrer correspondent à des workflows que le plugin peut mener à bien.
• Pour les plugins qui incluent un serveur MCP, les skills et les outils fournis fonctionnent ensemble comme prévu.