Connectez et testez votre plugin

Testez chaque capacité avant de tester le plugin complet installé. Si le plugin comprend un serveur MCP, commencez par connecter et évaluer ce serveur en mode développeur. Créez ensuite le package du plugin avec ses skills et testez l’expérience complète. Pour les plugins composés uniquement de skills, vous pouvez ignorer la première section.

Conservez vos prompts d’évaluation et leurs résultats tout au long du développement afin de comparer le comportement 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 le Tunnel MCP sécurisé.
• Le point de terminaison public prend en charge le transport HTTP en streaming, généralement sur /mcp, ou le tunnel peut accéder au serveur MCP stdio ou HTTP configuré.
• Les noms, descriptions, schémas et annotations des outils sont présents.
• La découverte des paramètres d’authentification fonctionne pour les outils qui nécessitent un compte.

Utilisez le Tunnel MCP sécurisé pour connecter un serveur MCP privé en mode développeur sans l’exposer sur Internet. Un tunnel de développement ou un autre service de transfert HTTPS peut également fournir un point de terminaison pour les tests locaux. Ces options de test ne remplacent pas le point de terminaison HTTPS public requis pour soumettre un plugin.

Inspectez le serveur MCP

Utilisez MCP Inspector pour répertorier et appeler directement les outils :

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Testez chaque outil avec des entrées représentatives, des cas limites, des identifiants manquants et des résultats vides. Vérifiez la validation des schémas, les erreurs d’authentification, les annotations, le comportement des confirmations et le résultat lisible par le modèle.

Activez le mode développeur

Dans ChatGPT :

1. Ouvrez les Paramètres.
2. Sélectionnez Sécurité et connexion.
3. Activez le Mode développeur.

La disponibilité du mode développeur peut dépendre des règles applicables au compte et à l’espace de travail.

Ajoutez le serveur MCP

1. Accédez aux Plugins ChatGPT.
2. Sélectionnez le bouton plus.
3. Saisissez un nom et une description destinés aux utilisateurs.
4. Sous Connexion, choisissez la méthode de connexion :
   • Pour un point de terminaison public, saisissez l’URL du serveur MCP, en incluant le chemin /mcp.
   • Pour le Tunnel MCP sécurisé, sélectionnez Tunnel, puis choisissez un tunnel disponible ou saisissez son tunnel_id.
5. Créez la connexion.
6. Examinez les outils et les métadonnées découverts sur le serveur.

Si ChatGPT ne parvient pas à se connecter, vérifiez le point de terminaison HTTPS public avec MCP Inspector, ou vérifiez l’association du tunnel 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 continuer.

Vérifiez la sélection des outils

Démarrez une nouvelle conversation et ajoutez la connexion MCP depuis le menu des outils. Créez un jeu d’évaluation comprenant :

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

Pour chaque demande, consignez l’outil sélectionné, les arguments, le résultat, les erreurs et le comportement des confirmations. Réexécutez le jeu d’évaluation 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 lisible par le modèle.

Testez 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 le point de terminaison HTTPS et connectez-vous.
3. Exécutez des prompts de test et inspectez les données des requêtes et des réponses.

Actualisez les métadonnées

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

1. Déployez ou redémarrez le serveur MCP.
2. Ouvrez la connexion dans les Plugins ChatGPT.
3. Sélectionnez Actualiser.
4. Vérifiez que les métadonnées exposées ont changé.
5. Démarrez une nouvelle conversation et réexécutez les tests concernés.

Cette procédure d’actualisation s’applique aux serveurs MCP connectés en mode développeur. Les plugins publiés utilisent la révision continue pour les mises à jour des outils. Toute modification des informations soumises pour le plugin ou des skills importées nécessite toujours une nouvelle version, une révision et une publication.

Avant de créer le package du plugin, vérifiez les points suivants :

• La liste des outils correspond aux capacités documentées.
• Les résultats structurés respectent le schéma de sortie déclaré de chaque outil.
• Les échecs d’authentification renvoient des messages d’erreur utiles.
• Les prompts de test positifs sélectionnent les outils attendus, tandis que les prompts de test négatifs ne les sélectionnent pas.
• L’interface utilisateur facultative s’affiche sans erreur dans la console et restaure correctement son état.

Testez le plugin complet

Une fois le serveur MCP opérationnel, ou immédiatement pour un plugin composé uniquement de skills, créez le package du plugin complet et installez-le depuis une source locale :

1. Créez le package du plugin avec ses skills, son manifeste et, le cas échéant, sa connexion au serveur MCP.
2. Ajoutez le plugin à une marketplace locale et installez-le depuis l’annuaire des plugins.
3. Démarrez une nouvelle conversation avec le plugin activé.
4. Exécutez des requêtes représentatives tirées de l’inventaire des cas d’utilisation du plugin.

Créez un jeu d’évaluation comprenant :

• Des requêtes directes qui devraient utiliser une skill.
• Des requêtes indirectes qui expriment le même objectif.
• Des requêtes de suivi qui dépendent d’un résultat précédent.
• Des requêtes de test négatif qui ne devraient pas utiliser le plugin.
• Des cas limites que le plugin ne prend volontairement pas en charge.

Pour chaque requête, vérifiez que le plugin suit les instructions de la skill, utilise les ressources attendues, réalise toutes les étapes requises et produit un résultat utile. Consignez les étapes manquantes, les activations inutiles et les résultats incohérents.

Pour les plugins dotés d’un serveur MCP, vérifiez également que les skills appellent les bons outils, que les résultats des outils sont réintégrés au workflow, que l’authentification fonctionne après l’installation et que les utilisateurs peuvent mener à bien chaque workflow combinant skills et outils, du début à la fin.

Avant de soumettre le plugin, vérifiez que :

• Chaque skill s’active pour les requêtes prévues.
• Des formulations similaires produisent un comportement cohérent.
• Les requêtes non prises en charge n’activent pas le plugin.
• Les fichiers et les références inclus sont accessibles après l’installation.
• Les prompts de démarrage du plugin correspondent à des workflows qu’il peut mener à bien.
• Pour les plugins dotés d’un serveur MCP, les skills et les outils inclus fonctionnent ensemble comme prévu.