Construyendo Aplicaciones ChatGPT y MCP con Toda la Comodidad del Moderno TypeScript DevX

Hola a todos. Mi nombre es Fred. Soy el CTO y cofundador de Alpik, la empresa de hosting de MCP, y hoy vamos a aprender más juntos sobre cómo construir aplicaciones JPG y MCP con una experiencia de desarrollo moderna. Solo una palabra rápida sobre Alpik, básicamente somos una tienda integral para construir aplicaciones MCP, donde te ayudaremos con nuestro propio framework, Skybridge, del cual hablaremos un poco más adelante. Te permitiremos desplegar en nuestra plataforma de infraestructura, monitorear cada uso de tu aplicación MCP para entender patrones y lo que nuestros usuarios realmente están pidiendo, y luego distribuir a través de tiendas, especialmente en GPT y Cloud.

Para aquellos de ustedes que no han estado al tanto, siguiendo en qué se ha convertido MCP en los últimos meses, incluso en los últimos años, hagamos un breve resumen de dónde estamos hoy. MCP fue lanzado inicialmente en noviembre de 2024 por Alpik. Rápidamente fue adoptado como un protocolo de enriquecimiento de contexto para el ecosistema de desarrolladores, donde los desarrolladores conectarían el servidor local a su aplicación existente, como Sentry para el seguimiento o AWS para el despliegue de infraestructura. Creció en tamaño, a principios de 2025, con el apoyo adicional de muchos clientes generales, además de Entropiq Cloud, como OpenAI, Challenge GPT, Google, Mistral, con Rusia, todos en apoyo de MCP, y trajeron su propio cliente MCP al chat genérico.

Pero realmente creció y salió del ecosistema de desarrolladores cuando Challenge GPT anunció en octubre de 2025, el lanzamiento de aplicaciones Challenge GPT, un nuevo ecosistema, una nueva plataforma de experiencias de negocio construidas, sobre MCP con la adición de UI en conversación, y un catálogo de tienda para navegar a través de varias aplicaciones disponibles en la plataforma. El lanzamiento inicial en octubre de 2025 se realizó con menos de 10 socios iniciales, como Booking o Expedia o Uber. Pero la adopción creció, y la cantidad de aplicaciones ahora está explotando en la tienda. También se extendió fuera del contexto de Challenge GPT.

Las especificaciones oficiales de MCP incluyeron una extensión oficial llamada la extensión de app que fue redactada en noviembre del año pasado y adoptada a principios de este año, lo que abrió el soporte de los mismos ecosistemas que Challenge GPT introdujo en su momento, allá por octubre, a Cloud AI, y VS Code, y Goose, por ejemplo, que ahora son todos compatibles con estas nuevas especificaciones. A medida que avanzamos, más clientes están adoptando el protocolo. Y vemos florecer muchos ecosistemas dentro de agentes generativos, agentes generalistas conversacionales. Los dos principales son, por supuesto, Challenge GPT, que está creciendo con más de 500 aplicaciones en este momento. Varias de SaaS, productividad, viajes, retail, e-commerce, insure tech, tenemos muchas marcas diferentes que están construyendo la aplicación y haciéndolas disponibles en la tienda de aplicaciones de Challenge GPT.

Y el otro es, por supuesto, Cloud Connector, que está cerca en términos de cantidad de conectores, principalmente de su herencia de aplicaciones B2B y prosumidor dedicadas a la productividad. Pero recientemente, como hace dos semanas, anunciaron un gran impulso en la industria de viajes también. Así que no están tan rezagados detrás del ecosistema de OpenAI Challenge GPT. Por nuestro lado en ARPIC, hemos estado ocupados, no hemos estado allí contemplando lo que los equipos de Cloud y Challenge GPT estaban lanzando. De hecho, construimos nuestra propia buena cantidad de aplicaciones que están actualmente disponibles en la tienda de aplicaciones, en la tienda de aplicaciones de Challenge GPT y la tienda de Cloud Connector. Y aprendimos mucho construyendo esas aplicaciones, lo que nos llevó a lanzar un framework de código abierto llamado Skybridge, que es un framework full stack TypeScript para construir esas nuevas aplicaciones de Challenge GPT o, más generalmente hablando, aplicaciones MCP, que son compatibles con el ecosistema de aplicaciones de OpenAI Challenge GPT y el ecosistema de Entropic Cloud Connector.

Y si quieres usar Skybridge, y este será el enfoque principal de nuestra conversación hoy, comienza con un comando create Skybridge desde tu terminal. El proyecto es de código abierto y permanecerá de código abierto todo el tiempo. Si quieres ganar una de esas geniales máscaras de piel por las que estamos empezando a ser conocidos, puedes hacerlo hoy. Solo necesitas ir a ARPIC AI Skybridge en GitHub. Puedes usar este código QR si quieres. Si prefieres ir al repositorio de Skybridge, y darnos una estrella. Si nos das una estrella, entrarás en un sorteo que haremos al final del día, y alguien al azar será elegido para recibir una de esas máscaras, quien te contactará en GitHub de inmediato. Así que adelante, conéctate a Skybridge y danos una estrella. Esto, por supuesto, ayuda a que el proyecto madure y crezca, y también nos da confianza para seguir trabajando en él. Además, estamos seguros de que te ayudará a construir muy fácilmente tu primera aplicación.

He hablado mucho sobre la aplicación chat.gpt, pero vamos a sumergirnos en un ejemplo real y una exploración real juntos para aprender un poco más sobre de qué se trata este ecosistema. Así que aquí estoy en chat.gpt. Será ligeramente diferente del que estás usando actualmente, porque estoy en modo desarrollador, lo que me permite usar aplicaciones que aún no están publicadas en la tienda. Pero todo lo que voy a mostrarte ahora es accesible, tal como lo es aquí para ti. Puedes ver un nuevo ícono de aplicaciones en el lado izquierdo de tu menú de navegación de chat.gpt. Y cuando entras, básicamente estás en la página de inicio de la tienda de aplicaciones de chat.gpt, donde puedes explorar aplicaciones destacadas de varios negocios o buscar una específica.

Por ejemplo, me gusta buscar Evanos, que es una empresa de viajes que me ayuda a encontrar un buen destino de viaje y viajes para planificar para mí y mi familia. Pero puedes buscar cualquier aplicación que puedas estar acostumbrado a usar en la web o móvil, y encontrarla en la tienda de aplicaciones de chat.gpt. Todas las aplicaciones que están conectadas, puedes ver este pequeño ícono de conectado. Eso significa que puedo usarlas en conversación. Una que me gustaría mostrar es la aplicación de cabañas que desarrollamos usando Skybridge y que estamos alojando en la plataforma de infraestructura Alpic, que es el equivalente de Airbnb para el Reino Unido, ubicación en el campo del Reino Unido. Así que básicamente puedo pedir encontrar una buena casa para mí y mi familia de dos niños en Cornwall para la próxima semana. Y estoy interactuando con la aplicación de esta manera.

Si la función de reconocimiento de voz de chat.gpt funciona bien, sería mucho mejor. De lo contrario, siempre puedo cancelar la dictado. Y hagámoslo. Así que si digo cabaña, me gustaría ir a Cornwall con mi familia de dos niños la próxima semana. Básicamente va a iniciar una conversación con chat.gpt, incluyendo la aplicación de cabañas MCP, que es un servidor MCP responsable de realizar la búsqueda de cabañas disponibles para la próxima semana para mí y mi familia, además de algunos componentes de vista que se van a renderizar en la conversación para proporcionar una mejor experiencia que usar, por ejemplo, una tabla Markdown que enumera varias opciones a través de varias columnas con parámetros detallados. Y esto como marca me permitió seguir controlando la forma en que mis productos y servicios se exponen a través de chat.gpt a los usuarios finales que podrían estar buscando un lugar para sus próximas vacaciones.

Esos componentes son interactivos. Así que puedo navegar, por ejemplo, aquí a través del carrusel, pero puedes implementar cualquier cosa que desees, excepto el carrusel. Y, por ejemplo, esto es parte de lo que desarrollamos en la aplicación de cabañas. Puedes, al interactuar con una tarjeta específica, entrar en modo de pantalla completa. Así que todavía estoy en chat.gpt.com en este momento. Pero la experiencia de la aplicación está ocupando toda la pantalla disponible. Todavía tengo mi entrada de solicitud en la parte inferior de la página. Pero de lo contrario, toda la experiencia que estás viendo aquí está impulsada por la propia aplicación. Así que puedo navegar por varias ubicaciones para ver detalles adicionales. Por supuesto, puedo completar mi proceso de pago en el sitio de cottages.com por sí mismo. Pero lo bueno es que puedo seguir interactuando con la UI que se muestra o volver a la conversación y decir, finalmente, quiero ir a Escocia en su lugar, que son dos formas de interactuar con aplicaciones que están disponibles en la tienda de aplicaciones de chat.gpt. Y que siempre debes considerar cuando quieras construir este nuevo tipo de aplicaciones en el ecosistema. No eres solo tú. No es solo tu aplicación y el usuario que están interactuando juntos. Ahora tienes una oportunidad de tres cuerpos donde el LLM también es parte de la interacción. Y siempre debes tener en cuenta que las personas interactúan con la UI o interactúan con el LLM para hacer preguntas específicas. Y hay muchas, muchas otras aplicaciones en el ecosistema de chat.gpt que puedes descubrir. Pero para el resto de esta charla, nos centraremos en lo que necesitas saber para comenzar a construir la tuya propia y ofrecer tu producto y servicios disponibles en chat.gpt o dentro de Cloud Connectors, tal como te mostré para las cabañas. El punto de entrada con el que deberías comenzar son los repositorios de SkyBridge que mencioné. Danos una estrella si aún no lo has hecho. Comenzar un nuevo proyecto es tan fácil como crear SkyBridge con tu gestor de paquetes favorito. Hagámoslo. Mi gestor de paquetes favorito es pnpm. Así que haré justo eso. Y el nombre del proyecto va a ser solo nación. Lo primero que me va a preguntar es si quiero empaquetar las habilidades del agente de codificación que desarrollamos dentro de SkyBridge junto con el proyecto bootstrap. Y por supuesto, vamos a hacerlo porque va a empoderar a nuestro agente de codificación con todo lo que necesita saber para poder construir una aplicación sin ningún problema. Procedo con la instalación. Y ahora voy a instalar la dependencia del proyecto SkyBridge en sí y comenzar el proyecto. Estoy descargando algunos de ellos.

Y aquí estoy. Así que se me presenta una información que dice que mi servidor MCP está ejecutándose en localhost 3000 slash MCP y que tengo herramientas de desarrollo disponibles localmente para interactuar con mi aplicación. Vamos a comprobar justo eso. Así que volveré a mi navegador. Iré a localhost 3000. Y aquí me recibe esta interfaz, que es una simple interfaz de aplicación web que me permite obtener información sobre la aplicación en la que estoy trabajando actualmente.

Así que la aplicación de demostración tiene una única herramienta llamada Magic 8 Ball que es una herramienta de adivinación para la cual puedo hacer una pregunta. Una respuesta será proporcionada por el servidor. Y por supuesto, usando la extensión oficial como tu extensión de aplicación del protocolo MCP. La vista de la Magic 8 Ball proporcionando la respuesta a la pregunta será mostrada. Así que aquí si pregunto, ¿voy a hacer un efecto de demostración y llamar a la herramienta?

, tendré la respuesta generada por mi servidor MCP que se ejecuta localmente usando SkyBridge, además de la vista de lo que se generará en la conversación para proporcionar una mejor interfaz a la respuesta proporcionada. Estas herramientas de desarrollo son la solución ideal para iterar rápidamente en tu ciclo de construcción en orden de no tener un LLM ya involucrado en el proceso, porque es mucho más fácil controlar cuál sería el parámetro de las llamadas de herramienta que llegan a tu servidor MCP para tener una vista de la UI, en lugar de engañar a un LLM para que haga las llamadas que quieres que haga. Así que esta es realmente la mejor interfaz que queremos que uses para construir esos nuevos tipos de aplicaciones. Por supuesto, esta aplicación lleva un registro de los cambios que haces en tu código que se ejecuta localmente. Así que si abro el proyecto que acabo de generar, que es básicamente ts-nation, que estaría por ahí. Bien. Puedes ver la estructura del proyecto con la carpeta de origen que contiene el código del servidor MCP en sí con mi herramienta Magic 8 Ball que maneja componentes específicos llamados Magic 8 Ball que puedes encontrar dentro de la parte de vistas de la carpeta de origen. Si cambio algo, como por ejemplo, no quiero que la respuesta sea la proporcionada por el servidor, sino que sea no, puedo ver el efecto de este cambio de inmediato dentro de mi UI renderizada. Así que todos los cambios que hago en mi servidor MCP durante el desarrollo local con SkyBridge pueden ser inspeccionados y controlados usando esta pieza de herramientas de desarrollo, en lugar de conectarlo a GPT, pasando por la molestia de hacer que GPT llame a mi herramienta y verificar el impacto de la modificación que acabo de hacer.

Bien, todo eso está claro. Pero la Magic 8 Ball en sí no es lo que quiero hacer. Quiero construir una pequeña aplicación exploradora de capitales. Hagamos justo eso. Construye una aplicación charge GPT para explorar las capitales de tus operaciones. Quiero que esta aplicación sea una única herramienta que tome como entrada el nombre de la capital y devuelva información detallada sobre la capital más una vista, que es un mapa con las capitales representadas como pines. La capital buscada se selecciona, lo que significa que el pin está resaltado. Y cada vez que interactúo con el mapa, el mapa se pone en pantalla completa. Cuando hago clic en la capital, se selecciona. La información detallada de la capital seleccionada se muestra en el panel lateral derecho de la aplicación.

Bien, veamos si esto pasa sin ningún problema. No está teniendo demasiados problemas para entender mi acento en inglés. Pero ves, de inmediato está utilizando las habilidades del constructor de aplicaciones GPT que están empaquetadas junto con el proyecto y comenzará a hacer cambios. Interactuará conmigo para pedir confirmación sobre varios cambios que quiero hacer. Y esta es realmente la forma más fácil de comenzar a construir tu propia aplicación. Realmente va a saber todo lo que necesitas para construir la mejor experiencia de clase de una aplicación charge GPT.

Otra cosa que puedo mostrarte en el tiempo restante que tenemos juntos es qué hacer una vez que hayas terminado de construir con tu agente de codificación favorito, tu aplicación charge GPT. Las cosas que puedes hacer es exponer tu aplicación para que puedas renderizarla fuera de la herramienta de desarrollo dentro de charge GPT. Para hacer eso, iremos y ¿maté mi proceso? Sí, parece que sí. Comenzaremos un nuevo proceso. Está bien. Que es básicamente skybridge. Ahora, pnpm skybridge, dev dash dash tunnel. Ejecutar este comando sigue ejecutándose en algún lugar. No sé dónde. Está bien. Así que además de proporcionar mi herramienta de desarrollo y aplicación MCP en mi máquina local, la está exponiendo a través de un túnel al mundo exterior, usando una URL generada que es constante y está conectada a tu cuenta de Alpic. Puedes ir y crear tu cuenta de Alpic si aún no lo has hecho. Es completamente gratis. Y esta URL, puedes agregarla en charge GPT para comenzar a interactuar con ella.

Así que si vuelvo a charge GPT aquí y creo una nueva aplicación dentro de las apps y creo apps, puedo usar esta URL como ya lo he hecho, porque ya he jugado con apps que estoy construyendo localmente. Pero si uso esta app dentro de cualquier conversación, charge GPT, estaré interactuando con mi instancia de skybridge ejecutándose localmente. Así que si digo, haré un efecto demo, que era una pregunta que estaba haciendo dentro de la herramienta de desarrollo, debería tener charge GPT a través del túnel, llamando a mi aplicación ejecutándose localmente, y veremos la aplicación siendo renderizada. Si hago un cambio, una vez más, en mi aplicación. Así que si digo no, no es la respuesta generada por el servidor, sino una constante, que es no. Puedes ver el efecto también reflejado dentro de la conversación de charge GPT. Así que este es el segundo paso de tu viaje de construcción con Skybridge para la app de charge GPT.

Probaste todo localmente, el renderizado de la UI es según tus deseos, la funcionalidad parece bien. Ahora quieres ver cómo se va a comportar mientras interactúas con un LLM. La mejor manera de hacerlo es exponer con Alpik Tunnel, tu aplicación Skybridge, para que puedas interactuar con ella en charge GPT. Y ahora que has ejecutado localmente tu aplicación, es hora de desplegarla. Es tan fácil como ejecutar pnpm run deploy. Esto procederá a crear un nuevo proyecto dentro de tu cuenta de Alpik, donde la app será desplegada. Porque ahora mismo, el túnel, si dejo de exponerlo, mi sesión terminará y nadie podrá usar esta app. Así que estás satisfecho con la primera iteración que has hecho con la habilidad y la aplicación es de tu agrado. La has probado. Todo parece bien. Ahora estás listo para desplegar. Y puedes hacerlo en solo unos pocos clics en Alpik. Va a crear un proyecto y comenzar el despliegue.

Una vez que el despliegue esté terminado, tendrás un entorno de demostración, que llamamos el playground, que es el equivalente de charge GPT, con el que puedes jugar. Puedo mostrarte rápidamente, por ejemplo, en una de las aplicaciones de ejemplo de Skybridge que tenemos, una, por ejemplo, para productividad. El playground es básicamente una emulación de charge GPT con tu app MCP ya conectada que puedes compartir con cualquiera. Eso te permite probar en condiciones tu aplicación MCP. Así que aquí, por ejemplo, hay una aplicación de productividad con la que puedo interactuar, que va a mostrar las diversas funcionalidades de lo que puedes construir con Skybridge. Y por supuesto, puedes pasar por el proceso de envío de charge GPT y cloud para hacer tu app disponible en la tienda y usable por cualquiera. Espero que esta demostración de lo que puedes hacer en Skybridge te ayude y te anime a comenzar a construir. Tenemos un discord abierto al que puedes unirte si tienes alguna pregunta sobre Skybridge. Una vez más, no olvides darnos una estrella. Esto nos ayuda a crecer como comunidad alrededor de charge GPT y la app MCP. Y te deseo un maravilloso resto de GS Nation. Adiós.