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

Hola a todos. Mi nombre es Fred. Soy el CTO y cofundador de ALPIC, la empresa de hosting de MCP. Y hoy vamos a aprender más juntos sobre cómo construir aplicaciones JPG y MCP con experiencia de desarrollo moderna. Solo una palabra rápida sobre ALPIC. 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 tus usuarios realmente están pidiendo, y ayudarte a distribuir a través de tiendas, especialmente en GCP y la nube.

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 Antropic. Rápidamente fue adoptado como un protocolo de enriquecimiento de contexto para el ecosistema de desarrolladores, donde los desarrolladores conectarían servidores locales a su aplicación existente como Sentry para rastreo o AWS para despliegue de infraestructura. Creció en tamaño a principios de 2025, con soporte adicional de muchos clientes generales, además de Antropic Cloud, como OpenAI, ChildGPT, Google, Mistral con Rusia, todos anunciaron soporte para MCP y trajeron su propio cliente MCP al chat genérico.

Pero realmente creció y salió del ecosistema de desarrolladores cuando ChildGPT anunció en octubre de 2025, el lanzamiento de aplicaciones ChildGPT, 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 hizo 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 ChildGPT. Las especificaciones oficiales de MCP incluyeron una extensión oficial llamada la Extensión de Aplicaciones 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 ChildGPT introdujo en su momento, en 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, por supuesto, son ChildGPT, que está creciendo con más de 500 aplicaciones en este momento, varias de SaaS, productividad, viajes, retail, e-commerce, insurtech. Tenemos muchas marcas diferentes que están construyendo su aplicación y haciéndolas disponibles en la tienda de aplicaciones ChildGPT. Y el otro es, por supuesto, Cloud Connector, que está cerca en términos de cantidad de conectores, principalmente de sus aplicaciones heredadas B2B y prosumidor dedicadas a la productividad.

Pero recientemente, hace como dos semanas, anunciaron un gran impulso en la industria de viajes también. Así que no están tan rezagados detrás del ecosistema OpenAI ChildGPT. De nuestro lado en Alpik, hemos estado ocupados. No hemos estado allí contemplando lo que los equipos de Cloud y ChildGPT 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 ChildGPT y la tienda de Cloud Connector. Y aprendimos mucho construyendo esas aplicaciones, lo que nos lleva a lanzar un framework de código abierto llamado Skybridge, que es un framework de TypeScript de pila completa para construir esas nuevas aplicaciones ChildGPT o, más generalmente hablando, aplicaciones MCP, que son compatibles con el ecosistema de aplicaciones OpenAI ChildGPT y el ecosistema de Cloud Connector de entropy.

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 habilidad por las que estamos empezando a ser conocidos, puedes hacerlo hoy. Solo necesitas ir a Alpika.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. Te contactaremos en GitHub de inmediato. Así que adelante, conéctate a Skybridge y danos una estrella. Esto, por supuesto, ayuda al proyecto a madurar y crecer 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 chatGPT, 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 chatGPT. 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 está aquí para ti. Puedes ver un nuevo icono de aplicaciones en el lado izquierdo de tu menú de navegación de chatGPT. Y cuando vas a él, básicamente estás en la página de inicio de la tienda de aplicaciones chatGPT donde puedes navegar por 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 lugar 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 chatGPT. Todas las aplicaciones que están conectadas, puedes ver este pequeño icono conectado. Eso significa que puedo usarlas en conversación. Una que me gusta mostrar es la aplicación cottage que desarrollamos usando Skybridge y que estamos alojando en la plataforma de infraestructura de 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. E interactuar con la aplicación de esta manera, si la función de reconocimiento de voz de chatGPT funciona bien, sería mucho mejor. De lo contrario, siempre puedo cancelar la dictación.

Así que si digo cottage, me gustaría ir a Cornwall con mi familia de dos niños la próxima semana. Básicamente va a comenzar una conversación con chatGPT, incluyendo la aplicación cottage 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 de markdown que enumera varias opciones a través de varias columnas con parámetros detallados. Y esto, como marca, me permite seguir controlando la forma en que mis productos y servicios se exponen a través de chatGPT a los usuarios finales que podrían estar buscando una ubicación 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 también es parte de lo que desarrollamos en la aplicación cottage, puedes, al interactuar con una tarjeta específica, ir al modo de pantalla completa. Así que todavía estoy en chatGPT.com en este momento, pero la experiencia de la aplicación está ocupando toda la pantalla disponible. Todavía tengo mi entrada de solicitud al principio, en la parte inferior de la página. Pero de lo contrario, toda la experiencia que estás viendo aquí está impulsada por la aplicación en sí. 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 interfaz de usuario 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 chatGPT, y que siempre debes considerar cuando quieras construir este nuevo tipo de aplicación en el ecosistema. No solo eres tú, no solo son tus aplicaciones, el usuario que está interactuando juntos. Ahora tienes una oportunidad de tres cuerpos donde el LLM también es parte de la interacción y siempre debes tener en cuenta a las personas interactuando con la interfaz de usuario o interactuando con el LLM para hacer preguntas específicas.

Hay muchas, muchas otras aplicaciones en el ecosistema chatGPT 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 chatGPT o dentro de Cloud Connectors. Tal como te mostré para cottages. El punto de entrada con el que deberías comenzar son los repositorios de Skybridge que estaba mencionando. 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 GS Nation. Lo primero que me va a preguntar es si quiero empaquetar las habilidades de los agentes de codificación que desarrollamos dentro de Skybridge junto con el proyecto bootstrap. Y por supuesto, vamos a hacerlo porque va a empoderar a nuestros agentes de codificación con todo lo que necesitan 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 información diciendo que mi servidor MCP está ejecutándose en localhost 3000 slash MCP y que tengo DevTools disponibles localmente para interactuar con mi aplicación. Vamos a comprobar eso. Así que volveré a mi navegador, iré a localhost 3000, y aquí me recibe esta interfaz, que es una interfaz de aplicación web simple 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 cualquier pregunta.

una única herramienta llamada Magic 8 Ball que es una herramienta de adivinación para la cual puedo hacer cualquier pregunta. Una respuesta será proporcionada por el servidor. Y por supuesto, usando la extensión oficial, la extensión oficial de la aplicación del protocolo MCP, se mostrará la vista del Magic 8 Ball proporcionando la respuesta a la pregunta. 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 en ejecución local usando Skybridge, además de la vista de lo que se generará en la conversación para proporcionar una mejor interfaz a la respuesta proporcionada. Estas DevTools son la solución ideal para iterar rápidamente en tu ciclo de vida de construcción para no tener un LLM ya involucrado en el proceso, porque es mucho más fácil controlar cuál sería el parámetro de las dos llamadas que llegan a tu servidor MCP para echar un vistazo a la interfaz de usuario 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 este nuevo tipo de aplicación. Por supuesto, esta aplicación realiza un seguimiento de los cambios que haces en tu código en ejecución local. Así que si abro el proyecto que acabo de generar, que básicamente es GS Nation, que debería estar por ahí.

OK, 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 renderiza un componente específico llamado 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 interfaz de usuario renderizada. Así que cada cambio que hago en mi servidor MCP durante el desarrollo local con Skybridge puede ser inspeccionado y controlado usando esta pieza de DevTools, en lugar de conectarlo a GPT, pasando por la molestia de hacer que GPT llame a mi herramienta y verifique el impacto de la modificación que acabo de hacer. Puedo volver a la respuesta original y puedes ver aquí que está volviendo a la respuesta original que fue proporcionada por el servidor. OK, todo eso está claro, pero el Magic 8 Ball en sí no es lo que quiero hacer. Quiero construir una pequeña aplicación exploradora de capitales.

Quiero que esta aplicación sea una única herramienta que tome como entrada el nombre de la capital y proporcione información detallada sobre la capital más una vista, que es un mapa con 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. Veamos si esto pasa sin ningún problema. No está teniendo demasiados problemas para entender mi acento en inglés. Pero ves de inmediato que está usando las habilidades del constructor de aplicaciones chat GPT que están empaquetadas junto con el proyecto y comenzaremos 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 chat GPT.

Otra cosa que puedo mostrarte en el tiempo que nos queda juntos es qué hacer una vez que hayas terminado de construir con tus agentes de codificación favoritos tu aplicación chat GPT. Cosas que puedes hacer es exponer tu aplicación para que puedas renderizarla fuera de la DevTool dentro de tu GPT. Para hacer eso, iremos y... ¿Maté mi proceso? Sí, parece que sí. Comenzaremos un nuevo proceso. Está bien. Que es básicamente skybridge.dev.tunnel. Ejecutar este comentario todavía se está ejecutando en algún lugar. No sé dónde. Está bien. Así que además de proporcionar mi DevTool 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 Alpica. Puedes ir adelante y crear tu cuenta de Alpica si aún no lo has hecho. Es completamente gratis. Y esta URL, puedes realmente agregarla en chat GPT para comenzar a interactuar con ella. Así que si vuelvo a chat GPT aquí y creo una nueva aplicación dentro de las aplicaciones y creo aplicaciones, puedo usar esta URL como la URL. Ya lo he hecho porque ya he jugado con aplicaciones que estoy construyendo localmente. Pero si uso esta aplicación dentro de cualquier conversación chat GPT, realmente estaré interactuando con mi instancia de skybridge en ejecución local. Así que si digo, ¿haré un efecto de demostración, que era una pregunta que estaba haciendo dentro de la DevTool, debería tener chat GPT a través del túnel, llamar a mi aplicación en ejecución local y veremos la aplicación siendo renderizada. Si hago un cambio una vez más en mi aplicación. Así que si digo que 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 chat GPT.

Así que este es el segundo paso de tu viaje de construcción con Skybridge para la aplicación chat GPT. Lo probaste, todo localmente, la representación de la interfaz de usuario 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 chat GPT.

Y sabes 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 se desplegará la aplicación. Porque ahora mismo, el túnel, si dejo de exponer esto, mi sesión terminará y nadie podrá usar esta aplicación. 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 un despliegue. Una vez que el despliegue esté terminado, tendrás un entorno de demostración, que llamamos el playground. Es el equivalente de chat GPT con el que puedes jugar. Yo 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 chat GPT con tu aplicación MCP ya conectada que puedes compartir con cualquiera que te permita probar en condiciones tu aplicación MCP.