Лекції

У цій лекції ви складете в голові «карту координат» для ChatGPT Apps: чим відрізняються local dev, staging і production; чому клієнт у ChatGPT завжди в хмарі; як на практиці працює Dev Mode як перемикач URL; і як повʼязати оточення з Git‑гілками, доменами та змінними оточення (наприклад, NEXT_PUBLIC_APP_ENV і NEXT_PUBLIC_BUILD_COMMIT).

У цій лекції ви складете робочу «ментальну модель» налагодження ChatGPT App за шарами: віджет (React), бекенд/ MCP‑сервер і протокол MCP (JSON‑RPC). Ви навчитеся читати журнали Next.js та інструментів, вручну викликати tools/list/ tools/call через MCP Inspector, а також перевіряти конфігурацію Dev Mode (URL, шлях /mcp, тунель). У результаті ви перестанете налагоджувати, граючи в «вгадайку з GPT», і перейдете до нормального інженерного процесу.

Пояснюємо, чому «випадкові» адреси тунелю псують розробку ChatGPT‑застосунків і як перейти на стабільний dev‑URL: іменований Cloudflare Tunnel із вашим доменом або ngrok зі статичним доменом. Також розберемо, як привʼязати домен у коді через NEXT_PUBLIC_APP_URL / baseUrl (це важливо для /mcp і /.well-known/openai-app), а ще — як Dev Mode «підхоплює» оновлення без постійного перепідʼєднання.

Розбираємо, як розгорнути ChatGPT App на Vercel без «ручного сервера»: підʼєднуємо Git‑репозиторій, налаштовуємо env‑змінні для різних середовищ (Development/Preview/Production), отримуємо preview‑розгортання для кожного PR, виводимо в Production із гілки main і робимо швидкі відкати. Окремо обговорюємо нюанси Next.js 16 і MCP‑endpoint (безсерверна модель, тайм‑аути, maxDuration), а також те, як після розгортання привʼязати ChatGPT Dev/Prod App до стабільного HTTPS‑URL.

У цій лекції розглянемо, де саме «ламається» розгортання ChatGPT App (під час збірки (build), виконання (runtime) та через дрейф конфігурації), як читати логи Vercel замість ворожіння, як убезпечитися від падінь через process . env, чому після зміни env потрібен redeploy, як стабілізувати MCP‑маршрут /mcp і як швидко відкотитися (rollback), не загострюючи інцидент.