OpenAI的应用程序SDK – 工作原理
简要概述：
OpenAI 刚刚发布了其应用程序 SDK——ChatGPT “应用”的真实基础设施。该 SDK 基于模型上下文协议（MCP），使任何人都可以创建与大型语言模型（LLM）直接对话的交互式用户界面小部件。可以理解为 AI 的应用商店时刻。
核心架构：
每个 ChatGPT 应用由两个部分组成：
- MCP 服务器——定义工具和逻辑。
- 小部件——编译为 JavaScript 的网页应用，嵌入在 ChatGPT 的 iframe 中。
当你说“在 Zillow 上显示房屋”时，LLM 会：
→ 调用 MCP 工具
→ 获取链接的 UI 资源
→ 将其加载到 iframe 中
这是一个完整的全栈应用，运行在 ChatGPT 内部。
项目结构：
OpenAI 建议：
```
app/
server/ # MCP 逻辑和工具
web/ # React/Svelte 小部件，编译为 JavaScript
```
服务器只需提供嵌入你 JavaScript 包的 HTML。框架无关，灵活——如果需要，可以分别托管服务器和小部件。
MCP 服务器的思维方式：
应用 SDK 服务器的功能类似于普通的 MCP 服务器，但增加了 UI 识别能力。每个工具映射到一个小部件资源（如 ui://widget/...）。当被调用时，LLM 会提取该资源并进行渲染。
服务器可以返回“structuredContent”——基本上是用于填充小部件 UI 的 JSON 属性。
秘密武器：window.openai
每个小部件都有一个内置的 API 桥接：window.openai。这使得你的前端可以直接与 ChatGPT 客户端进行通信。
你可以：
- 从服务器读取数据（toolOutput）
- 持久化本地 UI 状态（setWidgetState）
- 直接调用工具（callTool）
- 向 ChatGPT 发送消息（sendFollowUpMessage）
小部件不是静态的——它们是与模型循环连接的活跃代理。
总结：
OpenAI 的应用 SDK 模糊了应用、API 和 AI 模型之间的界限。这是一个用于对话式 UI 的新运行时——一种构建微型应用的方法，这些应用存在于 ChatGPT 内部。这可能是开发者开始将 ChatGPT 视为操作系统而非聊天机器人的时刻。
我需要你的反馈：
因此我构建了 FastApps——唯一一个可以零样板、即时设置构建 ChatGPT 应用的 Python 框架。
```
fastapps init my-app
```
这个单一命令会启动一个全栈应用——Python 后端 + React UI——准备在 ChatGPT 内部运行。
价值：
1. 即时设置——一个命令启动，无需手动配置。
2. 零样板——一个文件用于你的工具，一个用于你的 UI。就是这样。
3. 包含认证——内置 OAuth2，支持 Auth0、Clerk 或你自己的提供者。
4. 自动连接——将工具放在 /server/tools/ 下，它会立即生效。
“ChatGPT 中的应用”时代刚刚开始。借助 FastApps，你可以利用 ChatGPT 的 8 亿周活跃用户（WAU），你的应用可以在 ChatGPT 和新的 Atlas 浏览器中无缝运行。
GitHub: [https://github.com/DooiLabs/FastApps](https://github.com/DooiLabs/FastApps)
查看原文
TL;DR
OpenAI just shipped its Apps SDK — the real infrastructure behind ChatGPT “apps.”
Built on top of the Model Context Protocol (MCP), it lets anyone create interactive UI widgets that talk directly to the LLM.
Think: the App Store moment for AI.<p>CORE ARCHITECTURE
Every ChatGPT app has two halves:<p>The MCP server — defines tools and logic.<p>The widget — a web app compiled to JS and rendered inside ChatGPT’s iframe.<p>When you say “Show me homes on Zillow,” the LLM:
→ Calls the MCP tool
→ Fetches the linked UI resource
→ Loads it into an iframe<p>It’s a full-stack app living inside ChatGPT.<p>PROJECT STRUCTURE
OpenAI suggests:<p>app/
server/ # MCP logic and tools
web/ # React/Svelte widget, compiled to JS<p>The server just needs to serve HTML embedding your JS bundle.
Framework-agnostic, flexible — even host server and widget separately if needed.<p>HOW MCP SERVERS THINK
An Apps SDK server acts like a normal MCP server, but adds UI awareness.
Each tool maps to a widget resource (like ui://widget/...).
When invoked, the LLM pulls that resource and renders it.<p>Servers can return “structuredContent” — basically JSON props that hydrate the widget UI.<p>THE SECRET SAUCE: WINDOW.OPENAI
Every widget gets a built-in API bridge: window.openai.
This lets your frontend talk directly to the ChatGPT client.<p>You can:<p>Read data from the server (toolOutput)<p>Persist local UI state (setWidgetState)<p>Call tools directly (callTool)<p>Send messages back to ChatGPT (sendFollowUpMessage)<p>Widgets aren’t static — they’re living agents wired into the model loop.<p>TAKEAWAY
OpenAI’s Apps SDK blurs the line between app, API, and AI model.
It’s a new runtime for conversational UI — a way to build micro-apps that live inside ChatGPT.<p>This might be the moment developers start treating ChatGPT like an OS, not a chatbot.<p>I NEED YOUR FEEDBACKS FOR IT<p>so I built FastApps — the only python framework for building chatgpt apps with zero boilerplate and instant setup<p>fastapps init my-app<p>That single command spins up a full-stack app — Python backend + React UI — ready to run inside ChatGPT.<p>VALUES
1. Instant setup – One command to start. No manual config.
2. Zero boilerplate – One file for your tool, one for your UI. That’s it.
3. Auth included – Built-in OAuth2 with Auth0, Clerk, or your own provider.
4. Auto-wiring – Drop a tool under /server/tools/ and it’s instantly live.<p>The“Apps in ChatGPT”era is just beginning.
With FastApps, you can tap into ChatGPT’s 800M WAU and your app runs seamlessly both inside ChatGPT and in the new Atlas browser.<p>Github: https://github.com/DooiLabs/FastApps