课时

在本讲中，你会在脑海中建立一张针对 ChatGPT Apps 的“坐标地图”：local dev、 staging 和 production 有何不同；为什么 ChatGPT 客户端始终在云端； Dev Mode 在实践中如何作为 URL 开关工作；以及如何把环境与 Git 分支、域名和环境变量（例如 NEXT_PUBLIC_APP_ENV 与 NEXT_PUBLIC_BUILD_COMMIT）关联起来。

在本讲中，你将建立一套可用的“心智模型”，按层来调试 ChatGPT App：小部件（React）、后端/ MCP 服务器以及 MCP 协议（JSON‑RPC）。我们会学习如何阅读 Next.js 和工具日志，通过 MCP Inspector 调用 tools/list/ tools/call，以及检查 Dev Mode 配置（URL、 /mcp 路径、隧道），从而不再“靠 GPT 猜”来调试，而是进入正常的工程化流程。

解析为什么“随机”隧道地址会破坏 ChatGPT Apps 的开发，以及如何切换到稳定的 dev‑URL：使用你自己的域名创建命名的 Cloudflare Tunnel，或使用具有静态域名的 ngrok。另外——如何通过 NEXT_PUBLIC_APP_URL / baseUrl 将域名绑定到代码，这对 /mcp 与 /.well-known/openai-app 很重要；以及 Dev Mode 如何在无需反复重新连接的情况下“自动拾取”更新。

讲解如何在 Vercel 上部署 ChatGPT App，而无需“手动搭服务器”：连接 Git 仓库，按环境（Development/Preview/Production）配置环境变量，为每个 PR 获得 preview 部署，从 main 分支发布到 production，并可快速回滚。另谈 Next.js 16 与 MCP 端点的细节（无服务器模型、超时、 maxDuration），以及部署后如何将 ChatGPT 的开发/生产应用绑定到稳定的 HTTPS URL。

本讲将拆解 ChatGPT App 部署在何处会出问题（构建、运行时以及配置漂移），如何阅读 Vercel 日志而不是盲猜，如何防止因 process . env 引发的崩溃，为什么修改 env 之后需要执行 redeploy，如何稳定 MCP 路由 /mcp，以及如何快速回滚（rollback）而不扩大事故影响。