Fluduro
Fluduro | Ein ChatGPT-App-Projekt
Fluduro ist eine einfache Quiz-Anwendung, die Persönlichkeitstypen Blumen zuordnet. Dieses Projekt wurde erstellt, um das OpenAI Apps SDK und das Model Context Protocol (MCP) zu erkunden, indem interaktive Widgets direkt in ChatGPT erstellt werden.
🛠️ Projektübersicht
Das Ziel dieses Projekts war es zu lernen, wie man:
Einen MCP-Server bauen, der Tools und UI-Ressourcen bereitstellt.
Das OpenAI Apps SDK verwenden, um benutzerdefinierte HTML/CSS-Widgets in ChatGPT darzustellen.
Einen lokalen Server über ngrok mit ChatGPT verbinden.
Ein LLM (Groq) verwenden, um Quizfragen dynamisch zu generieren.
Werkzeuge & Ressourcen:
Werkzeuge:
say_hello,start,submit_answers,show_results,get_quiz_state.UI-Widgets: Willkommens-, Quiz- und Ergebnisbildschirme.
Related MCP server: Hello Widget Example
📸 Bilder

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⚡ Lokale Einrichtung
1. Installation
Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:
git clone <repository-url>
cd plantora
npm install2. Konfiguration
Erstellen Sie eine .env-Datei für Ihre API-Schlüssel:
cp .env.example .envFügen Sie Ihren Groq-API-Schlüssel in das Feld API_KEY ein. Sie erhalten einen kostenlos unter console.groq.com.
3. Starten und Tunneln
Starten Sie den Server im HTTP-Modus und verwenden Sie ngrok, um einen öffentlichen HTTPS-Tunnel zu erstellen (erforderlich für ChatGPT):
# Terminal 1: Start the server
npm run start:http
# Terminal 2: Start ngrok on the same port
ngrok http 3553Notieren Sie sich die öffentliche URL von ngrok (z. B. https://xyz.ngrok-free.dev).
🔗 So verbinden Sie sich mit ChatGPT
Um diese App in ChatGPT zu testen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Aktivieren Sie den Entwicklermodus in ChatGPT (Einstellungen → Apps & Connectors → Erweiterte Einstellungen).
Klicken Sie unter Einstellungen → Connectors auf Erstellen.
Wählen Sie Streamable HTTP und fügen Sie Ihre ngrok-URL mit dem Pfad
/mcpein:https://your-id.ngrok-free.dev/mcpNennen Sie ihn „Fluduro“ und klicken Sie auf Erstellen.
Fügen Sie den Connector zu einem neuen Chat hinzu und geben Sie „Starten Sie das Quiz.“ ein.
🤖 Tech-Stack
Backend: Node.js mit
@modelcontextprotocol/sdk.LLM: Groq (Llama 3.3 70B) zum Generieren von Fragen und Analysieren von Eigenschaften.
Frontend: Vanilla HTML/CSS mit Tailwind CSS (CDN) und Google Fonts.
Tunneling: ngrok.
📖 Wichtige Erkenntnisse aus dem SDK
window.openai-Brücke: Gelernt, wie man zwischen dem Widget-iframe und dem Host kommuniziert.Theme-Synchronisierung: Verwendet
openai:set_globals, um die UI an den Dunkel-/Hellmodus von ChatGPT anzupassen.Toolgesteuerte UI: Gelernt, wie man UI-Änderungen über die Tool-Ausgaben des Modells mit
structuredContentauslöst.
Fazit
Dieses Projekt diente als praktische Einführung in die Entwicklung nativ anmutender Apps für das ChatGPT-Ökosystem. Es konzentriert sich auf die Grundlagen der Tool-Registrierung, der Ressourcenverwaltung und der Zustandsverwaltung im OpenAI-Apps-Framework.
📸 Bilder – Screenshots als Referenz
WILLKOMMENSBILDSCHIRM – HELLMODUS

WILLKOMMENSBILDSCHIRM – DUNKELMODUS

QUIZ-BILDSCHIRM

ERGEBNIS-BILDSCHIRM

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