Cara Bikin App di ChatGPT (DevDay 2025): Panduan Praktis + Contoh Use Case Marketing

Margabagus.com – App di ChatGPT kini bukan sekadar eksperimen, ia hadir sebagai pengalaman interaktif yang menyatu di percakapan, dari peta listing rumah hingga playlist musik, tanpa perlu pindah tab. OpenAI merilis Apps SDK pada 6 Oktober 2025 dan membuka pratinjau bagi developer untuk membangun app yang bisa langsung dipanggil di ChatGPT, dengan potensi jangkauan lebih dari delapan ratus juta pengguna setiap pekan di seluruh dunia, di luar wilayah EEA untuk fase awal, sambil menyiapkan direktori dan skema monetisasi yang akan menyusul tahun ini.^[1]

Bagi tim teknologi dan pebisnis, ini momen yang menarik. Apps SDK bertumpu pada Model Context Protocol agar model terhubung ke tool serta data eksternal, sekaligus memberi kerangka UI yang dapat dirender di dalam chat. Di sisi backend, Responses API menyatukan alur lama yang terpecah, menggantikan Assistants API secara bertahap hingga paruh pertama 2026, sehingga developer bisa membangun agen yang andal dengan beban orkestrasi yang lebih ringan.^[5][6]

Perubahan utama ada pada Apps SDK dan komponen UI yang dirender langsung di percakapan

Cara Bikin App di ChatGPT, apa yang berubah sejak DevDay 2025

Apps di ChatGPT bekerja seperti aplikasi ringan yang muncul ketika relevan. Pengguna dapat memanggilnya dengan menulis nama app, lalu berinteraksi melalui komponen antarmuka yang dirender langsung di percakapan. Mitra awal seperti Booking, Canva, Coursera, Expedia, Figma, Spotify dan Zillow sudah dapat dicoba, sementara app dari mitra lain menyusul, dengan rencana direktori dan monetisasi di akhir tahun.^[1]

Bagi developer, Apps SDK tersedia sebagai pratinjau dan berdiri di atas Model Context Protocol, standar terbuka yang memudahkan koneksi ke alat pihak ketiga. OpenAI menekankan desain kualitas, pedoman keamanan, serta proses peninjauan sebelum publikasi.^[1][3]

Di luar pengumuman resmi, liputan media teknologi menyoroti demo interaktif yang menampilkan pencarian rumah di peta interaktif hingga pembuatan presentasi dari outline, langsung di dalam ChatGPT, yang semakin menegaskan arah utility dan penemuan app lewat percakapan.^[7]

Baca juga artikel menarik lainnya: GPT-5 di ChatGPT dan API, Panduan Lengkap Penggunaan, Limit, dan Biaya

Developer mode membuka akses connector dan pengujian integrasi server MCP

Prasyarat dan akun untuk bikin app di ChatGPT

Anda memerlukan akun ChatGPT yang masuk dengan rencana Free, Go, Plus atau Pro untuk mencoba app, dengan ketersediaan awal di luar EEA, Swiss, serta Inggris. Untuk membangun dan menguji, aktifkan developer mode dan ikuti pedoman yang ditetapkan OpenAI, terutama terkait keamanan, privasi dan kualitas.^[1][10][11]

Bila organisasi Anda menggunakan ChatGPT Enterprise atau Edu, admin perlu mengaktifkan pembuatan connector bagi akun developer internal. Selama pengembangan, koneksikan server MCP Anda melalui HTTPS dengan tunneling seperti ngrok untuk akses dari ChatGPT.^[10]

Langkah 1, rancang use case dan arsitektur app ChatGPT

Mulailah dari masalah nyata dan konteks bisnis. Contoh, tim pemasaran membutuhkan generator lead magnet dan brief iklan yang konsisten, terhubung ke CMS atau CRM. Definisikan alat yang ingin diekspos sebagai tool MCP, skema input dan output, serta komponen UI apa yang perlu dirender di chat.

OpenAI menyediakan panduan desain dan metadata agar app Anda mudah ditemukan, misalnya deskripsi fungsi, kondisi pemanggilan, serta praktik terbaik akses data yang aman.^[3]

Langkah 2, siapkan MCP server untuk Apps SDK

MCP server adalah fondasi integrasi Apps SDK. Ia mengekspos tool yang bisa dipanggil model, menerapkan autentikasi, dan memasok data terstruktur beserta komponen HTML yang akan dirender di chat.^[4]

Contoh minimal TypeScript, MCP server dengan satu tool marketing brief

// package.json: @modelcontextprotocol/sdk, zod, express import express from "express"; import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js"; import { z } from "zod"; const app = express(); app.use(express.json()); // 1) Inisialisasi MCP server const server = new McpServer({ name: "marketing-server", version: "1.0.0" }); // 2) Daftarkan komponen UI sebagai resource server.registerResource( "marketing-brief-widget", "ui://widget/marketing-brief.html", {}, async () => ({ contents: [{ uri: "ui://widget/marketing-brief.html", mimeType: "text/html+skybridge", text: ` `.trim() }] }) ); // 3) Daftarkan tool untuk membuat marketing brief server.registerTool( “generate_marketing_brief”, { title: “Generate Marketing Brief”, _meta: { “openai/outputTemplate”: “ui://widget/marketing-brief.html” }, inputSchema: { product: z.string(), audience: z.string(), goal: z.string(), tone: z.string().optional() } }, async (args) => { const { product, audience, goal, tone } = args; // logika bisnis Anda, panggil layanan internal bila perlu const brief = { product, audience, goal, messaging: [ “Nilai unik yang relevan untuk audiens”, “Ajakan bertindak yang jelas” ], tone: tone || “informatif” }; return { structuredContent: brief, content: [{ type: “text”, text: “Brief iklan siap ditinjau di komponen.” }] }; } ); // 4) Endpoint MCP JSON-RPC sederhana app.post(“/mcp”, async (req, res) => { const reply = await server.handleRequest(req.body); res.json(reply); }); app.listen(2091, () => console.log(“MCP server on http://localhost:2091/mcp”));  

Jalankan lokal, lalu ekspos HTTPS dengan ngrok agar dapat dihubungkan dari ChatGPT.

node server.js ngrok http 2091

Praktik ini mengikuti struktur resmi untuk mendeskripsikan tool, mengikat template UI, serta mengirim structuredContent agar komponen dirender dengan benar.^[4]

Download Starter Kit Cara Bikin App di ChatGPT, siap coba dalam lima menit

Starter kit ini memangkas rintangan awal, pembaca tidak perlu memulai dari kosong karena paket berisi MCP server, dua tool marketing, endpoint JSON RPC, dan contoh penggunaan Responses API yang menghasilkan keluaran terstruktur. Set ini memudahkan tim teknis dan tim bisnis menguji alur kerja, dari prompt ke hasil, serta menilai manfaat tanpa konfigurasi rumit. Dokumen README menuntun langkah demi langkah agar percobaan lokal berjalan rapi dan aman.

Apa yang ada di dalam paket

• Struktur proyek Node dan TypeScript, skrip jalan cepat

• Dua tool MCP, generate marketing brief dan lead magnet outline

• Endpoint /mcp untuk JSON RPC, siap disambungkan via developer mode

• README uji lokal dengan MCP Inspector dan contoh perintah

Langkah 3, hubungkan app ke ChatGPT dengan developer mode

Aktifkan developer mode di ChatGPT, buat connector baru, isi nama, deskripsi untuk penemuan, dan URL endpoint MCP publik dari ngrok. Setelah tersambung, Anda dapat mengaktifkan connector di percakapan dan memanggil tool secara eksplisit saat uji coba.^[10]

Gunakan MCP Inspector untuk menguji secara lokal. Jalankan server, kemudian:

npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Masukkan URL MCP lokal, panggil tool, dan lihat payload serta error bila ada.^[11]

Langkah 4, rancang antarmuka app di chat

Komponen dirender sebagai iframe dengan kebijakan keamanan yang ketat. Data untuk komponen dikirim melalui structuredContent, sementara _meta bisa memuat data pendukung yang tidak memengaruhi penalaran model. Ikuti pedoman desain agar pengalaman terasa native di ChatGPT.^[3][4]

Untuk interaksi kompleks, Anda dapat mengizinkan komponen memicu pemanggilan tool, misalnya menyaring data atau melakukan tindakan tulis setelah konfirmasi pengguna.^[4]

Download Starter Kit UI, komponen langsung merender hasil di chat

Edisi UI menambahkan dua widget bawaan agar hasil tool tampil rapi di dalam percakapan. Widget Marketing Brief dan Lead Magnet membaca structuredContent dari tool lalu merender ringkasan, daftar poin, dan tombol aksi, sehingga proses tinjau dan distribusi menjadi efisien. Paket ini juga menyertakan halaman preview lokal, sehingga tim dapat melihat perilaku widget tanpa perlu masuk ke ChatGPT.

Apa yang ada di dalam UI edition

• Registrasi resource UI dan pengikatan melalui _meta.openai/outputTemplate

• Widget marketing-brief.html dengan tombol Download JSON dan Copy JSON

• Widget leadmagnet.html dengan ekspor JSON, daftar seksi dan poin

• Preview lokal di /preview.html untuk mensimulasikan window.openai.toolOutput

Langkah cepat jalankan UI edition

npm i cp .env.example .env npm run dev # MCP UI server: http://localhost:2092/mcp npm run build && npm run serve # preview: http://localhost:2093

Langkah 5, keamanan, privasi, dan izin data

OpenAI menekankan prinsip least privilege, persetujuan eksplisit, serta mitigasi prompt injection. Data pribadi sebaiknya direduksi di log, simpan kebijakan retensi, dan gunakan konfirmasi manusia untuk aksi yang tidak bisa dibatalkan.^[12]

Perhatikan batasan sandbox iframe pada komponen dan batasi domain yang diizinkan untuk permintaan jaringan. Untuk autentikasi, terapkan OAuth modern dengan PKCE, verifikasi token, dan pembatasan scope pada setiap tool call.^[12]

Langkah 6, gunakan Responses API untuk orkestrasi konten dan tool

Responses API adalah jalur utama untuk proyek baru. Ia menyederhanakan penggabungan model dan tool terpasang seperti web search serta file search, dengan rencana penghentian Assistants API secara bertahap hingga 2026.^[5][6]

Contoh Node.js, membuat brief iklan sebagai objek terstruktur

import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); const schema = { type: "object", properties: { product: { type: "string" }, audience: { type: "string" }, keyMessages: { type: "array", items: { type: "string" } }, cta: { type: "string" } }, required: ["product", "audience", "keyMessages", "cta"] } as const; const resp = await client.responses.create({ model: "gpt-4o-mini", input: [ { role: "user", content: "Buat brief iklan untuk susu kambing premium, target keluarga muda, gaya bersih dan terpercaya" } ], response_format: { type: "json_schema", json_schema: { name: "Brief", schema, strict: true } } }); console.log(resp.output[0].content[0].text); // JSON yang sesuai schema

Dokumentasi Responses API menyediakan contoh pembuatan teks dan objek terstruktur, termasuk alat terpasang untuk penelusuran web ketika dibutuhkan.^[5]

Langkah 7, publikasi dan monetisasi app

OpenAI membuka pengajuan app untuk ditinjau kemudian hari, menyiapkan direktori penemuan, dan memberi sinyal monetisasi, termasuk dukungan Agentic Commerce Protocol untuk checkout instan di ChatGPT.^[1]

Pastikan deskripsi, metadata, serta komponen Anda memenuhi pedoman kualitas dan kebijakan penggunaan. Arahkan pengguna pada kebijakan privasi yang jelas serta cakupan izin akses yang minimal.^[3]

Alur ringkas dari outline ke ringkasan hingga brief siap ditinjau.

Contoh use case marketing, lead magnet dan brief iklan otomatis

Skenario: brand ingin membuat lead magnet cepat, memformat ringkasannya, lalu menurunkannya ke brief iklan.

Langkah singkat:

• Buat tool MCP generate_lead_magnet_outline yang menerima tema dan audiens, mengembalikan structuredContent berupa outline.

• Buat tool format_asset yang mengubah outline menjadi ringkasan dua halaman.

• Gunakan Responses API untuk memaksa keluaran JSON sesuai schema sehingga mudah diisi ke komponen dan diekspor PDF.

• Render hasil di komponen UI agar tim marketing bisa meninjau dan menyunting cepat.

Cuplikan tool untuk outline lead magnet:

server.registerTool( "generate_lead_magnet_outline", { title: "Generate Lead Magnet Outline", _meta: { "openai/outputTemplate": "ui://widget/leadmagnet.html" }, inputSchema: { topic: z.string(), audience: z.string() } }, async ({ topic, audience }) => { const outline = { title: `Lead Magnet tentang ${topic}`, sections: [ { heading: "Masalah Utama", points: ["Nyeri pengguna", "Dampak bisnis"] }, { heading: "Solusi Inti", points: ["Kerangka solusi", "Studi singkat"] }, { heading: "Ajakan Bertindak", points: ["Klaim benefit", "Link pendaftaran"] } ], audience }; return { structuredContent: outline, content: [{ type: "text", text: "Outline siap ditinjau." }] }; } );

Dengan alur ini, proses kreatif menjadi terstruktur tanpa mengorbankan fleksibilitas. Media independen menilai pendekatan app di ChatGPT mempermudah tugas nyata karena interaksi dan komponen menyatu di tempat pengguna bekerja.^[7]

Metadata dan performa yang terukur meningkatkan keterjangkauan.

Checklist optimasi AEO dan SEO untuk app di ChatGPT

Deskripsi penemuan harus jelas, ringkas, dan berorientasi manfaat. Pakai kata kunci yang sesuai intent pengguna. Pastikan komponen menampilkan hasil yang dapat dipindai cepat, misalnya ringkasan, daftar poin, dan tombol aksi yang jelas. Sertakan skema data internal agar alat pendukung organisasi Anda dapat melacak kinerja. Untuk performa, jaga ukuran bundle UI, caching yang aman, dan waktu respons server yang rendah.^[3][4]

Baca juga artikel menarik lainnya: Cara Cepat Riset Pasar dan Persona Bisnis Menggunakan ChatGPT dan Gemini

Tren dan batasan yang perlu diwaspadai

Ketersediaan app awal tidak mencakup wilayah EEA, Swiss, dan Inggris, dengan rencana perluasan. Submisi dan monetisasi akan dibuka menyusul, sehingga ini saat tepat menguji dan mengumpulkan umpan balik. Di ranah developer, peralihan menuju Responses API menuntut penyesuaian, namun manfaatnya adalah model alat terpadu yang lebih sederhana serta integrasi web search dan file search yang lebih rapi.^[1][5][6]

Mulai dari use case sempit, iterasi dari umpan balik nyata

Saatnya membuat versi pertama, lalu ulangi sampai terasa pas

Mulai dari satu use case sempit, jadikan MVP yang benar benar dipakai, lalu iterasikan dari umpan balik nyata. Jika ada pertanyaan teknis atau ide yang ingin diuji, tinggalkan komentar, ceritakan konteks bisnis Anda, dan saya akan bantu menguraikan langkah berikutnya.