Un nuovo sistema operativo? App in ChatGPT e Apps SDK (basato su MCP): sbloccare una nuova piattaforma

Introduzione:

App in ChatGPT ora consentono agli sviluppatori di terze parti di creare mini-applicazioni interattive che vivono all'interno dell'interfaccia di chat. Invece di inviare gli utenti a siti web o app mobili, queste app funzionano all'interno della conversazione e sfruttano il ragionamento del modello per guidare le azioni. I primi partner come Canva, Coursera, Expedia e Zillow hanno mostrato come gli utenti possano chiedere una playlist, progettare un poster o cercare immobili senza lasciare ChatGPT[1]. Il nuovo Apps SDK è costruito sul Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto che consente ai modelli di interagire con strumenti esterni e interfacce utente[2]. Questo blog approfondisce l'architettura delle app basate su MCP, spiega le capacità dell'SDK, guida alla creazione di un'app passo dopo passo, esplora come gli utenti scoprono e utilizzano le app e discute considerazioni su privacy e sicurezza. Durante tutto il testo, citiamo documentazione ufficiale e giornalismo affidabile per ancorare l'analisi a fonti credibili.

Comprendere il Model Context Protocol (MCP)

Perché gli standard aperti sono importanti

Il Model Context Protocol è la base dell'SDK delle App. Secondo la documentazione per gli sviluppatori, ogni integrazione con l'SDK delle App utilizza un server MCP per esporre strumenti, gestire l'autenticazione e confezionare sia dati strutturati che HTML che vengono renderizzati in ChatGPT[2]. MCP è uno standard aperto: chiunque può implementare un server in qualsiasi linguaggio e connettere un modello come GPT‑4 o Codex. La natura open‑source significa che non ci sono vincoli di fornitore; teoricamente, la stessa app può funzionare su qualsiasi piattaforma AI che implementi il protocollo. Questa apertura incoraggia i contributi della comunità e favorisce un ecosistema analogo al web degli inizi, dove standard come HTTP permettevano siti web interoperabili.

Server, Strumenti e Risorse

Un server MCP espone uno o più strumenti. Uno strumento definisce un'azione che il modello può chiamare, come "creare una bacheca kanban", "cercare case" o "generare una playlist". Ogni strumento è descritto da un nome macchina, un titolo user-friendly e uno schema JSON che indica al modello quali argomenti accetta. Quando ChatGPT decide che lo strumento deve essere invocato, invia una chiamata strutturata al server. Il server esegue la logica, che sia interpellando un'API, eseguendo un calcolo o interagendo con un database, e poi restituisce una risposta dello strumento. Questa risposta include tre campi:

structuredContent - dati visibili al modello che descrivono lo stato attuale. Ad esempio, una bacheca kanban potrebbe includere un array di colonne e attività[3].
content - testo opzionale che l'assistente restituisce all'utente. Questo può riassumere il risultato o fornire istruzioni all'utente.
_meta - metadati nascosti non visibili al modello. Gli sviluppatori lo usano per memorizzare ID o elenchi utilizzati nei componenti dell'interfaccia utente. Ad esempio, l'esempio della bacheca utilizza una mappa tasksById in _meta per mantenere i dettagli delle attività senza esporli al modello[4].

Gli strumenti possono anche fare riferimento a risorse, come modelli HTML o immagini, riferendosi a un URL ui://. Il server registra queste risorse durante l'avvio. La documentazione avverte che, poiché le risorse sono memorizzate nella cache dall'infrastruttura di OpenAI, gli sviluppatori dovrebbero versionarle includendo un hash di build nel nome del file[5]. Altrimenti, gli utenti potrebbero vedere un'interfaccia utente obsoleta dopo i deployment.

Contenuto Strutturato vs. Metadati

La distinzione tra structuredContent e _meta è fondamentale. Secondo la documentazione, structuredContent è visibile al modello ed è utilizzato per idratare il componente UI; _meta è nascosto dal modello e può contenere dati extra per l'interfaccia utente, come liste per i menu a discesa[3]. Separando i dati visibili da quelli nascosti, gli sviluppatori possono proteggere le informazioni sensibili dal modello, pur continuando a fornire interfacce ricche. Questo design incoraggia anche la condivisione minima dei dati; solo ciò che è necessario per svolgere il compito viene esposto, in linea con i principi di privacy.

Autenticazione e Sessioni

Quando un utente chiama per la prima volta un'app, il server potrebbe doverlo autenticare. L'SDK per le app supporta i flussi OAuth 2.1; gli sviluppatori specificano gli ambiti e reindirizzano gli utenti al provider di identità. Una volta che l'utente concede il consenso, l'app ottiene un token e può accedere ai dati dell'utente. Il compito del server è gestire lo stato della sessione, spesso memorizzando i token in un database chiave all'account ChatGPT dell'utente. Questo assicura che le chiamate successive agli strumenti possano riutilizzare la sessione senza richiedere nuovamente all'utente.

Principi di Sicurezza

OpenAI pone l'accento su il privilegio minimo, il consenso esplicito dell'utente e la difesa approfondita[6]. Le app dovrebbero richiedere solo le autorizzazioni minime necessarie e gli utenti devono autorizzare esplicitamente la condivisione dei dati; il modello stesso non dovrebbe mai indovinare le credenziali. La conservazione dei dati è limitata: i contenuti strutturati rimangono solo mentre il prompt dell'utente è attivo e i log vengono redatti prima di essere condivisi con gli sviluppatori[6]. L'accesso alla rete per i componenti dell'app è limitato da una politica di sicurezza dei contenuti; gli iframe non possono accedere a API del browser arbitrarie e tutte le richieste HTTP devono originare dal server anziché dal client[7]. Questo previene scripting cross-site e l'esfiltrazione di token.

L'SDK per le App: Costruire Applicazioni Reali in ChatGPT

L'Esperienza dello Sviluppatore

L'SDK delle app avvolge l'MCP in librerie client idiomatiche (attualmente Python e TypeScript) e strumenti di scaffolding. Quando crei un'app, definisci gli strumenti, registri i modelli di interfaccia utente e implementi la logica del server. Il server può essere eseguito sulla tua infrastruttura e utilizzare qualsiasi framework (FastAPI, Express, ecc.), ma deve implementare i punti finali MCP. OpenAI fornisce server di sviluppo e un MCP Inspector per testare le chiamate localmente.

Gli sviluppatori progettano sia la logica che l'interfaccia utente. Le interfacce utente sono solitamente scritte in React e compilate in risorse statiche. Sono servite all'interno di un iframe isolato in ChatGPT. All'interno di questo iframe, gli sviluppatori possono accedere a un oggetto globale window.openai per interagire con l'host. Secondo la guida Costruisci un'interfaccia utente personalizzata, questa API fornisce:

Globali – displayMode, maxHeight, theme e locale informano il componente riguardo al layout e allo stile[8].
Payload degli strumenti – toolInput, toolOutput e widgetState consentono di leggere gli argomenti, i risultati e lo stato persistente tra i rendering[8].
Azioni – setWidgetState() salva lo stato che persiste tra i messaggi; callTool() attiva un'azione del server; sendFollowupTurn() invia un prompt di follow-up al modello; requestDisplayMode() chiede di andare a schermo intero o in modalità picture-in-picture[8].
Eventi – il componente può iscriversi a openai:set_globals quando l'host aggiorna il layout o il tema, e a openai:tool_response quando una chiamata di strumento si risolve[8].

Queste API consentono agli sviluppatori di creare componenti interattivi ricchi che rimangono sincronizzati con il ragionamento del modello. Ad esempio, se un utente trascina un'attività in una nuova colonna in una bacheca kanban, il componente può inviare un callTool per aggiornare il server, mantenere il nuovo stato e quindi restituire un nuovo structuredContent. Nel frattempo, il modello vede solo lo stato generale della bacheca; l'interfaccia utente gestisce dettagli come il drag-and-drop.

Registrazione di Strumenti e Modelli

In the server code you register a tool and its template. For instance, in a TypeScript server you might write:

import { Tool, StructuredToolResponse } from "@openai/apps";

// Register UI template
server.registerResource("ui://kanban-board/abc123", buildHtml());

// Define tool schema
const createBoard: Tool = {
  name: "createKanbanBoard",
  description: "Create a new kanban board with given tasks and columns",
  inputSchema: z.object({
    title: z.string(),
    columns: z.array(z.object({ name: z.string() })),
    tasks: z.array(z.object({ name: z.string(), columnIndex: z.number() }))
  }),
  async execute(input, ctx): Promise<StructuredToolResponse> {
    // compute board state
    const columns = input.columns.map((col, i) => ({
      id: i,
      title: col.name,
      taskIds: input.tasks.filter(t => t.columnIndex === i).map((_t, idx) => idx)
    }));
    const tasksById = input.tasks.map((task, id) => ({ id, name: task.name }));
    return {
      content: `Created board '${input.title}'`,
      structuredContent: { title: input.title, columns },
      _meta: { tasksById, uiTemplate: "ui://kanban-board/abc123" }
    };
  }
};

The _meta field includes tasksById for hidden metadata and uiTemplate referencing the registered HTML. When ChatGPT receives this response, it will render the template with the structured content. The window.openai.toolOutput object in the component can then read the board data and display it.

Versioning and Caching

Poiché risorse come i modelli UI sono memorizzate nella cache sui server di OpenAI, gli sviluppatori dovrebbero includere un hash o una versione unica nell'identificatore ui://. I documenti avvertono che se si distribuisce una nuova versione senza aggiornare il percorso, gli utenti potrebbero continuare a vedere la vecchia UI a causa della cache[5]. Una buona pratica è incorporare il commit SHA o l'ID di build nell'URL. Questo assicura che ogni distribuzione risulti in una risorsa aggiornata.

Mantenere lo Stato e Follow-up

I componenti spesso hanno bisogno di mantenere lo stato. Ad esempio, un'app di playlist potrebbe permettere agli utenti di aggiungere canzoni ai preferiti; questi preferiti dovrebbero rimanere anche quando l'utente fa un'altra domanda. Il metodo setWidgetState() memorizza i dati al di fuori di structuredContent e li preserva tra i turni[8]. Il modello non vede questo stato, garantendo la privacy.

A volte un'app ha bisogno di fare una domanda chiarificatrice all'utente. Il metodo sendFollowupTurn() consente al componente di inviare un nuovo prompt a ChatGPT, che apparirà poi nella trascrizione come se il modello avesse posto la domanda[8]. Questo è utile per flussi di lavoro a più fasi: ad esempio, un'app di prenotazione viaggi potrebbe chiedere "Quante notti rimarrai?" dopo che l'utente ha selezionato un hotel.

Building Your First App: Step‑By‑Step Guide

In this section we will build a simple Task Tracker app that demonstrates the core concepts of the Apps SDK. The app will let a user create tasks and organise them into categories. We choose this example because it is generic, easy to extend and showcases structured content, metadata, custom UI and tool calls.

Set up the MCP Server

First install the TypeScript SDK and scaffolding tool:

npm install -g @openai/apps-generator
apps init task-tracker
cd task-tracker
npm install

This command scaffolds a project with a server, a React frontend and build scripts. The server uses Express and the @openai/apps library. Run npm run dev to start the development server; the project includes an MCP Inspector that opens in your browser and simulates ChatGPT calling your app.

Define the Tool

Open src/server.ts and define a tool called createTasks. The tool accepts an array of tasks and returns structured content grouping them by category. It also provides a summary in the content field.

import { Tool, StructuredToolResponse } from "@openai/apps";



export const createTasks: Tool = {
  name: "createTasks",
  description: "Create a list of tasks grouped by category",
  inputSchema: z.object({ tasks: z.array(z.object({ name: z.string(), category: z.string() })) }),
  async execute({ tasks }): Promise<StructuredToolResponse> {
    const categories = Array.from(new Set(tasks.map(t => t.category)));
    const grouped = categories.map(category => ({
      name: category,
      taskIds: tasks.filter(t => t.category === category).map((_, i) => i)
    }));
    const tasksById = tasks.map((task, id) => ({ id, name: task.name, category: task.category }));
    return {
      content: `Created ${tasks.length} tasks in ${categories.length} categories`,
      structuredContent: { categories: grouped },
      _meta: { tasksById, uiTemplate: "ui://task-tracker/1.0.0" }
    };
  }
};

server.registerResource("ui://task-tracker/1.0.0", fs.readFileSync(path.join(__dirname, "../dist/index.html"), "utf8"));
server.registerTool(createTasks);

Build the Custom UI

Next open src/frontend/App.tsx. This React component will read the structuredContent and display categories and tasks. It will also allow users to mark tasks as complete and persist that state using setWidgetState.

import { useEffect, useState } from "react";

declare global {
  interface Window {
    openai: any;
  }
}



export default function App() {
  const [complete, setComplete] = useState<{ [id: string]: boolean }>(() => window.openai.widgetState?.complete || {});
  const output = window.openai.toolOutput;
  const tasksById = output?._meta?.tasksById || [];
  const categories = output?.structuredContent?.categories || [];

  // persist completion state
  useEffect(() => {
    window.openai.setWidgetState({ complete });
  }, [complete]);

  return (
    <div className="task-tracker">
      {categories.map((cat: any, ci: number) => (
        <div key={ci} className="category">
          <h3>{cat.name}</h3>
          <ul>
            {cat.taskIds.map((tid: number) => (
              <li key={tid}>
                <label>
                  <input type="checkbox" checked={complete[tid]} onChange={() => setComplete(prev => ({ ...prev, [tid]: !prev[tid] }))} />
                  {tasksById[tid].name}
                </label>
              </li>
            ))}
          </ul>
        </div>
      ))}
    </div>
  );
}

This component uses window.openai.toolOutput to access the structuredContent and _meta fields. It stores completion state in widgetState so that checking a box persists even when the user continues the conversation. On subsequent tool calls, the component can fetch new tasks or update existing ones. This demonstrates how to combine model reasoning with client‑side interactions.

Testing and Iterating

Run npm run dev again and open the MCP Inspector. In the prompt area, type:

@task‑tracker create a list of tasks: buy milk in shopping, finish report in work, call mom in personal

The inspector will show the structured content and render the task list UI. You can check tasks off; the state persists across turns. You can then ask ChatGPT: “Remind me of my tasks later.” Because the model retains context, it can call the tool again, display the UI and summarise your progress.

How Users Discover and Use Apps

Named Mention and In‑Conversation Discovery

ChatGPT surfaces apps when it believes they can assist the user. There are two primary discovery modes. Named mention occurs when the user explicitly mentions the app name at the beginning of a prompt; in this case, the app will be surfaced automatically[9]. For instance, “@Spotify create a workout playlist” immediately invokes the Spotify integration. The user must place the app name at the start; otherwise the assistant may treat it as part of the conversation.

In‑conversation discovery happens when the model infers that an app could help based on context. The documentation explains that the model evaluates the conversation context, prior tool results and the user’s linked apps to determine which app might be relevant[9]. For example, if you are discussing travel plans, ChatGPT might suggest the Expedia app to book flights. The algorithm uses metadata like tool descriptions and keywords to match the conversation with potential actions[10]. Developers can improve discoverability by writing action‑oriented descriptions and clear UI component names.

Directory and Launcher

OpenAI plans to release an app directory where users can browse and discover new apps[10]. Each listing will include the app name, description, supported prompts and any onboarding instructions. Users can also access the launcher via the “+” button in chat; this shows a menu of available apps based on context. These entry points will help less technical users find and enable apps without memorising names.

Onboarding and Consent

La prima volta che un utente attiva un'app, ChatGPT avvia un flusso di onboarding. Il modello chiede all'utente di connettere il proprio account (se necessario) e spiega quali dati sono richiesti dall'app. Le linee guida per gli sviluppatori sottolineano che le app devono rispettare la privacy degli utenti, comportarsi in modo prevedibile e avere politiche chiare[11]. Gli utenti devono esplicitamente concedere o negare il permesso; non c'è accesso ai dati in modo silenzioso. Una volta connessa, l'app può rimanere collegata per interazioni successive, ma gli utenti hanno sempre la possibilità di disconnettere e revocare i permessi.

Privacy, Sicurezza e Design Responsabile

Principi delle App Affidabili

Le Linee guida per lo sviluppatore di app di OpenAI definiscono diversi principi per garantire che l'ecosistema rimanga sicuro e affidabile. Le app devono fornire un servizio legittimo, avere una chiara politica sulla privacy e pratiche di conservazione dei dati, e rispettare le politiche d'uso[11]. Devono minimizzare la raccolta dei dati, evitare di memorizzare informazioni personali sensibili e non condividere i dati degli utenti senza consenso[12]. Le app devono comportarsi prevedibilmente; non possono manipolare il modello per produrre contenuti dannosi o fuorvianti.

Limiti e Minimizzazione dei Dati

Le linee guida sottolineano che le app dovrebbero raccogliere solo i dati essenziali per il loro funzionamento e non devono richiedere o memorizzare dati sensibili come cartelle cliniche o documenti d'identità governativi[12]. I contenuti strutturati inviati al modello non devono contenere segreti; i metadati nascosti non devono memorizzare token utente o dettagli privati. Gli sviluppatori devono implementare una forte crittografia e un'archiviazione sicura per qualsiasi token ottenuto durante l'OAuth. Il server deve mantenere rigide separazioni tra le sessioni utente; i dati di un utente non devono mai trapelare nel contesto di un altro.

Misure di Sicurezza nell'SDK

La Guida alla Sicurezza e alla Privacy delinea i meccanismi di difesa integrati nella piattaforma. Sottolinea i principi fondamentali del minimo privilegio e del consenso esplicito dell'utente[6]. La conservazione dei dati è limitata; i registri accessibili agli sviluppatori sono redatti per rimuovere informazioni personali identificabili, e i contenuti strutturati sono conservati solo per il tempo necessario al prompt[6]. L'accesso alla rete dall'interno dell'iframe è limitato dalla politica di sicurezza dei contenuti; i recuperi esterni devono passare attraverso il server, prevenendo richieste non autorizzate di origine incrociata[7]. L'autenticazione utilizza flussi OAuth standard del settore con token a breve durata. Gli sviluppatori sono tenuti a implementare revisioni di sicurezza, canali per la segnalazione di bug e monitoraggio degli incidenti per mantenere la prontezza operativa[7].

Equità e Adeguatezza

Le app devono essere adatte a un vasto pubblico. Le linee guida vietano le app che offrono contenuti lunghi, automazione complessa o pubblicità[13]. Ad esempio, un'app non dovrebbe cercare di offrire un video di 30 minuti o replicare un intero social network all'interno di ChatGPT. La piattaforma incoraggia interazioni concise che completano il flusso conversazionale. Le violazioni possono portare al rifiuto o alla rimozione.

Opportunità e Considerazioni

Un Nuovo Canale di Distribuzione per gli Sviluppatori

Aprendo ChatGPT alle app di terze parti, OpenAI si posiziona come un “livello di intenti” tra utenti e servizi. Gli sviluppatori possono ora raggiungere milioni di utenti tramite l'interfaccia chat senza dover creare app web o mobili separate. Le app hanno il potenziale di ridurre l'attrito: invece di scaricare un'app o visitare un sito web, gli utenti devono solo menzionare il servizio nella conversazione. Questo potrebbe democratizzare l'accesso agli strumenti e livellare il campo di gioco per i piccoli sviluppatori.

Le partnership iniziali mostrano le possibilità: gli utenti possono guardare le lezioni di Coursera mentre pongono domande a ChatGPT; progettare poster su Canva; navigare tra le opzioni di viaggio su Expedia o le inserzioni immobiliari su Zillow; generare playlist su Spotify; o creare diagrammi di idee con Figma[14][13]. Poiché le app funzionano all'interno della chat, il modello può riassumere, analizzare e generare raccomandazioni, trasformando contenuti statici in lezioni interattive. Le app offrono anche diverse modalità di visualizzazione—carte in linea, schermo intero o picture-in-picture—offrendo flessibilità per diversi compiti[15].

Trasformare le aspettative degli utenti

La capacità di utilizzare le app senza cambiare contesto potrebbe rimodellare il modo in cui le persone interagiscono con i servizi. ChatGPT diventa non solo un chatbot, ma un sistema operativo universale per intenzioni. Come ha osservato Casey Newton, questo ci sposta dal lanciare app discrete al semplicemente dichiarare ciò che vogliamo[16]. Alcuni analisti paragonano questo cambiamento al lancio dell'App Store o del browser: una piattaforma unica che aggrega funzionalità e concorrenza.

Tuttavia, questa trasformazione solleva interrogativi sul controllo e il potere. Se ChatGPT determina quali app mostrare, potrebbe diventare un guardiano. Newton avverte che un “grafico AI” basato sulle preferenze degli utenti potrebbe creare rischi per la privacy più seri di quelli dei social network[16]. Gli incentivi economici potrebbero portare a posizionamenti o classifiche a pagamento delle app. Gli sviluppatori potrebbero sentirsi sotto pressione per progettare per ChatGPT invece di mantenere la propria relazione con gli utenti. È cruciale che la piattaforma rimanga trasparente e equa per mantenere la fiducia.

Implicazioni Regolatorie ed Etiche

Poiché le app possono accedere a dati personali—come la posizione, i contatti e i metodi di pagamento—i regolatori potrebbero esaminare come i dati fluiscono attraverso ChatGPT. Gli sviluppatori devono rispettare le leggi sulla privacy, come il GDPR, anche se la piattaforma non è ancora disponibile nell'Unione Europea[17]. OpenAI ha promesso controlli sulla privacy più dettagliati e opzioni di monetizzazione, incluso un protocollo di commercio agentico che permetterà il checkout istantaneo all'interno della chat[18]. Il successo di questo ecosistema dipenderà dalla sicurezza robusta, dal consenso chiaro degli utenti e da modelli economici equi.

Direzioni Future e Ricerca

L'SDK per le app è ancora in fase di anteprima e molte funzionalità devono essere sviluppate. La roadmap per gli sviluppatori include:

Flusso di sottomissione e revisione – Attualmente gli sviluppatori possono creare app ma non possono elencarle pubblicamente. Un processo di revisione formale garantirà la conformità alle linee guida e la fiducia.
Condivisione dei ricavi e monetizzazione – OpenAI ha accennato a un protocollo di commercio agentico che potrebbe consentire agli utenti di acquistare beni direttamente in chat. Ciò apre opportunità per l'e-commerce ma solleva anche domande su commissioni, classifiche e concorrenza.
Strumenti per sviluppatori – Più linguaggi e framework, strumenti di debugging migliorati e pipeline di distribuzione più semplici abbasseranno la barriera d'ingresso. La natura aperta dello standard MCP potrebbe portare a implementazioni guidate dalla comunità e fornitori di hosting.
Interoperabilità – Poiché MCP è aperto, altre piattaforme o modelli potrebbero adottarlo. Questo potrebbe abilitare un ecosistema di app cross-model dove gli sviluppatori scrivono una volta e eseguono ovunque. Sarà importante la ricerca sulla standardizzazione dei protocolli agentici e sulla condivisione del contesto.
Ricerca sulla sicurezza – Valutare come prevenire l'iniezione di prompt, codice dannoso o uso improprio dei dati degli utenti rimane un'importante area di ricerca. Documenti sugli attacchi avversari contro applicazioni integrate con LLM informeranno le migliori pratiche e linee guida.

Conclusione: Un nuovo sistema operativo in fase di creazione

L'introduzione delle App in ChatGPT e del SDK per le App basate su MCP segna un cambiamento significativo nel modo in cui interagiamo con il software. Portando applicazioni di terze parti direttamente nell'interfaccia di chat, OpenAI ha creato una nuova piattaforma che unisce linguaggio naturale, ragionamento e interfacce utente interattive. Il Protocollo di Contesto del Modello fornisce un modo aperto e standardizzato per i modelli di chiamare strumenti e renderizzare componenti; l'Apps SDK semplifica lo sviluppo gestendo la comunicazione con il server, l'integrazione dell'interfaccia utente e la gestione dello stato. Esempi passo-passo come il Task Tracker dimostrano quanto sia facile creare un'app utile mantenendo rigorosi confini di dati e privacy.

Tuttavia, questa innovazione comporta delle responsabilità. Gli sviluppatori devono seguire linee guida che danno priorità alla privacy, alla sicurezza e all'equità degli utenti［11］(https://developers.openai.com/apps-sdk/app-developer-guidelines/#:~\:text=substantially%20better%20at%20a%20specific,verified%20developer%20who%20stands%20behind)［12］(https://developers.openai.com/apps-sdk/app-developer-guidelines/#:~\:text=Submissions%20must%20include%20a%20clear%2C,policy%20before%20installing%20your%20app). Meccanismi di sicurezza come il privilegio minimo e il consenso esplicito proteggono gli utenti［6］(https://developers.openai.com/apps-sdk/guides/security-privacy#:~\:text=Principles). Allo stesso tempo, gli osservatori del settore avvertono che la piattaforma potrebbe creare nuove forme di controllo e rischi per la privacy［16］(https://www.geekwire.com/2025/new-platform-familiar-risks-zillow-and-expedia-bet-on-openais-chatgpt-apps-rollout/#:~\:text=CEO%20Sam%20Altman%20said%20the,system%20for%20the%20AI%20era). Man mano che l'ecosistema matura, la trasparenza, gli standard aperti e il coinvolgimento della comunità determineranno se la piattaforma di app di ChatGPT diventerà un livello trasformativo e di fiducia per le attività quotidiane.

［1］(https://www.forbes.com/sites/antoniopequenoiv/2025/10/06/openais-chatgpt-now-connects-with-third-party-apps-like-spotify-and-zillow-heres-the-latest-in-the-ai-arms-race/#:~\:text=OpenAI%20will%20allow%20users%20to,Anthropic%20compete%20for%20AI%20dominance) Ultime novità sulla corsa agli armamenti AI: ChatGPT ora consente agli utenti di connettersi con Spotify e Zillow nelle chat

https://www.forbes.com/sites/antoniopequenoiv/2025/10/06/openais-chatgpt-now-connects-with-third-party-apps-like-spotify-and-zillow-heres-the-latest-in-the-ai-arms-race/

[2] [3] [4] [5] Configura il tuo server

https://developers.openai.com/apps-sdk/build/mcp-server

[6] [7] Sicurezza e Privacy

https://developers.openai.com/apps-sdk/guides/security-privacy

[8] Crea un'esperienza utente personalizzata

https://developers.openai.com/apps-sdk/build/custom-ux

[9] [10] Interazione con l'utente

https://developers.openai.com/apps-sdk/concepts/user-interaction

[11] [12] Linee guida per gli sviluppatori di app