Century Seir: Cómo implementar un agente de depuración por IA paso a paso

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  • Última modificación de la entrada:25 agosto, 2025

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Century Seir: Guía práctica para implementar un agente de depuración por IA en tu proyecto

Tiempo estimado de lectura: 12–18 minutos

Key takeaways

  • Century Seir transforma eventos de error en parches y PRs validados por CI.
  • Seguridad y gobernanza son clave: scopes mínimos, plantillas de PR y reglas de branch protection.
  • Un servidor MCP Century actúa como middleware entre implementación MCP, Sentry y GitHub.
  • Comienza en staging con reglas conservadoras y habilita autopromoción solo cuando estés cómodo con KPIs.

Tabla de contenidos

  1. Introducción
  2. ¿Qué es Century Seir?
  3. Componentes clave
  4. Beneficios y casos de uso
  5. Arquitectura y flujo operativo
  6. Requisitos previos
  7. Guía de configuración inicial
  8. Ajustes finos y políticas
  9. CI: tests automáticos (GitHub Actions)
  10. Logs, trazabilidad y panel
  11. FAQ

Introducción

Century Seir es un agente inteligente de depuración por IA diseñado para automatizar la detección, diagnóstico y corrección de errores en proyectos que usan Sentry y GitHub. Actúa como puente entre las alertas de producción y tu repositorio: detecta excepciones, genera parches y propone PRs para acelerar la resolución de incidencias y mejorar la base de código.

En esta guía aprenderás qué es Century Seir, por qué aporta valor frente a solo monitorizar errores, la arquitectura básica y los requisitos previos. También comenzaremos la configuración del servidor MCP Century y las integraciones básicas.

¿Qué es Century Seir?

Century Seir es un sistema que combina modelos de lenguaje (LLM), reglas de orquestación y pipelines de CI para convertir eventos de error en cambios de código validables.

Componentes clave

  • Motor LLM/IA: interpreta stacktraces, contexto y test history para proponer parches.
  • Orquestador: coordina ingestión, análisis y pipelines de prueba.
  • Panel de gestión de incidencias: dashboard para revisar, aprobar o rechazar parches.
  • Servidor MCP Century: middleware que conecta Sentry con los agentes y con GitHub (repositorio de referencia: implementación MCP).

Qué lo diferencia — Beneficios y casos de uso

La diferencia principal es que, mientras herramientas como Sentry monitorizan, Century Seir propone y valida cambios que pueden llegar a un PR automáticamente.

Beneficios medibles

  • Reducción de MTTR: menos tiempo entre alerta y parche.
  • Parches entregados más rápido: la IA genera código y dispara pipelines automáticamente.
  • Aumento de cobertura de tests mediante generación automática de pruebas para casos detectados.
  • Menos ruido para SREs y devs: prioriza y agrupa incidencias repetidas.

Casos de uso concretos

  • Corrección de excepciones en producción: NullPointer o TypeError detectado por Sentry → parche propuesto + test que reproduce el fallo.
  • Refactorizaciones seguras: la IA sugiere cambios de API y actualiza callsites con pruebas.
  • Generación de tests unitarios automáticos para errores reproducibles.

Arquitectura y flujo operativo

(Diagrama sugerido: apps → Sentry → Century Seir → servidor MCP Century → GitHub/CI → despliegue)

Flujo paso a paso

  1. Monitoreo de errores: la aplicación envía eventos a Sentry, que agrega contexto (release, commits, breadcrumbs).
  2. Ingestión y réplica: Century Seir recibe el evento vía webhook o poll desde Sentry. El servidor MCP Century actúa como gateway para eventos y secrets (repo MCP).
  3. Análisis y diagnóstico: el motor LLM interpreta stacktrace, busca commits relacionados y evalúa tests previos en CI.
  4. Generación de parche: se crea un parche candidato que modifica código y/o añade tests unitarios automáticos.
  5. Validación en CI: el parche se somete a tests unitarios automáticos; si pasa, Century Seir crea un PR con descripción, diff, checklist y tests nuevos. (ejemplo en video: video).
  6. Gestión y despliegue: en el panel de gestión de incidencias se revisa el PR; según reglas, puede autopromoverse o requerir aprobación humana.

Requisitos previos y consideraciones

Accesos y permisos

  • Token de Sentry con permisos para leer eventos y configurar webhooks (DSN/webhook).
  • GitHub App o token con scopes para abrir PRs, leer repos y disparar workflows.
  • Permisos para leer registros de CI (para vincular historiales de tests).

Infraestructura mínima

Servidor MCP Century: recomendamos un nodo con al menos 4 vCPU, 8–16 GB RAM y 50+ GB de almacenamiento para logs y cachés; ajusta según volumen de eventos. Más detalles: repo MCP.

Políticas y gobernanza

  • Define qué tipologías de errores pueden corregirse automáticamente.
  • Nunca des permiso al agente para borrar repositorios ni para push directo sin PRs.
  • Mantén logs inmutables de cambios y pruebas ejecutadas.

Guía de configuración paso a paso

Preparación: activar integraciones en Sentry y GitHub

  • En Sentry: crea un webhook que envíe eventos a tu endpoint MCP Century. Verifica DSN y project slug. (Sentry).
  • En GitHub: instala la GitHub App con permisos para crear PRs, leer commits y desencadenar workflows. (Referencia: sentry-agent).

Despliegue del servidor MCP Century (comienzo)

Docker (rápido para staging):

docker run -d --name mcp -p 8080:8080 -e SENTRY_DSN="..." sentry/mcp:latest
# Asegura volumen para logs:
docker run -d --name mcp -p 8080:8080 -v /var/log/mcp:/app/logs -e SENTRY_DSN="..." sentry/mcp:latest

Kubernetes (producción): usar Helm chart recomendado por el repo MCP; valores clave: replicas, recursos, secret mounts.

Configuración inicial de Century Seir

  • Añade tokens de Sentry y GitHub en el store de secretos del MCP.
  • Configura endpoint de Sentry: https://mcp.tu-dominio/api/sentry-webhook y habilita eventos: issue.created, issue.resolved, event.created.
  • Define plantillas de PR con descripción del bug, pasos para reproducir y checklist de QA.
  • Configura branch protection para exigir que tests automáticos pasen antes del merge.

Ajustes finos de reglas y umbrales de automatización

Definir correctamente qué puede corregir Century Seir automáticamente es clave. Empieza con reglas conservadoras y ve ampliando.

  • Severidad y umbrales: mapea niveles de Sentry (fatal, error, warning) a acciones posibles (solo notificación, parche propuesto, autopromoción).
  • Errores permitidos: excepciones repetidas, NullPointer/TypeError, errores con stacktrace claro y test reproducible.
  • Excepciones que requieren revisión humana: cambios en API pública o en módulos críticos.
  • Políticas de autopromoción: auto-merge solo si pasa todos los tests, no modifica archivos críticos y cumple umbrales de tamaño.

Consejo: usa labels en PRs generados por IA y un periodo de cuarentena (canary) antes del despliegue global.

Configurar tests unitarios automáticos en CI (ejemplo GitHub Actions)

Un CI bien configurado es la barrera principal contra regresiones. A continuación un workflow básico para validar PRs propuestos por Century Seir.

# .github/workflows/ci.yml
name: CI para PRs generados por Century Seir
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Instalar dependencias
        run: |
          npm ci   # o pip install -r requirements.txt
      - name: Ejecutar tests unitarios
        run: |
          npm test -- --ci --reporter=jest-junit
      - name: Subir reportes de test
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: test-reports
          path: junit.xml

Puntos prácticos:

  • Asegura que los workflows puedan dispararse desde la GitHub App o token usado por MCP.
  • Genera artefactos y logs accesibles desde el panel de gestión para auditoría.
  • Configura timeouts y retentativas para tests intermitentes.

Logs, trazabilidad y panel de control

Los logs y trazas son esenciales para auditoría y debugging del proceso automatizado.

  • Guarda eventos inmutables: eventos Sentry, decisiones del orquestador, prompts enviados al LLM, difs aplicados y resultados de CI.
  • Cada PR generado debe mostrar stacktrace original, hipótesis del agente, diff propuesto, tests añadidos y resultado de pipelines CI.
  • Integra con observabilidad interna para alertas sobre fallas en el pipeline automático.

FAQ

1) ¿Century Seir puede corregir todos los bugs automáticamente?

No. Funciona mejor con errores repetibles y bien acotados. Cambios en APIs públicas o cuestiones de negocio requieren revisión humana.

2) ¿Qué pruebas se ejecutan antes de crear una PR?

Al menos los tests unitarios y linters definidos en CI. Puedes añadir SAST y pruebas de integración según tu pipeline.

3) ¿Cómo controlo qué cambios aplica la IA?

Mediante reglas y umbrales en el orquestador, plantillas de PR y policies de branch protection en GitHub.

4) ¿Qué sucede si un parche introduce errores?

Configura despliegues canary y rollback automático. Mantén logs y artefactos para revertir rápidamente.

5) ¿Qué requisitos tiene el servidor MCP Century?

Recomendado: 4 vCPU, 8–16 GB RAM y 50+ GB disco; reglas de firewall para conexión a Sentry y GitHub. Más información en repo MCP.

6) ¿Cómo evito fugas de secretos en prompts o logs?

Cifra secretos, usa masks en logs y no almacenes prompts con datos sensibles. Revisa políticas de retención.

7) ¿Puedo probar Century Seir en un repo público?

Sí, pero limita permisos y usa entornos de staging. Ajusta políticas para evitar merges automáticos en main.

Recursos adicionales y referencias rápidas

Conclusión: Century Seir permite pasar del simple monitoreo a la corrección proactiva. Despliega en staging, conecta Sentry y GitHub y comienza con reglas conservadoras; mide MTTR y tasa de aceptación de PRs para iterar.