¿Cazando Bugs con IA? Descubre cómo GitHub Copilot y Playwright MCP Simplifican la Depuración Web

La depuración de aplicaciones web puede ser una tarea tediosa y frustrante. A menudo, los informes de errores contienen pasos para reproducirlos, pero validarlos manualmente consume mucho tiempo. En un mundo ideal, contaríamos con pruebas end-to-end automatizadas, pero muchos proyectos carecen de ellas. Afortunadamente, GitHub Copilot, junto con el servidor Playwright Model Context Protocol (MCP), ofrece una solución innovadora para automatizar este proceso.

¿Qué son Playwright y MCP?

Antes de sumergirnos en los detalles, aclaremos algunos conceptos clave:

• Playwright: Es un framework de pruebas end-to-end para aplicaciones web. Permite crear scripts que simulan la interacción de un usuario, validando las funcionalidades y asegurando la calidad de la aplicación. Por ejemplo, puedes simular el flujo completo de compra en una tienda online, desde la búsqueda del producto hasta el pago.
• MCP (Model Context Protocol): Originalmente desarrollado por Anthropic, MCP es un protocolo abierto que facilita la exposición de herramientas a agentes de IA. Estas herramientas pueden proporcionar contexto adicional, información o permitir que el agente de IA realice acciones.

En conjunto, el servidor Playwright MCP proporciona herramientas de Playwright a agentes de IA (como GitHub Copilot), permitiéndoles crear scripts y realizar acciones directamente. ¡Esto significa que Copilot puede seguir los pasos para reproducir un error por nosotros!

Configurando el Servidor Playwright MCP en VS Code

Para utilizar el servidor Playwright MCP, debe estar disponible en tu IDE. En VS Code, tienes dos opciones:

1. Instalar el servidor Playwright MCP globalmente para que esté disponible en todos los proyectos.
2. Crear un archivo mcp.json en la carpeta .vscode de tu proyecto con el siguiente contenido:

{
  "servers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@playwright/mcp@latest"
      ]
    }
  }
}

Una vez hecho esto, verás un pequeño botón de “play” sobre “playwright” en el archivo. Al hacer clic en él, se iniciará el servidor, permitiéndote usarlo con el modo agente de Copilot.

Es probable que necesites configurar Playwright, especialmente si tu sitio web tiene un proceso de inicio complejo. Copilot puede ayudarte con esto. Por ejemplo, puedes usar un *prompt* como este:

Add Playwright to this project. When configuring Playwright, note the startup script for the site. Ensure the configuration uses this startup script, and reuses the server if one is already launched.

Automatizando la Reproducción de Bugs con Copilot y Playwright

El modo agente de Copilot está diseñado para ser un compañero de programación. Podemos darle tareas y revisar su trabajo. En otras palabras, podemos describir el problema, lo que esperamos que Copilot haga, ¡y dejar que se encargue del resto!

Por ejemplo, imagina que tienes una web de crowdfunding de juegos de mesa temáticos de DevOps. Un usuario informa que el filtro de editor no funciona:

## Error

El filtro de editor no filtra los juegos por editor.

## Pasos para reproducir

1. Ir a la página de inicio.
2. Seleccionar un editor de la lista desplegable; la página se actualiza.
3. Revisar la lista actualizada, notando que no hay cambios en los juegos mostrados.

## Comportamiento esperado

Sólo se muestran los juegos publicados por el editor seleccionado.

## Comportamiento actual

Se muestran todos los juegos.

Podemos dar el siguiente *prompt* a Copilot:

A user is reporting the publisher filter doesn't do anything. Can you please use Playwright to confirm this is an issue, and if so track it down? Start by going to the landing page, using the dropdown for publisher, and seeing what happens. Thanks!

Copilot utilizará el servidor Playwright MCP para iniciar el sitio web y seguir los pasos para reproducir el error. Confirmará si el filtro de editor no funciona como se espera. Luego, explorará el código para encontrar el origen del problema. Incluso, después de proponer una solución, puede usar Playwright para validar si la corrección funciona realmente.

¿Por qué Usar Playwright MCP con GitHub Copilot para la Depuración?

Proporcionar a Copilot la capacidad de usar Playwright le permite “ver” el impacto de sus cambios en el sitio web e interactuar con él. Puedes configurar rápidamente Playwright para tu proyecto con la ayuda de Copilot y aprovechar esta funcionalidad. Incluso puedes dar el siguiente paso incorporando pruebas end-to-end de Playwright en tu proyecto si aún no lo has hecho.

Conclusión

La combinación de GitHub Copilot y Playwright MCP representa un avance significativo en la depuración de aplicaciones web. Automatizar la reproducción de errores, rastrear bugs y validar soluciones se traduce en un flujo de trabajo más eficiente y una mejor calidad del software. ¡Es hora de darles una oportunidad a estas herramientas y optimizar tu proceso de desarrollo!

Fuente: GitHub Blog