AI를 활용한 Ruby on Rails 프로덕션 이슈 해결: Sentry와 Claude MCP 활용 사례

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소프트웨어 개발 과정에서 프로덕션 이슈는 피할 수 없는 난관입니다. 본 영상에서는 16년 경력의 소프트웨어 개발자 Damian이 AI를 활용하여 실제 Ruby on Rails 애플리케이션의 프로덕션 이슈를 조사하고 해결하는 과정을 시연합니다. 특히 Sentry를 통해 추적된 예외를 AI(Claude)와 연동하여 분석하고 해결하는 방법론을 제시하며, AI가 개발자의 일상적인 업무에 어떻게 통합될 수 있는지 구체적인 사례를 통해 보여줍니다.

본 사례는 Ruby on Rails 애플리케이션에서 Sentry를 통해 “Axe Tenant no tenant set” 오류가 발생한 상황을 다룹니다. ### 1. AI 기반 이슈 진단 및 분석

Sentry MCP 연동: Claude MCP에 Sentry를 설정하고 인증하여 이슈 정보를 가져올 준비를 합니다.
이슈 정보 수집: Sentry의 짧은 코드를 Claude에 제공하면, Claude는 Sentry MCP를 통해 조직 정보와 상세 이슈 컨텍스트(스택 트레이스 등)를 수집합니다.
근본 원인 식별: Claude는 GitHub 웹훅이 감사 로그 생성 시 테넌트 미설정으로 실패했음을 분석합니다. 특히 audit_success 호출이 with_tenant 블록(Axe Tenant의 테넌트 스코프) 외부에서 발생하여 오류가 발생했음을 정확히 진단하고 해결책을 제시합니다. ### 2. 테스트 주도 해결 및 검증
실패하는 테스트 작성: 개발자의 요청에 따라 Claude는 이슈를 재현하는 실패하는 테스트 코드를 작성합니다. 이 과정에서 기존 테스트의 문제점(전역 테넌트 설정)을 파악하고, 테스트 테넌트를 해제하여 의도적으로 오류를 발생시키는 테스트를 생성합니다.
해결 및 검증: Claude는 제안된 수정 사항을 적용한 후 테스트를 실행하여 성공적으로 통과함을 확인합니다. 이후 전체 스펙 파일 실행으로 회귀를 검증하고, Standard RB 린터를 실행하여 코드 스타일을 확인합니다. ### 3. Git 워크플로우 자동화
브랜치 및 커밋: Claude는 새로운 Git 브랜치를 생성하고, 변경 사항을 커밋 메시지와 함께 커밋합니다.
Pull Request 생성: GitHub CLI를 활용하여 자동으로 Pull Request(PR)를 생성하며, 필요한 모든 컨텍스트를 포함시킵니다. 개발자는 최종적으로 PR을 검토하고 승인합니다.

결론

본 사례는 AI가 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 복잡한 프로덕션 이슈 진단, 테스트 기반 개발 프로세스 지원, 그리고 Git 워크플로우 자동화에 이르기까지 개발 생애 주기 전반에 걸쳐 강력한 조력자가 될 수 있음을 명확히 보여줍니다. 개발자는 AI의 도움으로 문제 해결 시간을 단축하고, 코드 품질을 향상시키며, 반복적인 작업을 자동화함으로써 더욱 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 이는 AI가 실제 애플리케이션 개발 환경에서 어떻게 실용적으로 활용될 수 있는지에 대한 중요한 통찰을 제공합니다.

AI를 활용한 Ruby on Rails 프로덕션 이슈 해결: Sentry와 Claude MCP 활용 사례

Debug Production Errors in 5 Minutes with Claude AI

핵심 요약

도입

결론

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