Cómo reviso las solicitudes de extracción con Claude y realmente las fusiono

El mes pasado fusioné una solicitud de extracción crítica que tocaba 14 archivos en 11 servicios. El proceso tradicional de abrir GitHub, cambiar entre pestañas y retener mentalmente qué cambió dónde me habría llevado una hora. Lo hice en 12 minutos. La clave fue dejar de ver a Claude como un chatbot y empezar a usarlo como cliente de GitHub conectado a través de un servidor MCP que le da acceso estructurado al repositorio.

El problema con las revisiones de PR tradicionales es la sobrecarga cognitiva. Abrir la UI, leer la descripción, revisar archivos uno por uno, abrir el código local, volver a la web y olvidar contexto genera frustración y rompe el flujo, sobre todo cuando revisas tus propios cambios. Probé extensiones, CLI y scripts personalizados, pero todo añadía fricción. Necesitaba revisar PRs tal como pienso, no tal como la interfaz los organiza.

MCP o Model Context Protocol es un estándar que permite a asistentes de IA conectarse a servicios externos. En lugar de pegar código y pedir explicaciones, MCP deja que Claude invoque herramientas estructuradas que llaman a la API de GitHub y devuelven JSON limpio para que la IA razone sobre él. Con un servidor MCP implementé 44 herramientas que permiten a Claude listar repositorios, ramas, commits, issues, pull requests y releases y así entender el código como yo lo entiendo.

Mi flujo de revisión ahora es simple y top down. Primero pido los detalles del PR para obtener el panorama general: número de archivos cambiados, líneas añadidas y eliminadas, etiquetas y estado de fusión. Luego solicito la lista de archivos para ver patrones: un gran archivo con muchas adiciones suele ser el núcleo del cambio y los servicios con adiciones y eliminaciones balanceadas suelen ser migraciones a la nueva abstracción. A continuación pido el contenido de los archivos clave para revisar la implementación central, por ejemplo un método que centraliza la lógica de fallback para modelos de IA, y después verifico que todos los servicios consumidores hayan migrado al nuevo patrón.

Un ejemplo real: centralizar executeWithModelFallback que reserva cuota y ejecuta la llamada de IA en un bucle de reintentos. Antes la reserva de cuota y la llamada a la IA eran dos pasos separados; si la llamada fallaba no había reintento. Ahora todo sucede en un método genérico con tipos que permiten reutilizarlo desde servicios de sentimiento, resumen, preguntas y más.

Después reviso las definiciones de tipos para asegurar que el método sea genérico y seguro, examino el historial de commits para confirmar que el cambio fue iterativo y no apresurado, y finalmente decido la estrategia de merge. Para mantener el historial limpio uso squash cuando procede, aunque por costumbre a veces hago la fusión final desde la interfaz de GitHub.

Las herramientas MCP que uso con más frecuencia incluyen obtener detalles del PR, listar archivos cambiados con estadísticas, listar commits del PR, leer contenido de archivos, ver modificaciones por commit, crear reseñas y fusionar con estrategia configurable. Estas acciones permiten concentrar toda la revisión en una conversación coherente, sin perder contexto ni necesitar cambiar de pestaña.

Limitaciones honestas: diffs muy grandes siguen siendo difíciles, hay casos donde hay que ejecutar o probar el código localmente y existen límites de tasa en la API de GitHub. Además, para repositorios privados hay que otorgar los permisos OAuth adecuados. Aun así el beneficio es claro: se reduce el ruido y se acelera la revisión sin perder rigor técnico.

Consejos prácticos: pide preguntas concretas en lugar de revisiones genéricas, empieza por la visión general y baja al detalle, usa la memoria conversacional para referenciar patrones ya discutidos y no temas preguntar por el porqué de decisiones de diseño. Frases como revisar manejo de errores o comprobar migraciones concretas le dan a Claude el contexto que necesita para ser efectivo.

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Conclusión: revisar PRs con un asistente de IA conectado por MCP elimina el cambio de contexto, preserva la memoria de la conversación y permite hacer preguntas técnicas profundas sobre diseño y errores. La productividad mejora y el equipo puede centrarse en decisiones arquitectónicas y pruebas reales. Si te interesa implantar flujos de trabajo similares o necesitas ayuda en desarrollo de software, integración de IA, ciberseguridad, cloud o business intelligence en Q2BSTUDIO te acompañamos en todo el proceso.