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Error-Tracking für eine kleine Web-App läuft auf vier Dinge hinaus: fangen, was kaputtgeht, Wiederholungen gruppieren, den Stack in deinem eigenen Code lesen und die Minute vor dem Absturz aufbewahren. Wie jedes davon im Browser funktioniert, was du wegwerfen kannst und wann du ein vollwertiges Monitoring-Tool brauchst.
Die benutzerdefinierten Connectors von Claude und ChatGPT haben kein Feld für ein Token, deshalb können sie sich jetzt am MCP-Server von BugDump anmelden. Wie der Ablauf funktioniert und die vier Entscheidungen dahinter: eine Verbindung für alle Projekte, nur bekannte Clients, Prüfungen bei jedem Request und Änderungen, die zuordenbar bleiben.
Bitte einen Agenten um einen wöchentlichen Statusbericht und sieh zu, wie er jedes Ticket einzeln öffnet. Er ist nicht dumm, er tut genau das, wozu deine API ihn zwingt. Das N+1-Problem, umgezogen von deinem ORM auf deinen MCP-Server, und die drei Fragen, die es beheben.
Ich habe jeder Priorität einen stabilen Key gegeben, damit sich Integrationen darauf verlassen können. Unbemerkt wurde dieser Key auch zu dem Wert, den die Clients bekamen. Prioritäten editierbar zu machen hieß deshalb, neun Stellen zu finden, die ihn lesen, vier switch-Statements, die still scheitern, und eine Annahme, die schon im Plan falsch war.
Ein gemeinsamer API-Key reicht, solange ein KI-Agent nur liest. Sobald er Aufgaben verschiebt und Kommentare schreibt, zählt die Frage „Wer war das?“. Wie die Authentifizierung am MCP-Server mit persönlichen Tokens funktioniert und was ich dafür in BugDump geändert habe.
Deine App hat einen Dark-Mode-Schalter. Chat-Bubble, Feedback-Widget und Cookie-Banner ignorieren ihn. Warum prefers-color-scheme für eingebettete Widgets das falsche Signal ist und welche kleine API das behebt.
Ein Third-Party-Widget, das jedem Besuch 450 KB ausliefert, muss das rechtfertigen können. Meines konnte es nicht. Die Messung, die Lösung und warum ich mich bei defer geirrt hatte.
Eine UAT-Runde liefert eine Tabelle mit sechzig Zeilen, und mit der Hälfte davon kann niemand etwas anfangen. Selten liegt es an den Testpersonen. Es liegt am Meldekanal, der die Belege genau in dem Moment wegwirft, in dem es sie gibt.
Mit MCP kann ein KI-Agent dein Produkt lesen. Das ist der einfache Teil. Schwer ist es, Tools zu entwerfen, die ein Agent gleich beim ersten Versuch richtig benutzt, und das ist eine andere Disziplin als das Design einer REST-API.
Die DevTools sind auf dem falschen Rechner offen. Wie du Console, Fehler, fetch und XHR instrumentierst, damit dir ein fremder Browser sagt, was wirklich passiert ist, und an welchen Fallen naive Implementierungen genau die Seite kaputtmachen, die sie überwachen.
Wer entwickelt, kennt dieses Hin und Her. Jemand meldet, dass etwas kaputt ist, du fragst nach dem Browser, und bis die Antwort kommt, ist eine Stunde weg. Ich hatte genug davon.