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📋 Sesión: Backend API Implementation

Fecha: 2026-01-19 Duración: ~2 horas Estado: ✅ Completada exitosamente

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🎯 Objetivo de la Sesión

Completar Backend API y MCP Server básico según checklist en NEXT-SESSION.md

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✅ Tareas Completadas

1. Pre-requisitos (15 min)

• ✅ Verificado cluster K8s (6 nodos Ready)
• ✅ Verificado servicios: MariaDB, Redis, Gitea
• ✅ Verificado CI/CD anterior: imagen aiworker-backend:ebf5d74 en registry
• ✅ Verificado Bun 1.3.6 instalado

2. Implementación API Routes (45 min)

Creados endpoints REST completos:

Projects API (src/api/routes/projects.ts):

• GET /api/projects - Listar proyectos
• GET /api/projects/:id - Obtener proyecto
• POST /api/projects - Crear proyecto
• PATCH /api/projects/:id - Actualizar proyecto
• DELETE /api/projects/:id - Eliminar proyecto

Tasks API (src/api/routes/tasks.ts):

• GET /api/tasks - Listar tareas (con filtros: projectId, state, assignedAgentId)
• GET /api/tasks/:id - Obtener tarea
• POST /api/tasks - Crear tarea
• PATCH /api/tasks/:id - Actualizar tarea
• POST /api/tasks/:id/respond - Responder a tarea en needs_input
• DELETE /api/tasks/:id - Eliminar tarea

Agents API (src/api/routes/agents.ts):

• GET /api/agents - Listar agentes (con filtro: status)
• GET /api/agents/:id - Obtener agente
• POST /api/agents - Registrar agente
• PATCH /api/agents/:id - Actualizar agente
• POST /api/agents/:id/heartbeat - Keep-alive
• DELETE /api/agents/:id - Unregister agente

Conexión con Bun.serve():

• Integrados todos los handlers en src/index.ts
• Agregado endpoint /api/ con lista de todos los endpoints disponibles

3. MCP Server Básico (60 min)

Estructura creada:

src/services/mcp/
├── server.ts                    # Servidor MCP principal
└── tools/
    ├── get-next-task.ts         # Asignar siguiente tarea
    ├── update-task-status.ts    # Actualizar estado de tarea
    ├── create-branch.ts         # Crear rama en Gitea
    └── create-pull-request.ts   # Crear PR en Gitea

Herramientas implementadas:

1. get_next_task

   • Obtiene tarea en estado backlog
   • Asigna al agente solicitante
   • Actualiza estado a in_progress
   • Retorna task + project info

2. update_task_status

   • Actualiza estado de tarea
   • Estados: in_progress, needs_input, ready_to_test, approved, staging, production
   • Si tarea completa: libera agente (status → idle)

3. create_branch

   • Crea rama en Gitea vía API
   • Auto-genera nombre: task-{shortId}-{title-slugified}
   • Actualiza campo branchName en tarea

4. create_pull_request

   • Crea PR desde rama de tarea → main
   • Actualiza campos prUrl en tarea
   • Cambia estado a ready_to_test

4. Cliente Gitea API (30 min)

Archivo: src/services/gitea/client.ts

Funciones implementadas:

• giteaRequest() - Request base con autenticación
• createGiteaBranch() - Crear rama
• createGiteaPullRequest() - Crear PR
• getGiteaRepo() - Info de repositorio
• createGiteaRepo() - Crear repositorio
• mergeGiteaPullRequest() - Merge de PR

Configuración:

• Base URL: https://git.fuq.tv/api/v1
• Token: Variable de entorno GITEA_TOKEN

5. Deploy en Kubernetes (30 min)

Manifests creados (k8s/backend/):

deployment.yaml:

• 2 réplicas
• Image: git.fuq.tv/admin/aiworker-backend:latest
• ImagePullSecret: gitea-registry
• Resources: 256Mi-512Mi RAM, 250m-500m CPU
• Liveness/Readiness probes en /api/health
• Variables de entorno:
  • DB_HOST, DB_PORT, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME
  • REDIS_HOST, REDIS_PORT
  • GITEA_URL, GITEA_TOKEN
  • K8S_IN_CLUSTER=true
  • NODE_ENV=production

service.yaml:

• ClusterIP
• Puerto 3000

ingress.yaml:

• Host: api.fuq.tv
• TLS automático con Let's Encrypt (cert-manager)
• Nginx ingress class

secrets.yaml:

• backend-secrets
• db-password: AiWorker2026_UserPass!
• gitea-token: 159a5de2a16d15f33e388b55b1276e431dbca3f3

6. CI/CD y Build (15 min)

Commit y push:

commit 5672127: "Implement Backend API, MCP Server, and Gitea integration"
- 12 archivos nuevos
- 1631 líneas agregadas

Gitea Actions:

• Build automático ejecutado (Run #7)
• Status: ✅ success
• Imagen publicada: git.fuq.tv/admin/aiworker-backend:5672127
• También taggeada como :latest

7. Tests End-to-End (15 min)

Tests realizados:

# Health check
curl https://api.fuq.tv/api/health
# ✅ {"status":"ok","timestamp":"...","version":"1.0.0","bun":"1.3.6"}

# Crear proyecto
curl -X POST https://api.fuq.tv/api/projects -d '{...}'
# ✅ {"success":true,"data":{...}}

# Crear tarea
curl -X POST https://api.fuq.tv/api/tasks -d '{...}'
# ✅ {"success":true,"data":{...}}

# Registrar agente
curl -X POST https://api.fuq.tv/api/agents -d '{...}'
# ✅ {"success":true,"data":{...}}

# Listar tareas en backlog
curl https://api.fuq.tv/api/tasks?state=backlog
# ✅ {"success":true,"data":[...],"count":2}

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🐛 Problemas Encontrados y Soluciones

Problema 1: Migraciones con tablas existentes

Error: Table 'agents' already exists (errno 1050)

Causa: Las tablas ya existían de sesión anterior, pero Drizzle intentaba crearlas de nuevo

Solución:

// src/db/migrate.ts
catch (error: any) {
  const errorMessage = error?.message || String(error)
  const errorCode = error?.code || error?.cause?.code
  const errorErrno = error?.errno || error?.cause?.errno

  if (errorCode === 'ER_TABLE_EXISTS_ERROR' ||
      errorErrno === 1050 ||
      errorMessage.includes('already exists')) {
    console.log('⚠️  Tables already exist, skipping migrations')
    return true
  }
  throw error
}

Problema 2: Usuario 'aiworker' sin permisos

Error: Access denied for user 'aiworker'@'10.42.x.x'

Causa: Usuario no existía en MariaDB (fue eliminado o nunca creado)

Solución:

CREATE USER 'aiworker'@'%' IDENTIFIED BY 'AiWorker2026_UserPass!';
GRANT ALL PRIVILEGES ON aiworker.* TO 'aiworker'@'%';
GRANT ALL PRIVILEGES ON gitea.* TO 'aiworker'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

Problema 3: Contraseña con backslash escapado

Error: Secret contenía AiWorker2026_UserPass\! en lugar de AiWorker2026_UserPass!

Causa: Bash escapó el ! al crear el secret con --from-literal

Solución:

# Usar YAML directo con stringData
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: backend-secrets
  namespace: control-plane
type: Opaque
stringData:
  db-password: 'AiWorker2026_UserPass!'
  gitea-token: '159a5de2a16d15f33e388b55b1276e431dbca3f3'

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📊 Estado Final

Backend Pods

NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
backend-65568b59f6-fg8p5   1/1     Running   0          61s
backend-65568b59f6-nxfm9   1/1     Running   0          45s

Ingress

NAME      CLASS    HOSTS        ADDRESS      PORTS     AGE
backend   <none>   api.fuq.tv   10.100.0.5   80, 443   13m

Certificado TLS

NAME          READY   SECRET        AGE
backend-tls   True    backend-tls   13m

Datos de prueba en DB

• 2 proyectos
• 2 tareas (estado: backlog)
• 1 agente (estado: idle)

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🌐 URLs Disponibles

Servicio	URL	Estado
API Health	https://api.fuq.tv/api/health	✅
API Endpoints	https://api.fuq.tv/api/	✅
Projects API	https://api.fuq.tv/api/projects	✅
Tasks API	https://api.fuq.tv/api/tasks	✅
Agents API	https://api.fuq.tv/api/agents	✅
Gitea Backend Repo	https://git.fuq.tv/admin/aiworker-backend	✅
Gitea Actions	https://git.fuq.tv/admin/aiworker-backend/actions	✅
Registry Packages	https://git.fuq.tv/admin/-/packages	✅

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📝 Archivos Creados/Modificados

Nuevos Archivos

backend/src/api/routes/
├── index.ts
├── projects.ts
├── tasks.ts
└── agents.ts

backend/src/services/gitea/
└── client.ts

backend/src/services/mcp/
├── server.ts
└── tools/
    ├── get-next-task.ts
    ├── update-task-status.ts
    ├── create-branch.ts
    └── create-pull-request.ts

k8s/backend/
├── deployment.yaml
├── service.yaml
├── ingress.yaml
└── secrets.yaml

Archivos Modificados

backend/src/index.ts      # Conectar API routes
backend/src/db/migrate.ts # Error handling para tablas existentes

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🔑 Credenciales y Tokens Usados

# MariaDB
Host: mariadb.control-plane.svc.cluster.local
User: aiworker
Pass: AiWorker2026_UserPass!
DB:   aiworker

# Gitea
URL:   https://git.fuq.tv
Token: 159a5de2a16d15f33e388b55b1276e431dbca3f3

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📈 Métricas de la Sesión

• Archivos creados: 12
• Líneas de código: ~1631
• Endpoints implementados: 18
• Herramientas MCP: 4
• Manifests K8s: 4
• Commits: 1
• Builds exitosos: 1
• Pods desplegados: 2
• Tests end-to-end: 5

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🎓 Lecciones Aprendidas

1. Manejo de errores en migraciones: Importante detectar tablas existentes para permitir redeploys sin fallos

2. Secrets en K8s: Usar stringData en YAML directo evita problemas de escape con caracteres especiales

3. Permisos de DB: Usuario debe tener grants para '%' (todos los hosts) en clústeres donde las IPs de pods son dinámicas

4. CI/CD funciona perfectamente: Push → Build automático → Registry → Deploy es fluido

5. Bun.serve() pattern: Routing mediante pattern matching en fetch() es simple y efectivo

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🚀 Próximos Pasos Recomendados

Ver NEXT-SESSION.md para el siguiente sprint.

Prioridad alta:

1. Frontend Dashboard (React + Lucia Auth)
2. Primer agente Claude Code funcional
3. Webhooks de Gitea para notificaciones

Prioridad media: 4. Preview environments automáticos 5. Monitoreo y logs centralizados

Prioridad baja: 6. Tests automatizados 7. Documentación de API (OpenAPI/Swagger)