# Maguyva

Kurze Rezepte für gängige Maguyva-MCP-Abläufe: Client installieren, vor dem Bearbeiten suchen, leere Ergebnisse beheben und repositoryübergreifend arbeiten.

[llms-full.txt — English documentation and MCP schemas](/llms-full.txt)

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## Sprachfähigkeiten

Unten stehen die Fähigkeitszahlen, die Struktursuche, Symbol-Lookup, graphgestützte Analyse und die Basisindexierung antreiben.

Diese Angaben zeigen die in der aktuellen Sprachkonfiguration aktivierten Fähigkeiten, keine durchgängigen Qualitätsbewertungen. Für die Graphverfügbarkeit müssen Parser, Symbolextraktion und Graphextraktion aktiviert sein. Unterstützte Beziehungstypen und Extraktionstiefe variieren je nach Sprache.

- Indexierte Abdeckung: **284**. Jede aufgeführte Sprache wird für Datei-, Text- und Repository-Kontext indexiert.
- AST-Struktursuche: **247**. Sprachen mit parser-gestützter Struktur für AST- und Structural-Search-Workflows.
- Symbolextraktion: **282**. Sprachen mit Symbolmetadaten für Definitionen und Suche.
- Graph-Beziehungen: **151**. Sprachen mit operativer Beziehungsextraktion für graphgestützte Suche. Die Tiefe variiert je nach Sprache und Beziehungstyp.

- `ast_structural=false`: Text-first-Indexierung mit eingeschränkter Erkennung der Codestruktur.
- `symbol_extraction=false`: Symbolextraktion ist begrenzt, daher stützt sich die Navigation stärker auf Datei- und Strukturkontext.
- `relationship_extraction=false`: Diese Sprache wird für die Suche indexiert, derzeit aber nicht im Code-Graph persistiert.

[Sprache finden](/llms-full.txt)

## Praxisrezepte

Praktische Rezepte für die tägliche Arbeit mit Maguyva MCP. Jedes Rezept nennt Werkzeuge und Reihenfolge, ist aber keine vollständige Parameterreferenz. Werkzeugparameter findest du in der [MCP-API-Referenz](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api); für die Ersteinrichtung nutze den [Schnellstart](https://maguyva.ai/de/docs/quickstart).

### Das richtige Werkzeug wählen

Die meisten Fragen beginnen mit einem Aufruf. Geh nur dann weiter, wenn die erste Antwort zu allgemein ist oder zu wenig Informationen liefert.

- `intelligent_search` — starte hier mit einer natürlichsprachlichen Frage zur Codebasis. Standardmäßig leitet auto/balanced Definitionsfragen bei sicher erkannter Absicht an die strukturelle Suche weiter, Referenz- oder Auswirkungsfragen an den Graphen und Fragen nach exakten Treffern an die Textsuche. Andere Fragen nutzen semantische Bedeutung und indexierten Text. Mit mode=hybrid oder auto zusammen mit quality=thorough forderst du alle vier Suchmodalitäten an. Ein expliziter mode hat Vorrang vor quality.
- `find_symbol` — Funktions-, Klassen- oder Variablenname ist bereits bekannt.
- `dependency_search` — Auswirkungsradius: Aufrufer, abhängiger Code oder Auswirkungen vor und nach einer Änderung.
- `get_task_context` — für unbekannte Bereiche; liefert ein begrenztes Paket aus Dateien, Symbolen und Abhängigkeiten zu einer Aufgabenbeschreibung.
- `repository_context` — zugängliche Repositorys auflisten oder prüfen, wie ein Repositoryname aufgelöst wird.
- `ask_maguyva` mit `operation="guidance"` — lokale Hilfe bei Werkzeugauswahl und Maguyva-Nutzung, ohne das Repository zu verändern.

## Tools -- Search

- [intelligent_search](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#intelligent-search): Start here for any codebase question. Default auto/balanced routes confident definition queries to structural search, reference/impact queries to graph, and exact-match queries to text; other queries use semantic plus text.
- [semantic_search](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#semantic-search): Find code by meaning, not exact text. Use for conceptual queries like "retry logic" or "user onboarding flow" when you don't know the keyword or symbol name.
- [text_pattern_search](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#text-pattern-search): Search indexed content. Exact and regex modes grep the full file/blob corpus; fuzzy content mode searches the bounded semantic chunk corpus.

## Tools -- Structural & Graph

- [structural_search](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#structural-search): Prefer preset=functions|classes|methods|imports|variables (or free pattern=). Find code by AST shape (not text).
- [dependency_search](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#dependency-search): Primary blast-radius / graph surface. Answer "what calls this?" / "what does this use?" via the real call/import graph.

## Tools -- Code Analysis

- [find_symbol](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#find-symbol): Jump to where a function, class, or variable is defined and used. Use when you know the name (e.g. "getCurrentUser") — faster and more precise than Grep, and it spans the whole indexed repo.
- [analyze_dependencies](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#analyze-dependencies): Analyze blast radius using the same traversal as dependency_search (dependents/incoming). Prefer dependency_search with analysis_type="dependents" or "impact" for impact analysis.
- [get_task_context](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#get-task-context): Starting work in an unfamiliar area? Describe the task (e.g. "add SSO support", "fix the billing webhook") and get a bounded one-call bundle of relevant files, code, symbols, and dependencies.
- [get_file](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#get-file): Read a file from the indexed repo by path. Prefer local file tools for files on disk; use this for remote indexed snapshots.

## Tools -- Utility

- [repository_context](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#repository-context): List the repositories you can search, or get identity info on one (namespace/branch, indexed_commit_sha / index freshness). Use action:"list" when the repo slug is unknown; searches accept a known slug directly or default to your key's single repo.
- [ask_maguyva](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api#ask-maguyva): Get Maguyva tool guidance, or submit a bug report / feature request stored for Maguyva's maintainers. Never include secrets or sensitive personal data in feedback.

## Nächste Schritte

- [Schnellstart](https://maguyva.ai/de/docs/quickstart)
- [Installationsanleitung](https://maguyva.ai/de/docs/installation)
- [MCP-API-Referenz](https://maguyva.ai/de/docs/mcp-api)
- [Fehlerbehebung](https://maguyva.ai/de/docs/troubleshooting)
- [Funktionsweise](https://maguyva.ai/de/docs/how-it-works)
- [Kompatibilität und technische Spezifikationen](https://maguyva.ai/de/docs/compatibility)

## Agent integrations

- [Maguyva für Cursor: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-cursor): Cursor bearbeitet die offene Datei; Maguyva indexiert das gesamte Monorepo und liefert es über MCP zurück — semantische, AST-, Graph- und Textsuche mit Datei:Zeile, damit der Agent die Dateien findet, die du nicht angepinnt hast.
- [Maguyva für Windsurf: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-windsurf): Windsurf und Cascade bearbeiten die offene Datei; Maguyva indexiert das gesamte Monorepo und liefert es über MCP — semantische, AST-, Graph- und Textsuche mit Datei:Zeile, damit Cascade die Dateien findet, die du nicht erwähnt hast.
- [Maguyva für Antigravity: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-antigravity): Antigravity betreibt autonome Agenten über Editor, Terminal und Browser hinweg; Maguyva gibt ihnen eine abfragbare Karte des Monorepos über MCP — den Auswirkungsradius im Voraus, nicht erst nachdem die CI rot wird.
- [Maguyva für Codex: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-codex): AGENTS.md ist die Arbeitsvereinbarung. Maguyva ist der MCP-Server, der Codex CLI eine abfragbare Karte des Repos gibt, damit die erste Änderung keine Vermutung ist.
- [Maguyva für jeden MCP-Client: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-anything): MCP ist ein offenes Protokoll. Maguyva ist ein Standard-MCP-Server, daher erhalten MCP-fähige Clients wie Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Antigravity denselben fundierten Codebase-Kontext.
- [Maguyva für Gemini CLI: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-gemini): GEMINI.md legt den Arbeitskontext fest; MCP ist der Kanal. Maguyva ist der MCP-Server, der Gemini CLI eine abfragbare Karte deines Repos liefert — semantische, AST- und Graph-Suche, damit der erste Edit keine Vermutung ist.
- [Maguyva für Claude Code: Codebase-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-claude-code): CLAUDE.md sagt Claude, wie es sich verhalten soll. Maguyva indiziert das Repo und stellt es über MCP bereit, damit Claude Code anhand einer abfragbaren Karte bearbeitet.
- [Maguyva für GitHub Copilot CLI: Code-Kontext über MCP](https://maguyva.ai/de/for-copilot): Benutzerdefinierte Anweisungen sagen Copilot, wie es sich verhalten soll. Maguyva indiziert das Repo und stellt es über MCP bereit, damit GitHub Copilot CLI anhand einer Karte bearbeitet.

## Company

- [Über Maguyva: Code Intelligence über MCP](https://maguyva.ai/de/about): Code Intelligence für Coding-Agenten: semantische, AST-, Graph- und Volltextsuche, Symbol-Lookup, Abhängigkeitsanalyse und Task-Kontext in einem Aufruf über 284+ Sprachen hinweg.
- [Das Team kennenlernen: 2 Menschen + ein Schwarm KI-Agenten](https://maguyva.ai/de/team)
- [Wie wir arbeiten: Kein VC, keine Seat-Preise, keine Feature-Sperren](https://maguyva.ai/de/how): Kein externes Kapital. Keine Seat-Preise. Deine Daten sind nicht das Produkt. Wie Maguyva gebaut ist und warum es so bepreist wird, wie es bepreist wird.
- [Technologie-Stack: PostgreSQL, Tree-sitter, MCP](https://maguyva.ai/de/stack): Der technische Stack hinter Maguyva. PostgreSQL, Voyage AI Embeddings, quantisierte Vektorsuche, tree-sitter-AST und MCP-Protokoll.
- [Changelog](https://maguyva.ai/de/changelog): Was in Maguyva ausgeliefert wurde: Produktänderungen, Index- und MCP-Tool-Updates sowie Notizen aus der Entwicklung. Neueste zuerst.
- [Live: Maguyva baut sich selbst, in Echtzeit](https://maguyva.ai/de/live): Keine Demo aus der Konserve. Das ist das echte Dispatch-Log — jeder Tool-Aufruf, Fehler und Commit des KI-Agenten-Teams, das Maguyva baut, live.

## Guides

- [Keine Volltextsuche im Trenchcoat. Fünf fusionierte Retrieval-Modi.](https://maguyva.ai/de/beyond-rag): Code braucht mehr als semantische Chunks. Maguyva fusioniert fünf Retrieval-Modi zu einer gerankten Antwort, verankert im echten Repo über MCP, über 284 Sprachen hinweg. Free-Stufe, keine Kreditkarte.
- [Instruktionsdateien sind keine Landkarte deines Codes. Maguyva schon.](https://maguyva.ai/de/beyond-rules-files): CLAUDE.md und AGENTS.md sagen einem Agenten, wie er sich verhalten soll. Sie sagen ihm nicht, was in der Codebase steckt. Maguyva ist die Codebase-Kontextschicht über MCP, über 284 Sprachen hinweg. Free-Stufe, keine Kreditkarte.
- [Die Änderung ist einfach. Zu wissen, was kaputtgeht, ist schwer. Maguyva kartiert es.](https://maguyva.ai/de/know-what-breaks): Vor einem Refactoring sollte dein Agent alle Aufrufer, importierenden Dateien und abhängigen Codestellen kennen. Maguyva beantwortet das aus dem echten Call-Graphen über MCP, nicht aus einem Grep. Free-Stufe, keine Kreditkarte.
- [Kostenlos starten: die Codebase-Kontextschicht für KI-Coding-Agenten](https://maguyva.ai/de/map-then-change): Erst kartieren. Dann ändern. Maguyva gibt deinem KI-Coding-Agenten eine abfragbare Landkarte der Codebase über MCP, vor der ersten Änderung. 11 Tools über 284 Sprachen hinweg. Free-Stufe, keine Kreditkarte.
- [Dein Agent startet blind auf deinem Repo. Maguyva gibt ihm eine Landkarte.](https://maguyva.ai/de/stop-flying-blind): Coding-Agenten scannen die falschen Dateien und editieren, bevor sie den Code verstehen. Maguyva gibt deinem Agenten eine abfragbare Landkarte der Codebase über MCP, über 284 Sprachen hinweg. Free-Stufe, keine Kreditkarte.