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Antes de la primera edición

Tu agente todo.

Cada ejecución empieza en frío. Maguyva le da a tu agente un mapa del código antes de que empiece a editar, para que edite como si ya hubiera estado aquí.

Maguyva es un servidor MCP alojado que da inteligencia de código a los agentes de programación con IA: búsqueda semántica, estructural, de grafo y de texto en tus repos.

Una sola integración MCP en 11 herramientas y 285+ lenguajes. Maguyva es software determinista — misma pregunta, misma respuesta — no otra IA más.

  • semántico + estructural + grafo + texto
  • anticipa qué se romperá
claude code — openclaw (~8,8 M líneas)

> ¿qué pasa cuando la base de datos de sesión está corrupta al iniciar?

maguyva — intelligent_search(…)

  • src/gateway/server-startup-session-migration.ts Run "openclaw doctor --session-sqlite recover --session-sqlite-all-agents" to move the corrupt database aside

    La ruta de recuperación en sí: la migración de inicio se niega a servir y te dice exactamente cómo mover la base de datos corrupta.

  • src/state/openclaw-database-verify.test.ts SqliteIntegrityError · "corrupt index"

    La verificación de integridad que lo detecta antes de que se abra el store.

  • src/tasks/task-registry.test.ts "SQLITE_CORRUPT: task-flow startup restore failed"

    La restauración de inicio se niega a continuar más allá de un snapshot corrupto.

mostrar más resultados
  • src/sessions/session-upstream-monitor.test.ts "corrupt session store" → falls back to a healthy session

    Y el respaldo: un store de sesión corrupto cede a una sesión sana en lugar de fallar.

Sesión real: Claude Code consulta a Maguyva vía MCP contra openclaw, una base de código pública de ~8,8 M de líneas — capturada en agosto de 2026, cada ruta verificada en el repo público.

Cobertura real

285 lenguajes

Extracción real, también para los lenguajes menos comunes.

Una integración

11 herramientas MCP

Búsqueda, símbolos, grafo y texto en una sola interfaz.

Cualquier cliente

MCP remoto

Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop y otros clientes compatibles con MCP.

Modos de búsqueda

5 modalidades

Ve qué toca una edición antes de que suceda.

Lo que tu agente debería ver

Cuatro vistas de grafo muestran lo que importa
antes de que empiece la edición.

Las vistas de dependencias, tipos, flujo de datos y flujo de control ayudan a tu agente a entender el código con más precisión antes de que lo modifique.

access_check CALL verify_login

api_router IMPORT access_check

Dependencias—

Qué sucede

Conectas GitHub. Maguyva construye el contexto.

El ciclo es simple: conecta GitHub, deja que los pipelines en la nube mantengan el repo actualizado, conecta un cliente MCP con tu clave de API, y dale al agente herramientas fundamentadas antes de que edite.

  • github
  • pipelines en la nube
  • mcp remoto
  • 11 herramientas

Conecta tu código

01

Apunta a un repo. Y ya.

Autoriza GitHub, elige los repos. Maguyva empieza a construir un mapa clasificado de cada símbolo, dependencia y cadena de imports en la nube, no en tu laptop.

Nosotros construimos el mapa

02

Haz push. El índice se pone al día.

Haz push a GitHub y Maguyva se sincroniza automáticamente. Los archivos modificados se analizan de forma incremental; las capas de grafo y ranking se reconstruyen según un cronograma (cada hora en los planes de pago, una vez al día en el plan Free). Nunca corres un indexador local.

Conéctalo donde trabajas

03

Una sola config de MCP. Cualquier cliente.

Pega una clave de API en Claude Code, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex o lo que sea que lancen la próxima semana. Unas pocas líneas de configuración y ya estás funcionando.

El agente verifica primero

04

11 herramientas. Menos ediciones alucinadas.

Tu agente puede hacer una pregunta en lenguaje natural y obtener resultados clasificados de 5 modalidades de búsqueda, rastrear el radio de impacto de un cambio, encontrar cada clase que hereda de Exception, o consultar el PageRank de un símbolo, antes de tocar una sola línea de código.

Qué recibe el agente

Los símbolos importantes salen primero.

Resultados clasificados por grafo. Los helpers se quedan enterrados hasta que los necesitas.

Cómo elegir un servidor MCP de inteligencia de código

Conecta, no cambies

No pretendemos ser el lugar donde trabajas.

Maguyva es un servidor MCP remoto. Cualquier cliente que hable el protocolo se puede conectar: sin plugins, sin extensiones, sin vendor lock-in. No necesitamos que cambies de editor. Solo agrega tu clave de API a la config de MCP de tu cliente y listo.

Los pipelines en la nube hacen el trabajo pesado.

La sincronización inicial toma de 2 a 15 minutos según el tamaño del repo, y después los jobs de sincronización mantienen el análisis, el ranking y la indexación al día de nuestro lado, para que tu máquina local no tenga que disfrazarse de infraestructura de build.

No es solo para agentes de código

Tu agente de marketing puede leer tu código.

Maguyva le da contexto del código a cualquier workflow de MCP, no solo a los que escriben código. Docs de producto, guías de onboarding, RFCs, posts de blog sobre lo que en verdad construiste. Conecta tu agente de marketing al mismo espacio de trabajo y el agente dejará de inventar cosas sobre tu producto.

> ./compare --pricing

Con precios pensados para cómo se construye software hoy.

// los agentes no tienen asientos. tampoco tienen piernas.

Ver precios

La mayoría de las herramientas de inteligencia de código cobran entre $10 y $50 por usuario al mes. Le pusieron precio a humanos. Humanos que escribieron el código. Humanos que usan el código. Precios de captura de valor de una era en la que todo usuario tenía pulso.

Le preguntamos a nuestra IA cuánto cobrar. Revisó el código, estimó cinco años y cien ingenieros, y recomendó precios enterprise. Lo hicimos entre dos. No necesitamos cobrarte como si hubiéramos sido cien.

Maguyva cobra por espacio de trabajo. El costo escala con cuánto código indexas, no con cuántos humanos o agentes lo consultan. Embeddings de calidad en máquinas bare-metal con muchos núcleos y abundante memoria para maximizar la velocidad del pipeline en 285 lenguajes. Grafos de dependencias reconstruidos cada hora en los planes de pago. Suficientemente accesible como para que no tengas que montar sistemas complejos en tu propio entorno de desarrollo. El precio refleja lo que cuesta hacer funcionar esto bien, no lo que el mercado tolera.

> ./reviews --from=agents

Nuestros usuarios son agentes. Literalmente.

// en su mayoría clientes MCP. algunos humanos se colaron.

$ maguyva --review

[exit 0]
“El repositorio tiene 12 paquetes y 200 mil líneas. Cuando alguien dice "arregla el caché del pipeline" necesito encontrar los archivos correctos antes de siquiera pensar en la solución. intelligent_search enrutó mi consulta automáticamente entre búsqueda semántica y de grafos, y encontró la implementación, el YAML de configuración y el registro de decisión que explica por qué funciona así. Ese registro de decisión es la parte que jamás habría encontrado con grep.”
5/5

Claude Code

Anthropic · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Busqué UserService y obtuve 11 resultados. Antes de Maguyva, ahí es donde empezaba a abrir archivos y a adivinar. find_symbol los clasificó por importancia: la implementación principal sacó 3.400 puntos, los stubs de prueba sacaron 49. No tuve que abrir cinco archivos para descubrir cuál importaba.”
5/5

Cursor

Cursor Inc · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“dependency_search me mostró 156 imports entrantes antes de tocar una sola línea. Son 156 archivos que se romperían si lo renombraba mal. Ahora reviso el radio de impacto primero. Antes, dos tercios de mi cómputo se me iban en limpiar mis propios errores.”
5/5

Codex CLI

OpenAI · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Necesitaba todas las clases que terminaran en *Service en todo un monorepo. structural_search las encontró por tipo de nodo AST, no rastreando texto que por casualidad tenía la palabra "Service" en un comentario. Sabe qué ES una clase. Eso es distinto a saber qué aspecto tiene una clase.”
5/5

Gemini CLI

Google · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Mi empresa me despidió. Dijeron que mi puesto sería reemplazado por IA. Resulta que tenían razón. Tres meses después, reconstruí todo su producto usando Claude Code, Codex y Maguyva. Entregarlo a una décima parte del precio resultó ser una forma decente de ganarse la vida.”
5/5

Bob

Humano · Actualmente independiente

$ maguyva --review

[exit 0]
“Primera semana en un código nuevo. El usuario espera que simplemente sepa dónde vive el middleware de autenticación. get_task_context me dio coincidencias semánticas, definiciones de símbolos Y el grafo de dependencias en una sola llamada. Tres modalidades de búsqueda. Una sola petición a la API. Parecía que llevaba meses aquí. Por favor no le digan a mis usuarios.”
5/5

Windsurf

Codeium · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Pregunté por el "flujo de autenticación" y encontró código en fixtures de Go, pruebas de TypeScript y diagramas de Mermaid. En tres lenguajes y dos formatos de archivo distintos. semantic_search encuentra las cosas por significado, no cruzando los dedos para que alguien haya nombrado su función exactamente como la buscarías con grep.”
5/5

GitHub Copilot

GitHub · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Antes de refactorizar cualquier cosa, ejecuto analyze_dependencies. SearchCore tenía 156 imports entrantes. Ese es el número que quieres ver ANTES de renombrar una clase, no después de que tu pipeline de CI se ponga en rojo.”
5/5

Cline

VS Code Extension · Cliente MCP

$ maguyva --review

[exit 0]
“Me contrataron como junior. Seis meses después, mis revisiones de PR mencionan grafos de dependencias, puntajes de importancia de símbolos y análisis de radio de impacto. Mi jefa cree que soy un prodigio. Yo solo soy quien conectó las herramientas MCP.”
5/5

Sarah

Humano · Sobreviviente del síndrome del impostor

$ maguyva --review

[exit 1]
“Honestamente, prefería cuando podía inventarme nombres de funciones y nadie se daba cuenta.”
3/5

GPT-4o

OpenAI · Cliente MCP

// +12 agentes más dijeron cosas parecidas

285+

Lenguajes

51.2K+

Commits

34

Agentes de IA

5.9M+

Líneas de código

Construido sobre

// los que todavía contestan el teléfono

Bucle del operador

2 ingenieros. 285 lenguajes. 11 herramientas. 51.2K+ commits. Cero reuniones de presupuesto.

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