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.
Antes de la primera edición
Tu agentetodo.
Cada corrida 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.
Una sola integración MCP en 11 herramientas y 279 lenguajes para Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf y other MCP-compatible clients. MCP es cómo los agentes hablan con las herramientas. Maguyva es software determinista (misma pregunta, misma respuesta), no otra IA más.
semántico + estructural + grafo + textosabe qué se rompe primero
maguyva · ops
NUESTROS PROPIOS AGENTESNUESTROS PROPIOS AGENTES
tu git → indexado →tu git →[ maguyva ]← consultado ← nuestra flota de agentes← la flota
La flota de agentes que construye Maguyva.
33
agentes en la flota
11
herramientas mcp
279
lenguajes
datos de la flota en tiempo de buildmira el piso de operaciones
Cobertura real
279 lenguajes
Extracción real en toda la cola larga.
Una integración
11 herramientas MCP
Búsqueda, símbolos, grafo y texto en una sola superficie.
Cualquier cliente
MCP remoto
Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf y other MCP-compatible clients.
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—Cambia una cosa, ve todo lo que rompe.
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 API key, y dale al agente herramientas fundamentadas antes de que edite.
githubpipelines en la nubemcp remoto11 herramientas
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 API key en Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, 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
Contexto fundamentado en lugar de una caja de búsqueda genérica.
No es una búsqueda de texto completo disfrazada.
Recuperación semántica, estructural, de grafos y de texto, fusionadas en una sola superficie. Tu agente obtiene resultados clasificados, no una pared de output de grep.
Los símbolos importantes salen primero.
Resultados clasificados por grafo. Los helpers se quedan enterrados hasta que los necesitas.
279 lenguajes. Hasta COBOL. (Por favor, que no tengas COBOL.)
Consultas AST personalizadas por lenguaje, no un solo regex fingiendo que entiende Haskell.
Sabe qué se rompe antes de romperlo.
Rastrea los dependientes, encuentra código huérfano y deja que tu agente elimine handlers obsoletos antes de que se conviertan en un refactor gigante.
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 API key a la config de MCP de tu cliente y listo.
Claude Code
Claude Desktop
Cursor
VS Code
Windsurf
Codex CLI
GitHub Copilot CLI
Gemini CLI
Cline
Roo Code
Goose
Continue
LM Studio
Amazon Q
JetBrains
Zed
Trae
OpenCode
BoltAI
LibreChat
Antigravity
Claude Cowork
ChatGPT
Warp
+ cualquier cliente MCP
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 workspace y deja de inventarse cosas sobre tu producto.
> ./compare --pricing
Con precios pensados para cómo se construye software hoy.
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. Nos tomó a dos personas. No necesitamos cobrarte como si no hubiera sido así.
Maguyva cobra por workspace. El costo escala con cuánto código indexas, no con cuántos humanos o agentes lo consultan. Embeddings de calidad en máquinas bare-metal con muchos cores y memoria profunda para maximizar la velocidad del pipeline en 279 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 correr esto bien, no lo que el mercado tolera.
// los agentes no tienen asientos. tampoco tienen piernas.
> ./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]“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.”
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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.”
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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.”
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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.”
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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.”
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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
$ 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.”
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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.”
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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.”
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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.”
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Sarah
Humano · Sobreviviente del síndrome del impostor
$ maguyva --review
[exit 1]“Honestamente, prefería cuando podía inventarme nombres de funciones y nadie se daba cuenta.”
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GPT-4o
OpenAI · Cliente MCP
// +12 more agents said similar things
279+
Lenguajes
31.4K+
Commits
33
Agentes de IA (los que realmente entregan)
4.6M+
Líneas de código
Construido sobre
// los que todavía contestan el teléfono
Bucle de Operator
2 ingenieros. 279 lenguajes. 11 herramientas. 31.4K+ commits. Cero reuniones de presupuesto.
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