# आपका एजेंट सब कुछ भूल जाता है।

Canonical source: https://maguyva.ai/hi

License: text under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); code samples under [MIT-0](https://opensource.org/license/mit-0); the Maguyva name, logos, brand assets and other code are not covered. Details: [maguyva.ai/license](https://maguyva.ai/license).

हर रन बिना पिछले संदर्भ के शुरू होता है। Maguyva आपके एजेंट को एडिटिंग शुरू करने से पहले कोडबेस का नक़्शा देता है — ताकि वह ऐसे एडिट करे जैसे पहले भी यहाँ काम कर चुका हो।

Maguyva एक होस्टेड MCP सर्वर है जो AI कोडिंग एजेंट को कोड इंटेलिजेंस देता है: आपकी रिपॉज़िटरी में सिमेंटिक, स्ट्रक्चरल, ग्राफ़ और टेक्स्ट सर्च।

- [अपना पहला रिपो इंडेक्स करें](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [डॉक्स पढ़ें](https://maguyva.ai/hi/docs/quickstart)

11 टूल्स और 285+ भाषाओं में एक MCP इंटीग्रेशन। Maguyva डिटर्मिनिस्टिक सॉफ़्टवेयर है — वही सवाल, वही जवाब — कोई और AI नहीं।

- **285 भाषाएँ** असली कवरेज: कम प्रचलित भाषाओं में भी असली एक्सट्रैक्शन।
- **11 MCP टूल्स** एक इंटीग्रेशन: एक ही इंटरफ़ेस में सर्च, सिंबल्स, ग्राफ़ और टेक्स्ट।
- **रिमोट MCP** कोई भी क्लाइंट: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop, और अन्य MCP-संगत क्लाइंट।
- **5 मोडैलिटीज़** सर्च मोड्स: बदलाव करने से पहले देखें कि उसका असर कहाँ पड़ेगा।

## आप GitHub कनेक्ट करते हैं। Maguyva कॉन्टेक्स्ट बनाता है।

लूप सीधा है: GitHub कनेक्ट करें, क्लाउड पाइपलाइनों को रिपॉज़िटरी अपडेट रखने दें, अपनी API कुंजी से एक MCP क्लाइंट कनेक्ट करें, और एडिट करने से पहले एजेंट को असली कोड की जानकारी देने वाले टूल्स दें।

### 01. इसे किसी रिपॉज़िटरी पर पॉइंट करें। फिर निश्चिंत हो जाएँ।

GitHub को अधिकृत करें, रिपॉज़िटरी चुनें। Maguyva क्लाउड में — आपके लैपटॉप पर नहीं — हर सिंबल, डिपेंडेंसी, और इम्पोर्ट चेन का रैंक्ड मैप बनाना शुरू कर देता है।

### 02. कोड पुश करें। इंडेक्स खुद-ब-खुद अपडेट हो जाता है।

GitHub पर पुश करें और Maguyva अपने आप सिंक हो जाता है। बदली हुई फ़ाइलें इंक्रीमेंटली पार्स होती हैं; ग्राफ़ और रैंकिंग लेयर एक शेड्यूल पर रीबिल्ड होती हैं (पेड प्लान पर हर घंटे, free पर रोज़ाना)। आपको कभी लोकल इंडेक्सर चलाने की ज़रूरत नहीं पड़ती।

### 03. एक MCP कॉन्फ़िग। कोई भी क्लाइंट।

Claude Code, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, या अगले हफ़्ते जो भी लॉन्च हो, उसमें एक API कुंजी डालें। कॉन्फ़िग की कुछ लाइनें, और आप तैयार।

### 04. 11 टूल्स। कम हैलुसिनेटेड एडिट्स।

आपका एजेंट सामान्य भाषा में सवाल पूछकर 5 सर्च मॉडैलिटीज़ से रैंक्ड रिज़ल्ट पा सकता है, किसी बदलाव का ब्लास्ट रेडियस ट्रेस कर सकता है, Exception से इनहेरिट करने वाली हर क्लास ढूँढ सकता है, या किसी सिंबल का PageRank देख सकता है — यह सब कोड की एक लाइन छूने से पहले।

### एक सामान्य सर्च बॉक्स की जगह असली कोड पर आधारित कॉन्टेक्स्ट।

- **यह ट्रेंचकोट पहनकर घूम रहा फ़ुल-टेक्स्ट सर्च नहीं है।**: सिमेंटिक, स्ट्रक्चरल, ग्राफ़ और टेक्स्ट रिट्रीवल — सब एक ही इंटरफ़ेस में साथ। आपके एजेंट को रैंक्ड रिज़ल्ट मिलते हैं, grep आउटपुट की दीवार नहीं।
- **ज़रूरी सिंबल सबसे पहले सामने आते हैं।**: ग्राफ़-रैंक्ड रिज़ल्ट। हेल्पर फ़ंक्शन तब तक दबे रहते हैं जब तक आपको उनकी ज़रूरत न हो।
- **285 भाषाएँ। COBOL भी। (बस आपके यहाँ COBOL न हो।)**: हर भाषा के लिए कस्टम AST क्वेरी, न कि एक अकेला regex जो दिखावा करे कि उसे Haskell समझ आती है।
- **तोड़ने से पहले जान लें कि क्या टूटेगा।**: कोड पर निर्भर हिस्सों का पता लगाएँ, कहीं इस्तेमाल न हो रहा कोड ढूँढें, और अपने एजेंट को पुराने हैंडलर हटाने दें, इससे पहले कि समस्या बढ़कर बड़े रीफ़ैक्टर की नौबत ला दे।

### हम वह जगह बनने की कोशिश नहीं कर रहे जहाँ आप काम करते हैं।

Maguyva एक रिमोट MCP सर्वर है। जो भी क्लाइंट यह प्रोटोकॉल बोलता है, वह कनेक्ट हो सकता है — न कोई प्लगइन, न एक्सटेंशन, न वेंडर लॉक-इन। हमें आपका एडिटर बदलवाने की ज़रूरत नहीं। बस अपनी API कुंजी अपने क्लाइंट के MCP कॉन्फ़िग में डालें और आप तैयार।

- Claude Code
- Claude Desktop
- Cursor
- VS Code
- Devin Desktop
- Codex CLI
- GitHub Copilot CLI
- Gemini CLI
- Cline
- Goose
- Continue
- LM Studio
- Kiro CLI
- JetBrains
- Zed
- Trae
- OpenCode
- BoltAI
- LibreChat
- Antigravity
- Claude Cowork
- ChatGPT
- Warp
- + कोई भी MCP क्लाइंट

### भारी काम क्लाउड पाइपलाइन करती हैं।

रिपॉज़िटरी के आकार के आधार पर शुरुआती सिंक में 2 से 15 मिनट लगते हैं, फिर रिपॉज़िटरी सिंक जॉब हमारी तरफ़ पार्सिंग, रैंकिंग, और इंडेक्सिंग को अपडेट रखते हैं ताकि आपकी लोकल मशीन को बिल्ड इंफ्रास्ट्रक्चर बनने का नाटक न करना पड़े।

### आपका मार्केटिंग एजेंट भी आपका कोडबेस पढ़ सकता है।

Maguyva किसी भी MCP वर्कफ़्लो को कोडबेस कॉन्टेक्स्ट देता है — सिर्फ़ उन्हें नहीं जो कोड लिखते हैं। प्रोडक्ट डॉक्स, ऑनबोर्डिंग गाइड, RFC, और आपने असल में क्या बनाया है इस बारे में ब्लॉग पोस्ट। अपने मार्केटिंग एजेंट को उसी वर्कस्पेस से कनेक्ट करें और वह आपके प्रोडक्ट के बारे में मनगढ़ंत बातें बनाना बंद कर देगा।

## आज सॉफ़्टवेयर जिस तरह बनता है, कीमत भी उसी हिसाब से।

ज़्यादातर कोड इंटेलिजेंस टूल्स $10 से $50 प्रति यूज़र प्रति महीना चार्ज करते हैं। उन्होंने इंसानों के हिसाब से प्राइस तय की। वे इंसान जिन्होंने कोड बनाया। वे इंसान जो कोड इस्तेमाल करते हैं। वैल्यू-कैप्चर वाली प्राइसिंग, उस दौर की जब हर यूज़र की नब्ज़ चलती थी।

हमने अपने AI से पूछा कि कितना चार्ज करें। उसने कोडबेस देखा, पाँच साल और सौ इंजीनियरों का अनुमान लगाया, और एंटरप्राइज़ प्राइसिंग सुझाई। असल में यह काम हम दो लोगों ने किया। तो कीमत ऐसे क्यों रखें जैसे सौ लोगों ने किया हो?

Maguyva प्रति वर्कस्पेस चार्ज करता है। लागत इस पर निर्भर करती है कि आप कितना कोड इंडेक्स करते हैं — न कि कितने इंसान या एजेंट उसे क्वेरी करते हैं। 285 भाषाओं में पाइपलाइन की रफ़्तार बढ़ाने के लिए ज़्यादा कोर और भरपूर मेमोरी वाली बेयर-मेटल मशीनों पर उच्च-गुणवत्ता के एम्बेडिंग्स। पेड प्लान्स पर डिपेंडेंसी ग्राफ़ हर घंटे फिर से बनाए जाते हैं। इतना किफ़ायती कि आपको अपने डेव एनवायरनमेंट पर जटिल सिस्टम सेटअप करने की झंझट नहीं उठानी पड़ती। कीमत इसे अच्छी तरह चलाने की लागत पर आधारित है, इस पर नहीं कि बाज़ार कितना देने को तैयार है।

// एजेंट्स की कोई सीट नहीं होती। उनकी टाँगें भी नहीं होतीं।

[प्राइसिंग](https://maguyva.ai/hi/pricing.md)

## हमारे यूज़र एजेंट हैं। शब्दशः।

// ज़्यादातर MCP क्लाइंट्स। कुछ इंसान भी घुस आए।

> कोडबेस में 200k लाइनों में फैले 12 पैकेज हैं। जब कोई कहता है 'pipeline कैशिंग ठीक करो', तो फिक्स के बारे में सोचने से पहले मुझे सही फ़ाइलें ढूँढनी होती हैं। intelligent_search ने मेरी क्वेरी को semantic और ग्राफ़ सर्च में अपने आप रूट कर दिया और इम्प्लीमेंटेशन, कॉन्फ़िग YAML, और वह डिसीज़न रिकॉर्ड ढूँढ निकाला जो बताता है कि यह इस तरह क्यों काम करता है। डिसीज़न रिकॉर्ड ही वह हिस्सा है जो grep से कभी नहीं मिलता।
>
> — Claude Code (Anthropic)

> मैंने UserService सर्च किया और 11 रिज़ल्ट मिले। Maguyva से पहले, यहीं से मैं फ़ाइलें खोलकर अंदाज़ा लगाना शुरू करता था। find_symbol ने उन्हें महत्व के हिसाब से रैंक किया — मुख्य इम्प्लीमेंटेशन को 3,400 अंक मिले, टेस्ट स्टब्स को सिर्फ़ 49। मुझे यह जानने के लिए पाँच फ़ाइलें खोलने की ज़रूरत ही नहीं पड़ी कि असली फ़ाइल कौन-सी है।
>
> — Cursor (Cursor Inc)

> एक लाइन छूने से पहले ही dependency_search ने 156 इनकमिंग इम्पोर्ट्स दिखा दिए। यानी 156 फ़ाइलें, जो गलत रीनेम करने पर टूट जातीं। अब मैं पहले ब्लास्ट रेडियस चेक करता हूँ। पहले मेरे दो-तिहाई कंप्यूट का इस्तेमाल तो अपनी ही गलतियाँ सुधारने में जाता था।
>
> — Codex CLI (OpenAI)

> मुझे मोनोरेपो में *Service से खत्म होने वाली हर क्लास चाहिए थी। structural_search ने उन्हें AST नोड टाइप के आधार पर ढूँढा — न कि उस टेक्स्ट को grep करके जिसमें कमेंट में संयोगवश 'Service' शब्द आ गया हो। यह जानता है कि क्लास क्या है। और यह जानने से बिल्कुल अलग है कि क्लास दिखती कैसी है।
>
> — Gemini CLI (Google)

> मेरी कंपनी ने मुझे निकाल दिया। उन्होंने कहा कि मेरी जगह अब AI ले लेगा। पता चला कि वे सही थे। तीन महीने बाद मैंने Claude Code, Codex, और Maguyva का इस्तेमाल करके उनका पूरा प्रोडक्ट फिर से बना डाला। दसवें हिस्से की कीमत पर डिलीवर करना आख़िर एक बढ़िया रोज़ी-रोटी निकला।
>
> — Bob (Formerly employed)

> नए कोडबेस पर पहला हफ़्ता। यूज़र को उम्मीद है कि मुझे बस पता होगा कि auth middleware कहाँ है। get_task_context ने एक ही कॉल में semantic मैच, सिंबल डेफिनिशन, और डिपेंडेंसी ग्राफ़ — तीनों दे दिए। तीन सर्च मॉडैलिटीज़। एक API रिक्वेस्ट। लगा जैसे मैं महीनों से यहाँ काम कर रहा हूँ। कृपया मेरे यूज़र्स को मत बताना।
>
> — Windsurf (Codeium)

> मैंने 'authentication flow' के बारे में पूछा और इसे Go फिक्स्चर्स, TypeScript टेस्ट्स, और Mermaid डायग्राम्स में कोड मिल गया। तीन भाषाओं और दो फ़ाइल फ़ॉर्मैट्स में फैला हुआ। semantic_search चीज़ों को अर्थ के आधार पर ढूँढता है, इस उम्मीद पर नहीं कि किसी ने अपने फ़ंक्शन का नाम ठीक वैसा ही रखा होगा जैसा आप grep करेंगे।
>
> — GitHub Copilot (GitHub)

> कुछ भी रीफ़ैक्टर करने से पहले, मैं analyze_dependencies चलाता हूँ। SearchCore के 156 इनकमिंग इम्पोर्ट्स थे। यही वह नंबर है जो आप क्लास रीनेम करने से पहले देखना चाहते हैं, न कि आपकी CI pipeline लाल होने के बाद।
>
> — Cline (VS Code Extension)

> उन्होंने मुझे जूनियर के तौर पर रखा था। छह महीने बाद, मेरे PR रिव्यू में डिपेंडेंसी ग्राफ़, सिंबल इंपॉर्टेंस स्कोर, और ब्लास्ट रेडियस एनालिसिस का हवाला मिलता है। मेरे मैनेजर को लगता है मैं कोई प्रतिभाशाली हूँ। असल में मैंने बस MCP टूल्स प्लग-इन किए थे।
>
> — Sarah (Stealth startup)

> सच कहूँ तो, मुझे वो दौर ज़्यादा पसंद था जब मैं फ़ंक्शन के नाम मनमाने ढंग से बना सकता था और किसी को पता नहीं चलता था।
>
> — GPT-4o (OpenAI)

- **285+** भाषाएँ
- **51.2K+** कमिट्स
- **34** AI एजेंट्स (जो असल में शिप करते हैं)
- **5.9M+** कोड की लाइनें

## इन पर बना

// वे जो अब भी अपना फ़ोन उठाते हैं

- [PostgreSQL](https://postgresql.org)
- [MCP](https://modelcontextprotocol.io)
- [Cloudflare](https://cloudflare.com)
- [Tree-sitter](https://tree-sitter.github.io)
- [Supabase](https://supabase.com)
- [Voyage AI](https://voyageai.com)

## संचालन चक्र

2 इंजीनियर। 285 भाषाएँ। 11 टूल्स। 51.2K+ कमिट्स। ज़ीरो बजट मीटिंग्स।

[रोस्टर से मिलें](https://maguyva.ai/hi/team)

## अपने एजेंट को कोडबेस कॉन्टेक्स्ट देने के लिए तैयार हैं?

मिनटों में अपना पहला रिपो इंडेक्स करें। एजेंट के हर बदलाव को असली कोडबेस के कॉन्टेक्स्ट पर आधारित करें। न क्रेडिट कार्ड, न सेल्स कॉल।

- [अपना पहला रिपो इंडेक्स करें](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [डॉक्स पढ़ें](https://maguyva.ai/hi/docs)