# Maguyva कैसे काम करता है

Canonical source: https://maguyva.ai/hi/docs/how-it-works

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).

एक GitHub रिपॉज़िटरी कनेक्ट करें और Maguyva उसे कई ऐसे सर्चेबल व्यू में बदल देता है जिन्हें आपका एजेंट माँग पर इस्तेमाल कर सकता है। पूरी फ़ाइलों को कॉन्टेक्स्ट में डालने के बजाय, मॉडल को सिंबल्स, स्ट्रक्चर, डॉक्स, डिपेंडेंसीज़, और रैंक्ड कोड फ़्रैगमेंट्स तक ग्राउंडेड एक्सेस मिलती है।

जब आप कोई रिपॉज़िटरी कनेक्ट करते हैं, तो Maguyva कोड, डॉक्स, मैनिफ़ेस्ट, सिंबल्स, और डिपेंडेंसी मेटाडेटा पर क्लाउड इनजेशन पाइपलाइन्स चलाता है। मक़सद यह है कि टिकाऊ कोड मेमोरी एक बार बना ली जाए, न कि हर एजेंट रन को रिपो को शुरू से फिर से खोजना पड़े।

ये पाइपलाइन्स कई विशेषज्ञ डेटा लेयर्स बनाती हैं: सटीक टेक्स्ट सर्च, सिमेंटिक रिट्रीवल, सिंबल और रेफ़रेंस लुकअप, स्ट्रक्चरल व्यू, और डिपेंडेंसी ग्राफ़ एनालिसिस। अलग-अलग सवाल अलग-अलग लेयर्स पर रूट होते हैं।

Maguyva जानकारी प्राप्त करने की 5 क्षमताएँ देता है: semantic, AST, symbol, dependency, text। intelligent_search में खोज की चार विधियाँ उपलब्ध हैं: अर्थ-आधारित, टेक्स्ट, संरचनात्मक और ग्राफ़। डिफ़ॉल्ट auto/balanced जिन प्रश्नों को उच्च विश्वास के साथ परिभाषा खोज के रूप में पहचानता है, उन्हें संरचनात्मक खोज पर, संदर्भ या प्रभाव से जुड़े प्रश्नों को ग्राफ़ पर और सटीक मिलान वाले प्रश्नों को टेक्स्ट खोज पर भेजता है। अन्य प्रश्न अर्थ-आधारित खोज और इंडेक्स किए गए टेक्स्ट का उपयोग करते हैं। खोज की चारों विधियाँ माँगने के लिए mode=hybrid या quality=thorough के साथ auto का उपयोग करें। स्पष्ट रूप से चुने गए mode को quality पर प्राथमिकता मिलती है। language_filter, auto/hybrid से ग्राफ़ को हटा देता है और स्पष्ट रूप से mode=graph चुने जाने पर अस्वीकार कर दिया जाता है। अलग-अलग विधियों के परिणामों को मिलाकर क्वेरी से उनकी प्रासंगिकता के अनुसार क्रम दिया जाता है।

प्राइवेट रिपॉज़िटरी व्यू, सपोर्टेड languages and text-based technologies के लिए पब्लिक रेफ़रेंस डेटा के साथ मौजूद रहते हैं। आपका एजेंट MCP टूल्स के ज़रिए पूरे सिस्टम तक पहुँचता है, जिन पर आप प्लानिंग और वैलिडेशन के दौरान भारी भरोसा कर सकते हैं या एडिटिंग के दौरान स्पॉट-चेक के तौर पर इस्तेमाल कर सकते हैं।

### 1. रिपॉज़िटरी इनजेशन

- **कोड स्ट्रक्चर एनालिसिस**: फ़ाइलों को सिंबल्स, रेफ़रेंस, और आर्किटेक्चरल सीमाओं में पार्स करता है
- **डिपेंडेंसी रिज़ॉल्यूशन**: यह मैप करता है कि फ़ाइलें, मॉड्यूल, और सिंबल्स एक-दूसरे पर कैसे निर्भर हैं
- **डॉक्यूमेंटेशन इंटीग्रेशन**: कोड के साथ-साथ रिपॉज़िटरी डॉक्स और संबंधित रेफ़रेंस सामग्री भी लाता है

### राउटिंग और रैंकिंग

- **रेलिवेंस स्कोरिंग**: सर्च मोड और क्वालिटी प्रीसेट के अनुसार रिट्रीवल प्रमाण चुनता है, फिर मैचों को क्वेरी से उनकी प्रासंगिकता के अनुसार रैंक करता है
- **नॉइज़ रिडक्शन**: दोहराए गए मैच घटाता है और प्रति फ़ाइल अंशों की संख्या सीमित करता है, ताकि एक ही फ़ाइल पूरी रिज़ल्ट विंडो न भर दे
- **कॉन्टेक्स्ट प्रायोरिटाइज़ेशन**: डिफ़ॉल्ट रूप से नतीजों को सीमित और प्रासंगिक रखता है। आर्किटेक्चर का जायज़ा लेते समय महत्त्व के आधार पर अतिरिक्त वज़न देने के लिए boost_by_importance=true स्पष्ट रूप से चालू करना होता है; यह डिफ़ॉल्ट रैंकिंग नीति नहीं है

### स्टोर्ड रिप्रेज़ेंटेशन्स

- **सिमेंटिक रिट्रीवल**: शब्द अलग होने पर भी वैचारिक रूप से मिलते-जुलते कोड और डॉक्स ढूँढ़ता है
- **सिंबल और स्ट्रक्चरल व्यू**: सटीक सिंबल लुकअप, रेफ़रेंस, और AST-आधारित सवालों को सपोर्ट करता है
- **डिपेंडेंसी ग्राफ़ एनालिसिस**: कोडबेस भर में कॉलर्स, इम्पोर्ट्स, और इम्पैक्ट रेडियस को ट्रेस करता है

### सुरक्षा सुविधाएँ

- **ट्रांसपोर्ट सिक्योरिटी**: सेवा से कनेक्शन HTTPS/TLS का इस्तेमाल करते हैं
- **मैनेज्ड स्टोरेज**: इंडेक्स्ड डेटा मैनेज्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर स्टोर होता है, जहाँ स्टोरेज स्तर पर उसका एन्क्रिप्शन किया जाता है
- **नेमस्पेस आइसोलेशन**: रिपॉज़िटरी डेटा को पाइपलाइन और डेटाबेस क्वेरी पाथ के ज़रिए वर्कस्पेस और नेमस्पेस के अनुसार सीमित किया जाता है
- **एक्सेस कंट्रोल्स**: रिपॉज़िटरी एक्सेस संगठन और नेमस्पेस की सीमाओं से नियंत्रित होता है

### क्या उम्मीद करें

- **बेहतर प्लानिंग सटीकता**: एजेंट कोडिंग शुरू करने से पहले किसी तरीक़े को असली रिपॉज़िटरी के आधार पर वैलिडेट कर सकते हैं
- **ज़्यादा सुरक्षित रीफ़ैक्टर**: ब्लास्ट-रेडियस और डिपेंडेंसी की जाँच टाली जा सकने वाली टूट-फूट को कम करती है
- **कम टोकन बर्बादी**: पूरी फ़ाइलों के बजाय सिर्फ़ प्रासंगिक फ़्रैगमेंट लौटाए जाते हैं
- **रिपो को जल्दी समझें**: मॉडल को हर रन में प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर फिर से खोजने के बजाय जल्दी ग्राउंडेड जवाब मिलते हैं

### ऑटोमैटिक अपडेट्स

- **रिपॉज़िटरी सिंक**: कोड में बदलाव होने पर GitHub सिंक जॉब्स से रीफ़्रेश होता है
- **इन्क्रीमेंटल प्रोसेसिंग**: दक्षता के लिए सिर्फ़ बदली हुई फ़ाइलों को प्रोसेस करता है
- **ब्रांच-अवेयर कॉन्टेक्स्ट**: हर git ब्रांच के लिए अलग इंडेक्स बनाए रखता है ताकि एजेंट्स को हर ब्रांच के लिए सही कॉन्टेक्स्ट मिले

Maguyva को क्लाउड-होस्टेड MCP सर्वर के रूप में डिलीवर किया जाता है। आपका एजेंट अपनी ज़रूरत के लेंस के लिए टूल कॉल करता है, न कि मॉडल पर यह भरोसा करता है कि वह आपका आर्किटेक्चर शुरू से याद रखे। ऊपर दिए चार सरफ़ेस ठोस टूल्स के समूहीकृत दृश्य हैं: सिमेंटिक सर्च में `semantic_search` और `intelligent_search` आते हैं; सिंबल लुकअप में `find_symbol` और `get_task_context`; स्ट्रक्चरल सर्च में `structural_search` और `text_pattern_search`; डिपेंडेंसी ग्राफ़ में `dependency_search` और `analyze_dependencies` — साथ ही सहायक उपयोगिताओं के रूप में `get_file`, `repository_context`, और `ask_maguyva`। सभी 11 टूल्स के लिए पूरा [MCP API रेफ़रेंस](https://maguyva.ai/docs/mcp-api) देखें।

परफ़ॉर्मेंस कोडबेस के आकार और क्वेरी की जटिलता के अनुसार अलग-अलग होती है। Maguyva पूरी फ़ाइलें डंप करने के बजाय सबसे प्रासंगिक कॉन्टेक्स्ट देने पर ध्यान देता है। सपोर्टेड भाषाओं और क्लाइंट्स के लिए [कम्पैटिबिलिटी](https://maguyva.ai/docs/compatibility) देखें।

नतीजे आपके कोडबेस के आकार, जटिलता और आपके AI एजेंट की क्वेरी के प्रकार पर निर्भर करते हैं।

Maguyva पोर्टल से अपने GitHub रिपॉज़िटरी कनेक्ट करें। कोड बदलने पर GitHub सिंक कार्यों के ज़रिए इंडेक्स अपडेट होते हैं। पोर्टल में API का इस्तेमाल भी देखा जा सकता है।