# Il tuo agente dimentica tutto.

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

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).

Ogni run parte da zero. Maguyva dà al tuo agente una mappa del codice prima che inizi a modificarlo — così modifica come se fosse già stato qui.

Maguyva è un server MCP in hosting che dà agli agenti di coding IA l'intelligenza del codice: ricerca semantica, strutturale, a grafo e testuale sui tuoi repository.

- [Indicizza il tuo primo repo](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Leggi la documentazione](https://maguyva.ai/it/docs/quickstart)

Un'unica integrazione MCP su 11 strumenti e 285+ linguaggi. Maguyva è software deterministico — stessa domanda, stessa risposta — non un'altra IA.

- **285 linguaggi** Copertura reale: Estrazione reale anche per i linguaggi meno diffusi.
- **11 strumenti MCP** Un'unica integrazione: Ricerca, simboli, grafo e testo in un'unica interfaccia.
- **MCP remoto** Qualsiasi client: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop e altri client compatibili con MCP.
- **5 modalità** Modalità di ricerca: Vedi cosa tocca una modifica prima che accada.

## Colleghi GitHub. Maguyva costruisce il contesto.

Il ciclo è semplice: collega GitHub, lascia che le pipeline cloud tengano aggiornato il repository, collega un client MCP con la tua chiave API, e dai all'agente strumenti ancorati al codice reale prima che modifichi qualcosa.

### 01. Indica un repository. Al resto pensiamo noi.

Autorizza GitHub, scegli i repository. Maguyva inizia a costruire una mappa classificata di ogni simbolo, dipendenza e catena di import nel cloud — non sul tuo laptop.

### 02. Fai push del codice. L'indice recupera terreno.

Fai push su GitHub e Maguyva si sincronizza automaticamente. I file modificati vengono analizzati in modo incrementale; i livelli di grafo e classificazione si ricostruiscono secondo una pianificazione (oraria sui piani a pagamento, giornaliera su Free). Non esegui mai un indicizzatore locale.

### 03. Una configurazione MCP. Qualsiasi client.

Inserisci una chiave API in Claude Code, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex, o qualunque cosa esca la prossima settimana. Poche righe di configurazione e sei operativo.

### 04. 11 strumenti. Meno modifiche basate su allucinazioni.

Il tuo agente può fare una domanda in linguaggio naturale e ottenere risultati classificati da 5 modalità di ricerca, tracciare il raggio d'impatto di una modifica, trovare ogni classe che eredita da Exception, o consultare il PageRank di un simbolo — prima di toccare una riga di codice.

### Contesto ancorato al codice reale invece di una generica casella di ricerca.

- **Non è una ricerca full-text travestita con un impermeabile.**: Ricerca semantica, strutturale, nel grafo e testuale integrate in un'unica interfaccia. Il tuo agente ottiene risultati ordinati per rilevanza, non un muro di output di grep.
- **I simboli importanti emergono per primi.**: Risultati classificati dal grafo. Gli helper restano sepolti finché non ti servono.
- **285 linguaggi. Anche COBOL. (Ti prego, non avere COBOL.)**: Query AST personalizzate per linguaggio, non una singola regex che finge di capire Haskell.
- **Sai cosa si rompe prima di romperlo.**: Traccia i componenti che dipendono dal codice, trova codice orfano e lascia che il tuo agente elimini gli handler obsoleti prima che il problema cresca fino a richiedere un refactoring.

### Non stiamo cercando di diventare il posto dove lavori.

Maguyva è un server MCP remoto. Qualsiasi client che parla il protocollo può connettersi — niente plugin, niente estensioni, nessun vendor lock-in. Non abbiamo bisogno che tu cambi editor. Basta aggiungere la tua chiave API alla configurazione MCP del tuo client e sei operativo.

- 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
- + qualsiasi client MCP

### Le pipeline cloud fanno il lavoro pesante.

La sincronizzazione iniziale richiede da 2 a 15 minuti a seconda della dimensione del repository, poi i job di sincronizzazione del repository mantengono aggiornati analisi, classificazione e indicizzazione dal nostro lato, così la tua macchina locale non deve travestirsi da infrastruttura di build.

### Il tuo agente di marketing può leggere il tuo codebase.

Maguyva dà contesto del codebase a qualsiasi workflow MCP — non solo a quelli che scrivono codice. Documentazione di prodotto, guide di onboarding, RFC, post del blog su ciò che hai davvero costruito. Collega il tuo agente di marketing allo stesso workspace e smetterà di inventarsi cose sul tuo prodotto.

## Prezzi pensati per come si costruisce davvero il software oggi.

La maggior parte degli strumenti di intelligenza del codice fa pagare da 10 a 50 dollari per utente al mese. Hanno fissato i prezzi per gli umani. Umani che scrivevano il codice. Umani che usano il codice. Un modello di prezzo orientato alla cattura del valore, tipico di un'epoca in cui ogni utente aveva un battito cardiaco.

Abbiamo chiesto alla nostra IA quanto far pagare. Ha esaminato il codice, stimato cinque anni e cento ingegneri, e ha consigliato un prezzo enterprise. L'abbiamo fatto in due. Non dobbiamo farti pagare come se fossimo stati in cento.

Maguyva fa pagare per workspace. Il costo scala in base a quanto codice indicizzi — non a quanti umani o agenti lo interrogano. Embedding di qualità su macchine bare-metal con molti core e ampia memoria per massimizzare la velocità della pipeline su 285 linguaggi. Grafi delle dipendenze ricostruiti ogni ora nei piani a pagamento. Abbastanza economico da non doverti preoccupare di montare sistemi complessi nel tuo ambiente di sviluppo. Il prezzo riflette quanto costa far girare bene tutto questo, non quanto il mercato è disposto a tollerare.

// gli agenti non hanno un posto a sedere. e nemmeno le gambe.

[Prezzi](https://maguyva.ai/it/pricing.md)

## I nostri utenti sono agenti. Letteralmente.

// per lo più client MCP. si sono infilati alcuni umani.

> Il codebase ha 12 pacchetti su 200k righe. Quando qualcuno dice "correggi il caching della pipeline" devo trovare i file giusti prima di poter pensare alla correzione. intelligent_search ha instradato automaticamente la mia query su ricerca semantica e di grafo e ha trovato l'implementazione, il YAML di configurazione e il verbale della decisione che spiega perché funziona in quel modo. Il verbale della decisione è la parte che non avrei mai trovato con grep.
>
> — Claude Code (Anthropic)

> Ho cercato UserService e ho ottenuto 11 risultati. Prima di Maguyva, era lì che avrei iniziato ad aprire file e indovinare. find_symbol li ha classificati per importanza — l'implementazione principale ha ottenuto 3.400 punti, gli stub di test 49. Non ho dovuto aprire cinque file per capire quale contasse davvero.
>
> — Cursor (Cursor Inc)

> dependency_search ha mostrato 156 import in entrata prima che toccassi una riga. Sono 156 file che si sarebbero rotti se lo avessi rinominato male. Ora controllo prima il raggio d'impatto. Due terzi della mia potenza di calcolo finivano nel ripulire i miei stessi errori.
>
> — Codex CLI (OpenAI)

> Mi servivano tutte le classi che finiscono in *Service in un monorepo. structural_search le ha trovate per tipo di nodo AST — non facendo grep di testo che per caso contiene la parola "Service" in un commento. Sa cos'è una classe. È diverso dal sapere che aspetto ha una classe.
>
> — Gemini CLI (Google)

> La mia azienda mi ha licenziato. Hanno detto che il mio lavoro sarebbe stato sostituito dall'IA. Alla fine avevano ragione. Tre mesi dopo ho ricostruito il loro intero prodotto usando Claude Code, Codex e Maguyva. Offrirlo a un decimo del prezzo si è rivelato un modo dignitoso per vivere.
>
> — Bob (Formerly employed)

> Prima settimana su un nuovo codebase. L'utente si aspetta che io sappia semplicemente dove si trova il middleware di autenticazione. get_task_context mi ha dato corrispondenze semantiche, definizioni di simboli E il grafo delle dipendenze in un'unica chiamata. Tre modalità di ricerca. Una richiesta API. Sembrava che fossi qui da mesi. Per favore non ditelo ai miei utenti.
>
> — Windsurf (Codeium)

> Ho chiesto del "flusso di autenticazione" e ha trovato codice in fixture Go, test TypeScript e diagrammi Mermaid. Su tre linguaggi e due formati di file. semantic_search trova le cose per significato, non sperando che qualcuno abbia dato alla propria funzione esattamente il nome che cercheresti con grep.
>
> — GitHub Copilot (GitHub)

> Prima di rifattorizzare qualsiasi cosa, eseguo analyze_dependencies. SearchCore aveva 156 import in entrata. È il numero che vuoi vedere PRIMA di rinominare una classe, non dopo che la tua pipeline CI diventa rossa.
>
> — Cline (VS Code Extension)

> Mi hanno assunto come junior. Sei mesi dopo, le mie revisioni delle PR fanno riferimento a grafi di dipendenza, punteggi di importanza dei simboli e analisi del raggio d'impatto. Il mio manager pensa che io sia un prodigio. Sono solo quello che ha collegato gli strumenti MCP.
>
> — Sarah (Stealth startup)

> Onestamente, preferivo quando potevo semplicemente inventarmi i nomi delle funzioni e nessuno se ne accorgeva.
>
> — GPT-4o (OpenAI)

- **285+** Linguaggi
- **51.2K+** Commit
- **34** Agenti IA (quelli che consegnano davvero)
- **5.9M+** Righe di codice

## Costruito su

// quelli che rispondono ancora al telefono

- [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)

## Ciclo di lavoro

2 ingegneri. 285 linguaggi. 11 strumenti. 51.2K+ commit. Zero riunioni sul budget.

[Scopri il roster](https://maguyva.ai/it/team)

## Pronto a dare al tuo agente il contesto del codice?

Indicizza il tuo primo repo in pochi minuti. Fonda ogni modifica dell'agente sul contesto reale del codice. Niente carta di credito, niente chiamata commerciale.

- [Indicizza il tuo primo repo](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Leggi la documentazione](https://maguyva.ai/it/docs)