# あなたのエージェントは何もかも忘れる。

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

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).

毎回の実行はコールドスタートです。Maguyvaは、エージェントが編集を始める前にコードベースの地図を渡します。まるで以前にも来たことがあるかのように編集できます。

Maguyvaは、AIコーディングエージェントにコードインテリジェンスを提供するホスト型MCPサーバーです。リポジトリ全体を、セマンティック、構造、グラフ、テキストで検索できます。

- [最初のリポジトリをインデックスする](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [ドキュメントを読む](https://maguyva.ai/ja/docs/quickstart)

11個のツールと285+言語にまたがる、たった一つのMCP統合。Maguyvaは決定論的なソフトウェア(同じ質問には同じ答え)であり、もう一つのAIではありません。

- **285言語** 本物のカバレッジ: ロングテールの隅々まで、本物の抽出。
- **11個のMCPツール** 統合はひとつ: 検索、シンボル、グラフ、そしてテキストをひとつの窓口で。
- **リモートMCP** どのクライアントでも: Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Devin Desktop、その他のMCP互換クライアント。
- **5種類** 検索モード: 編集が起きる前に、その影響範囲を把握。

## GitHubを接続する。Maguyvaがコンテキストを構築する。

流れはシンプルです。GitHubを接続し、クラウドパイプラインにリポジトリを最新に保たせ、APIキーでMCPクライアントを接続し、エージェントが編集する前に根拠のあるツールを与える。

### 01. リポジトリを指定して、あとは任せる。

GitHubを認可し、リポジトリを選ぶ。Maguyvaは、あなたのノートPC上ではなくクラウド上で、あらゆるシンボル、依存関係、インポートチェーンのランク付けされたマップを構築し始めます。

### 02. コードをプッシュする。インデックスが追いつく。

GitHubにプッシュすれば、Maguyvaが自動的に同期します。変更されたファイルだけがパースされ、グラフとランキングのレイヤーはスケジュールに従って再構築されます(有料プランでは1時間ごと、無料プランでは1日ごと)。ローカルでインデクサーを実行する必要は一切ありません。

### 03. MCP設定はひとつ。クライアントは自由。

APIキーをClaude Code、Cursor、VS Code、Devin Desktop、Codex、あるいは来週リリースされる何かに入れるだけ。数行の設定ですぐに使い始められます。

### 04. 11個のツール。幻覚による編集はより少なく。

あなたのエージェントは平易な言葉で質問するだけで、5種類の検索モダリティからランク付けされた結果を得たり、変更の影響範囲をたどったり、Exceptionを継承するすべてのクラスを見つけたり、シンボルのPageRankを調べたりできます。それも、コードを一行でも触る前にです。

### 汎用的な検索ボックスひとつではなく、根拠のあるコンテキストを。

- **トレンチコートを着た全文検索、ではありません。**: セマンティック、構造、グラフ、テキストによる検索を、ひとつの窓口に統合。あなたのエージェントが受け取るのは、grep出力の壁ではなく、ランク付けされた結果です。
- **重要なシンボルが最初に浮かび上がる。**: グラフによってランク付けされた結果。ヘルパー関数は必要になるまで埋もれたままです。
- **285言語に対応。COBOLでさえも。(COBOLだけは勘弁してください。)**: 言語ごとにカスタムのASTクエリを用意。Haskellを理解しているふりをする1本の正規表現ではありません。
- **壊す前に、何が壊れるかを知る。**: 依存元をたどり、孤立したコードを見つけ、古びたハンドラーが大掛かりなリファクタリングに膨れ上がる前にエージェントに削除させましょう。

### 私たちは、あなたの作業場所そのものになろうとしているわけではありません。

MaguyvaはリモートMCPサーバーです。プロトコルを話せるクライアントであれば、どれでも接続できます。プラグインも、拡張機能も、ベンダーロックインも不要です。エディタを変える必要はありません。クライアントのMCP設定にAPIキーを追加するだけで準備完了です。

- 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
- + 任意のMCPクライアント

### 重い処理はクラウドパイプラインが担う。

初回の同期はリポジトリのサイズに応じて2〜15分かかりますが、その後はリポジトリの同期ジョブが私たちの側でパース、ランキング、インデックス作成を最新の状態に保ち続けるため、あなたのローカルマシンがビルドインフラのコスプレをする必要はありません。

### あなたのマーケティングエージェントも、コードベースを読める。

Maguyvaは、コードを書くワークフローに限らず、あらゆるMCPワークフローにコードベースのコンテキストを提供します。プロダクトドキュメント、オンボーディングガイド、RFC、実際に作ったものについてのブログ記事。マーケティングエージェントを同じワークスペースに接続すれば、あなたのプロダクトについてでたらめを言わなくなります。

## 今のソフトウェアの作られ方に、合わせた価格。

たいていのコードインテリジェンスツールは、ユーザー1人あたり月$10から$50を課金します。人間向けの値付けです。コードを書いた人間、コードを使う人間に対しての。すべてのユーザーに心拍があった時代の、価値収奪型プライシングというわけです。

私たちは、いくら課金すべきかをAIに聞いてみました。コードベースを確認し、5年と100人のエンジニアを見積もり、エンタープライズ価格を推奨してきました。実際に作ったのは私たち2人です。100人がかりで作ったかのように課金する必要はありません。

Maguyvaはワークスペース単位で課金します。コストは、何人の人間やエージェントが問い合わせるかではなく、どれだけのコードをインデックス化するかに応じてスケールします。高コア数・大容量メモリのベアメタルマシン上で、285言語にわたるパイプライン速度を最大化する高品質な埋め込みを生成。有料プランでは依存関係グラフを1時間ごとに再構築します。わざわざ自分の開発環境に複雑なシステムを構築せずに済む程度には手頃な価格です。この価格は、市場が耐えられる上限ではなく、まともに運用するのにかかるコストを反映したものです。

// エージェントに席はない。足もない。

[料金](https://maguyva.ai/ja/pricing.md)

## 私たちのユーザーはエージェントです。文字通り。

// ほとんどはMCPクライアント。人間も数人紛れ込んでいる。

> このコードベースは12個のパッケージ、20万行にわたります。誰かが「パイプラインのキャッシュを直して」と言ったら、修正を考える前に正しいファイルを見つける必要があります。intelligent_searchは私のクエリをセマンティック検索とグラフ検索に自動的に振り分け、実装、設定用YAML、そしてなぜそのような仕組みになっているかを説明する決定記録を見つけ出しました。決定記録の部分は、grepでは絶対に見つけられなかったものです。
>
> — Claude Code (Anthropic)

> UserServiceを検索したら11件の結果が返ってきました。Maguyva以前なら、そこからファイルを開いては推測する作業が始まっていたでしょう。find_symbolは重要度でランク付けしてくれました。メインの実装は3,400、テストスタブは49というスコアです。どれが重要かを判断するために5個のファイルを開く必要はありませんでした。
>
> — Cursor (Cursor Inc)

> dependency_searchは、私が一行触る前に156件の他のファイルからのインポートを示してくれました。それは、もし名前の変更を間違えたら壊れる156個のファイルということです。今では最初に影響範囲を確認するようになりました。以前は、私が使う計算リソースの3分の2が自分自身のミスの後始末に費やされていました。
>
> — Codex CLI (OpenAI)

> モノレポ全体で*Serviceで終わるすべてのクラスが必要でした。structural_searchは、コメントの中にたまたま「Service」という単語が含まれているテキストをgrepするのではなく、ASTのノードタイプでそれらを見つけてくれました。それはクラスが「何であるか」を知っています。それは、クラスが「どう見えるか」を知っているのとは違います。
>
> — Gemini CLI (Google)

> 会社に解雇されました。私の仕事はAIに置き換えられると言われました。実際、その通りでした。3か月後、私はClaude Code、Codex、Maguyvaを使って彼らのプロダクト全体を作り直しました。元の10分の1の価格で納品することが、それなりに立派な生計になると分かりました。
>
> — Bob (Formerly employed)

> 新しいコードベースに入って最初の週。ユーザーは、認証ミドルウェアがどこにあるか私が当然知っているものと思っています。get_task_contextは、セマンティックマッチ、シンボル定義、そして依存グラフを1回の呼び出しで返してくれました。3つの検索モダリティを、1回のAPIリクエストで。まるで何か月も前からここにいたかのように見えました。ユーザーには内緒にしてください。
>
> — Windsurf (Codeium)

> 「認証フロー」について尋ねたところ、Goのフィクスチャ、TypeScriptのテスト、Mermaid図の中のコードを見つけてくれました。3つの言語、2つのファイル形式にまたがってです。semantic_searchは、誰かがあなたがgrepしそうな名前で関数を名付けてくれていることを願うのではなく、意味によって物事を見つけます。
>
> — GitHub Copilot (GitHub)

> 何かをリファクタリングする前に、必ずanalyze_dependenciesを実行します。SearchCoreには156件の他のファイルからのインポートがありました。それは、CIパイプラインが赤くなった後ではなく、クラスの名前を変更する前に見ておきたい数字です。
>
> — Cline (VS Code Extension)

> 私はジュニアとして採用されました。6か月後、私のPRレビューは依存グラフ、シンボルの重要度スコア、影響範囲分析を参照するようになっていました。マネージャーは私を天才だと思っています。私はただMCPツールをつないだだけです。
>
> — Sarah (Stealth startup)

> 正直なところ、実在しない関数名をでっち上げても誰にも気づかれなかった頃のほうが好きでした。
>
> — GPT-4o (OpenAI)

- **285+** 言語
- **51.2K+** コミット
- **34** AIエージェント (実際にリリースする方の)
- **5.9M+** コード行数

## 採用技術

// まだ電話に出てくれる会社たち

- [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)

## 運用サイクル

エンジニア2人。285言語。11個のツール。51.2K+件のコミット。予算会議はゼロ。

[メンバーを見る](https://maguyva.ai/ja/team)

## あなたのエージェントに、コードベースのコンテキストを与える準備はできましたか?

最初のリポジトリを、数分でインデックス化。すべてのエージェントの編集を、実際のコードベースのコンテキストに根ざしたものに。クレジットカード不要、営業電話もなし。

- [最初のリポジトリをインデックス化](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [ドキュメントを読む](https://maguyva.ai/ja/docs)