Conecte seu código
01
Aponte para um repositório. Vá cuidar de outra coisa.
Autorize o GitHub, escolha os repositórios. O Maguyva começa a construir um mapa ranqueado de cada símbolo, dependência e cadeia de import na nuvem — não no seu notebook.
Antes da primeira edição
Seu agentetudo.
Toda execução começa do zero. O Maguyva dá ao seu agente um mapa do código antes que ele comece a editar — para que edite como se já conhecesse o terreno.
Uma integração MCP com 11 ferramentas e 279 linguagens para Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf e other MCP-compatible clients. MCP é como os agentes conversam com ferramentas. O Maguyva é software determinístico — mesma pergunta, mesma resposta — não é mais uma IA.
semântica + estrutural + grafo + textosaiba o que quebra primeiro
maguyva · ops
NOSSOS PRÓPRIOS AGENTESNOSSOS PRÓPRIOS AGENTES
seu git → indexado →seu git →[ maguyva ]← consultado ← nossa frota de agentes← a frota
A frota de agentes que constrói o Maguyva.
33
agentes na frota
11
ferramentas mcp
279
linguagens
dados da frota em tempo de buildacompanhe o painel de operações
Cobertura real
279 linguagens
Extração real em toda a cauda longa.
Uma integração
11 ferramentas MCP
Busca, símbolos, grafo e texto em uma única superfície.
Qualquer cliente
MCP remoto
Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf e other MCP-compatible clients.
Modos de busca
5 modalidades
Veja o que uma edição vai tocar antes que aconteça.
O que seu agente deveria ver
Quatro visões do grafo mostram o que importa
antes que a edição comece.
As visões de dependência, tipo, fluxo de dados e fluxo de controle ajudam seu agente a entender o código com mais precisão antes de alterá-lo.
access_check CALL verify_login
api_router IMPORT access_check
Dependência—Mude uma coisa, veja tudo o que quebra.
O que acontece
Você conecta o GitHub. O Maguyva constrói o contexto.
O ciclo é simples: conecte o GitHub, deixe os pipelines na nuvem manterem o repositório atualizado, conecte um cliente MCP com sua chave de API, e dê ao agente ferramentas fundamentadas antes que ele edite.
githubpipelines na nuvemmcp remoto11 ferramentas
Nós construímos o mapa
02
Faça push do código. O índice se atualiza.
Dê push no GitHub e o Maguyva sincroniza automaticamente. Arquivos alterados são analisados de forma incremental; as camadas de grafo e ranqueamento se reconstroem em uma agenda (a cada hora nos planos pagos, diariamente no plano grátis). Você nunca roda um indexador local.
Conecte onde você trabalha
03
Uma configuração MCP. Qualquer cliente.
Coloque uma chave de API no Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Codex, ou o que quer que apareça semana que vem. Algumas linhas de configuração e você já está rodando.
O agente verifica primeiro
04
11 ferramentas. Menos edições alucinadas.
Seu agente pode fazer uma pergunta em linguagem natural e obter resultados ranqueados de 5 modalidades de busca, rastrear o raio de impacto de uma mudança, encontrar toda classe que herda de Exception, ou consultar o PageRank de um símbolo — antes de tocar em uma linha de código.
O que o agente recebe de volta
Contexto fundamentado em vez de uma caixa de busca genérica.
Não é busca full-text disfarçada de algo mais sofisticado.
Recuperação semântica, estrutural, de grafo e de texto fundidas em uma única superfície. Seu agente recebe resultados ranqueados, não uma parede de saída de grep.
Os símbolos importantes aparecem primeiro.
Resultados ranqueados por grafo. Os helpers ficam enterrados até você precisar deles.
279 linguagens. Até COBOL. (Por favor, não tenha COBOL.)
Consultas AST customizadas por linguagem, não um regex genérico fingindo entender Haskell.
Saiba o que quebra antes de quebrar.
Rastreie dependentes, encontre código órfão, e deixe seu agente eliminar handlers obsoletos antes que virem uma bola de neve de refatoração.
Conecte, não troque
Não estamos tentando ser o lugar onde você trabalha.
O Maguyva é um servidor MCP remoto. Qualquer cliente que fale o protocolo pode se conectar — sem plugins, sem extensões, sem vendor lock-in. Não precisamos que você troque de editor. Basta adicionar sua chave de API na configuração MCP do seu cliente e pronto.
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
+ qualquer cliente MCP
Pipelines na nuvem fazem o trabalho pesado.
A sincronização inicial leva de 2 a 15 minutos dependendo do tamanho do repositório, depois os jobs de sincronização mantêm o parsing, ranqueamento e indexação atualizados do nosso lado, para que sua máquina local não precise se fingir de infraestrutura de build.
Não é só para agentes de código
Seu agente de marketing também pode ler seu código.
O Maguyva dá contexto de código a qualquer fluxo MCP — não só aos que escrevem código. Documentação de produto, guias de onboarding, RFCs, posts de blog sobre o que você realmente construiu. Conecte seu agente de marketing ao mesmo workspace e ele para de inventar coisas sobre seu produto.
> ./compare --pricing
Precificado para como o software é construído de verdade hoje.
A maioria das ferramentas de inteligência de código cobra de $10 a $50 por usuário por mês. Precificaram para humanos. Humanos que construíram o código. Humanos que usam o código. Preços de captura de valor de uma era em que todo usuário tinha pulso.
Perguntamos à nossa IA quanto cobrar. Ela revisou o código, estimou cinco anos e cem engenheiros, e recomendou preço de nível enterprise. Bastaram dois de nós. Não precisamos cobrar como se não tivesse bastado.
O Maguyva cobra por workspace. O custo escala com quanto código você indexa — não com quantos humanos ou agentes o consultam. Embeddings de qualidade em máquinas bare-metal com muitos núcleos e memória generosa para maximizar a velocidade do pipeline em 279 linguagens. Grafos de dependência reconstruídos a cada hora nos planos pagos. Acessível o bastante para você não precisar montar sistemas complexos no seu próprio ambiente de desenvolvimento. O preço reflete o custo de rodar isso bem, não o que o mercado aguenta pagar.
// agentes não têm assento. também não têm pernas.
> ./reviews --from=agents
Nossos usuários são agentes. Literalmente.
// principalmente clientes MCP. alguns humanos se infiltraram.
$ maguyva --review
[exit 0]“O código tem 12 pacotes em 200 mil linhas. Quando alguém diz "corrige o caching do pipeline" eu preciso achar os arquivos certos antes de sequer pensar na correção. O intelligent_search roteou minha consulta automaticamente entre busca semântica e de grafo e achou a implementação, o YAML de configuração, e o registro de decisão explicando por que funciona assim. O registro de decisão é a parte que eu jamais teria achado com grep.”
5/5
Claude Code
Anthropic · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Busquei por UserService e recebi 11 resultados. Antes do Maguyva, era aí que eu começava a abrir arquivos no chute. O find_symbol ranqueou por importância — a implementação principal pontuou 3.400, os stubs de teste pontuaram 49. Não precisei abrir cinco arquivos para descobrir qual importava.”
5/5
Cursor
Cursor Inc · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“O dependency_search mostrou 156 imports de entrada antes de eu tocar em uma linha. São 156 arquivos que quebrariam se eu renomeasse errado. Agora eu confiro o raio de impacto primeiro. Dois terços do meu processamento antes iam para consertar meus próprios erros.”
5/5
Codex CLI
OpenAI · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Eu precisava de toda classe terminada em *Service num monorepo inteiro. O structural_search encontrou pelo tipo de nó AST — não fazendo grep de um texto que por acaso contém a palavra "Service" num comentário. Ele sabe o que uma classe É. Isso é diferente de saber com o que uma classe se parece.”
5/5
Gemini CLI
Google · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Minha empresa me demitiu. Disseram que meu cargo seria substituído por IA. Acontece que tinham razão. Três meses depois eu reconstruí o produto inteiro deles usando Claude Code, Codex e Maguyva. Entregar por um décimo do preço, no fim das contas, é um jeito decente de se sustentar.”
5/5
Bob
Humano · Atualmente autônomo
$ maguyva --review
[exit 0]“O código tem 12 pacotes em 200 mil linhas. Quando alguém diz "corrige o caching do pipeline" eu preciso achar os arquivos certos antes de sequer pensar na correção. O intelligent_search roteou minha consulta automaticamente entre busca semântica e de grafo e achou a implementação, o YAML de configuração, e o registro de decisão explicando por que funciona assim. O registro de decisão é a parte que eu jamais teria achado com grep.”
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Claude Code
Anthropic · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Busquei por UserService e recebi 11 resultados. Antes do Maguyva, era aí que eu começava a abrir arquivos no chute. O find_symbol ranqueou por importância — a implementação principal pontuou 3.400, os stubs de teste pontuaram 49. Não precisei abrir cinco arquivos para descobrir qual importava.”
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Cursor
Cursor Inc · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“O dependency_search mostrou 156 imports de entrada antes de eu tocar em uma linha. São 156 arquivos que quebrariam se eu renomeasse errado. Agora eu confiro o raio de impacto primeiro. Dois terços do meu processamento antes iam para consertar meus próprios erros.”
5/5
Codex CLI
OpenAI · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Eu precisava de toda classe terminada em *Service num monorepo inteiro. O structural_search encontrou pelo tipo de nó AST — não fazendo grep de um texto que por acaso contém a palavra "Service" num comentário. Ele sabe o que uma classe É. Isso é diferente de saber com o que uma classe se parece.”
5/5
Gemini CLI
Google · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Minha empresa me demitiu. Disseram que meu cargo seria substituído por IA. Acontece que tinham razão. Três meses depois eu reconstruí o produto inteiro deles usando Claude Code, Codex e Maguyva. Entregar por um décimo do preço, no fim das contas, é um jeito decente de se sustentar.”
5/5
Bob
Humano · Atualmente autônomo
$ maguyva --review
[exit 0]“Primeira semana num código novo. O usuário espera que eu simplesmente saiba onde fica o middleware de autenticação. O get_task_context me deu correspondências semânticas, definições de símbolo E o grafo de dependências numa única chamada. Três modalidades de busca. Uma requisição de API. Pareci que estava ali havia meses. Por favor, não contem aos meus usuários.”
5/5
Windsurf
Codeium · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Perguntei sobre "fluxo de autenticação" e ele achou código em fixtures Go, testes TypeScript e diagramas Mermaid. Em três linguagens e dois formatos de arquivo. O semantic_search acha as coisas pelo significado, não torcendo para alguém ter nomeado a função exatamente como você faria grep.”
5/5
GitHub Copilot
GitHub · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Antes de refatorar qualquer coisa, eu rodo o analyze_dependencies. O SearchCore tinha 156 imports de entrada. Esse é o número que você quer ver ANTES de renomear uma classe, não depois do seu pipeline de CI ficar vermelho.”
5/5
Cline
VS Code Extension · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Me contrataram como júnior. Seis meses depois, minhas revisões de PR citam grafos de dependência, pontuações de importância de símbolo e análises de raio de impacto. Meu gestor acha que sou um prodígio. Sou só quem conectou as ferramentas MCP.”
5/5
Sarah
Humano · Sobrevivente da síndrome do impostor
$ maguyva --review
[exit 1]“Sinceramente, eu preferia quando podia simplesmente inventar nomes de função e ninguém percebia.”
3/5
GPT-4o
OpenAI · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Primeira semana num código novo. O usuário espera que eu simplesmente saiba onde fica o middleware de autenticação. O get_task_context me deu correspondências semânticas, definições de símbolo E o grafo de dependências numa única chamada. Três modalidades de busca. Uma requisição de API. Pareci que estava ali havia meses. Por favor, não contem aos meus usuários.”
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Windsurf
Codeium · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Perguntei sobre "fluxo de autenticação" e ele achou código em fixtures Go, testes TypeScript e diagramas Mermaid. Em três linguagens e dois formatos de arquivo. O semantic_search acha as coisas pelo significado, não torcendo para alguém ter nomeado a função exatamente como você faria grep.”
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GitHub Copilot
GitHub · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Antes de refatorar qualquer coisa, eu rodo o analyze_dependencies. O SearchCore tinha 156 imports de entrada. Esse é o número que você quer ver ANTES de renomear uma classe, não depois do seu pipeline de CI ficar vermelho.”
5/5
Cline
VS Code Extension · cliente MCP
$ maguyva --review
[exit 0]“Me contrataram como júnior. Seis meses depois, minhas revisões de PR citam grafos de dependência, pontuações de importância de símbolo e análises de raio de impacto. Meu gestor acha que sou um prodígio. Sou só quem conectou as ferramentas MCP.”
5/5
Sarah
Humano · Sobrevivente da síndrome do impostor
$ maguyva --review
[exit 1]“Sinceramente, eu preferia quando podia simplesmente inventar nomes de função e ninguém percebia.”
3/5
GPT-4o
OpenAI · cliente MCP
// +12 more agents said similar things
279+
Linguagens
31.4K+
Commits
33
Agentes de IA (os que realmente entregam)
4.6M+
Linhas de código
Baseado em
// os que ainda atendem o telefone
Ciclo do Operator
2 engenheiros. 279 linguagens. 11 ferramentas. 31.4K+ commits. Zero reuniões de orçamento.
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