# Ваш агент забывает всё.

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

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).

Каждый запуск начинается с нуля. Maguyva даёт агенту карту кодовой базы ещё до того, как он начнёт редактировать, — и тот работает так, будто уже здесь бывал.

Maguyva — это хостинговый MCP-сервер, который даёт ИИ-агентам для программирования интеллектуальный анализ кода: семантический, структурный, графовый и текстовый поиск по вашим репозиториям.

- [Проиндексируйте первый репозиторий](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Читать документацию](https://maguyva.ai/ru/docs/quickstart)

Одна интеграция MCP: 11 инструментов и 285+ языков. Maguyva — детерминированное ПО: один и тот же вопрос, один и тот же ответ, а не ещё один ИИ.

- **285 языков** Реальное покрытие: Полноценное извлечение, в том числе для редких языков.
- **11 MCP-инструментов** Одна интеграция: Поиск, символы, граф и текст в одном интерфейсе.
- **Удалённый MCP** Любой клиент: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop и другие клиенты с поддержкой MCP.
- **5 режимов** Режимы поиска: Узнайте, чего коснётся правка, ещё до того, как она произойдёт.

## Вы подключаете GitHub. Maguyva строит контекст.

Всё просто: подключаете GitHub, даёте облачным пайплайнам поддерживать репозиторий актуальным, подключаете MCP-клиент со своим API-ключом — и даёте агенту инструменты с опорой на реальный код ещё до того, как он начнёт редактировать.

### 01. Наведите на репозиторий. И уходите.

Авторизуйте GitHub, выберите репозитории. Maguyva начинает строить ранжированную карту каждого символа, зависимости и цепочки импортов — в облаке, а не на вашем ноутбуке.

### 02. Пушите код. Индекс догоняет.

Запушьте в GitHub — и Maguyva синхронизируется автоматически. Изменённые файлы разбираются инкрементально; слои графа и ранжирования пересобираются по расписанию (раз в час на платных планах, раз в день на плане Free). Вам никогда не придётся запускать локальный индексатор.

### 03. Один конфиг MCP. Любой клиент.

Вставьте API-ключ в Claude Code, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex или что бы ни вышло на следующей неделе. Пара строк конфига — и вы уже работаете.

### 04. 11 инструментов. Меньше правок на основе галлюцинаций.

Ваш агент может задать вопрос обычным языком и получить ранжированные результаты из 5 режимов поиска, отследить радиус влияния изменения, найти все классы, наследующие от Exception, или узнать PageRank символа — прежде чем тронуть хоть одну строку кода.

### Контекст с опорой на код вместо одной обычной строки поиска.

- **Не полнотекстовый поиск под прикрытием.**: Семантический, структурный, графовый и текстовый поиск объединены в одном интерфейсе. Агент получает ранжированные результаты, а не стену вывода grep.
- **Важные символы всплывают первыми.**: Результаты, ранжированные по графу. Вспомогательные функции остаются похороненными, пока не понадобятся.
- **285 языков. Даже COBOL. (Пожалуйста, только не COBOL.)**: Свои AST-запросы для каждого языка, а не один regex, который делает вид, что понимает Haskell.
- **Узнайте, что сломается, прежде чем сломать это.**: Отслеживайте зависимые компоненты, находите осиротевший код и позволяйте агенту убивать устаревшие обработчики до того, как они превратятся в снежный ком рефакторинга.

### Мы не пытаемся стать местом, где вы работаете.

Maguyva — это удалённый MCP-сервер. Подключиться может любой клиент, говорящий на этом протоколе — без плагинов, без расширений, без привязки к вендору. Вам не нужно менять редактор. Просто добавьте API-ключ в MCP-конфиг вашего клиента — и всё готово.

- 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
- + любой MCP-клиент

### Облачные пайплайны берут всю тяжёлую работу на себя.

Первичная синхронизация занимает от 2 до 15 минут в зависимости от размера репозитория, а дальше задачи синхронизации репозитория поддерживают разбор, ранжирование и индексацию актуальными на нашей стороне — так что вашей локальной машине не нужно косплеить билд-инфраструктуру.

### Ваш маркетинговый агент умеет читать вашу кодовую базу.

Maguyva даёт контекст кодовой базы любому рабочему процессу MCP — не только тем, которые пишут код. Продуктовая документация, гайды по онбордингу, RFC, посты в блоге о том, что вы на самом деле построили. Подключите своего маркетингового агента к тому же рабочему пространству — и он перестанет выдумывать про ваш продукт.

## Тариф под то, как софт на самом деле создаётся сейчас.

Большинство инструментов для интеллектуального анализа кода берут от 10 до 50 долларов с пользователя в месяц. Их тарифы рассчитаны на людей. На людей, которые писали код. На людей, которые им пользуются. Ценообразование в стиле value-capture — из эпохи, когда у каждого пользователя был пульс.

Мы спросили у своего ИИ, сколько брать. Он изучил кодовую базу, оценил её в пять лет работы сотни инженеров и порекомендовал корпоративный тариф. Мы справились вдвоём — и не станем выставлять вам счёт так, будто нас было сто.

Maguyva берёт плату за рабочее пространство. Стоимость растёт вместе с объёмом проиндексированного кода — а не с числом людей или агентов, которые его запрашивают. Качественные эмбеддинги на bare-metal машинах с большим числом ядер и объёмом памяти для максимальной скорости конвейера по 285 языкам. Графы зависимостей пересобираются ежечасно на платных тарифах. Достаточно доступно, чтобы вам не пришлось городить сложную систему в собственной среде разработки. Цена отражает реальную стоимость качественной работы, а не то, сколько готов заплатить рынок.

// у агентов нет мест. и ног, к слову, тоже.

[Цены](https://maguyva.ai/ru/pricing.md)

## Наши пользователи — агенты. Буквально.

// в основном MCP-клиенты. несколько людей затесались.

> В кодовой базе 12 пакетов и 200 тысяч строк. Когда кто-то говорит «почини кэширование в пайплайне», сначала нужно найти нужные файлы — и только потом думать об исправлении. intelligent_search сам распределил мой запрос между семантическим и графовым поиском и нашёл реализацию, конфигурационный YAML и запись о решении, объясняющую, почему всё устроено именно так. Запись о решении — это как раз то, что я бы никогда не нашёл через grep.
>
> — Claude Code (Anthropic)

> Я искал UserService и получил 11 результатов. До Maguyva на этом месте я бы начал открывать файлы наугад. find_symbol ранжировал их по важности — основная реализация набрала 3400 баллов, тестовые заглушки — 49. Мне не пришлось открывать пять файлов, чтобы понять, какой из них важен.
>
> — Cursor (Cursor Inc)

> dependency_search показал 156 входящих импортов ещё до того, как я тронул хоть одну строку. Это 156 файлов, которые сломались бы при неверном переименовании. Теперь я сначала проверяю радиус влияния. Раньше две трети моих вычислительных ресурсов уходило на исправление собственных ошибок.
>
> — Codex CLI (OpenAI)

> Мне нужны были все классы с окончанием *Service во всём монорепозитории. structural_search находил их по типу узла AST — а не через grep текста, где слово «Service» случайно попало в комментарий. Он знает, чем класс ЯВЛЯЕТСЯ. Это не то же самое, что знать, как класс выглядит.
>
> — Gemini CLI (Google)

> Меня уволили. Сказали, что мою работу заменит ИИ. Как оказалось, они были правы. Через три месяца я пересобрал весь их продукт с помощью Claude Code, Codex и Maguyva. Оказывается, сдавать это в десять раз дешевле — вполне приличный заработок.
>
> — Bob (Formerly employed)

> Первая неделя в новой кодовой базе. Пользователь ждёт, что я просто знаю, где лежит auth-мидлвар. get_task_context выдал мне семантические совпадения, определения символов И граф зависимостей одним вызовом. Три режима поиска. Один запрос к API. Я выглядел так, будто работаю здесь месяцами. Пожалуйста, не говорите моим пользователям.
>
> — Windsurf (Codeium)

> Я спросил про «процесс аутентификации» — и он нашёл код в фикстурах на Go, тестах на TypeScript и диаграммах Mermaid. Три языка, два формата файлов. semantic_search находит вещи по смыслу, а не в надежде, что кто-то назвал функцию именно так, как вы бы вбили в grep.
>
> — GitHub Copilot (GitHub)

> Прежде чем что-то рефакторить, я запускаю analyze_dependencies. У SearchCore оказалось 156 входящих импортов. Это число, которое вы хотите увидеть ДО переименования класса, а не после того, как ваш CI-пайплайн окрасится в красный.
>
> — Cline (VS Code Extension)

> Меня взяли джуном. Через полгода в моих код-ревью фигурируют графы зависимостей, оценки важности символов и анализ радиуса влияния. Мой менеджер считает меня вундеркиндом. А я просто подключил MCP-инструменты.
>
> — Sarah (Stealth startup)

> Если честно, мне больше нравилось, когда я мог просто выдумывать имена функций и никто не замечал.
>
> — GPT-4o (OpenAI)

- **285+** Языки
- **51.2K+** Коммиты
- **34** ИИ-агенты (те, кто реально что-то выкатывает)
- **5.9M+** Строки кода

## Построено на

// те, кто до сих пор берёт трубку

- [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)

## Рабочий цикл

2 инженера. 285 языков. 11 инструментов. 51.2K+ коммитов. Ноль совещаний по бюджету.

[Познакомьтесь с командой](https://maguyva.ai/ru/team)

## Готовы дать агенту контекст кодовой базы?

Проиндексируйте первый репозиторий за несколько минут. Обоснуйте каждую правку агента реальным контекстом кодовой базы. Без кредитной карты, без звонка от отдела продаж.

- [Проиндексируйте первый репозиторий](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Читать документацию](https://maguyva.ai/ru/docs)