# Ваш агент забуває все.

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

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).

Кожен запуск починається з нуля. Maguyva дає вашому агенту карту кодової бази ще до початку редагування — тож він редагує так, ніби вже тут бував.

Maguyva — це хостований MCP-сервер, що дає ШІ-агентам для програмування інтелект коду: семантичний, структурний, графовий і текстовий пошук по ваших репозиторіях.

- [Проіндексувати перший репозиторій](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Читати документацію](https://maguyva.ai/uk/docs/quickstart)

Одна інтеграція MCP охоплює 11 інструментів і 285+ мов. Maguyva — детермінований софт: те саме запитання, та сама відповідь — а не ще один ШІ.

- **285 мов** Реальне покриття: Реальне видобування даних із коду, зокрема для малопоширених мов.
- **11 інструментів MCP** Одна інтеграція: Пошук, символи, граф і текст в одному інтерфейсі.
- **Віддалений MCP** Будь-який клієнт: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Devin Desktop і інші клієнти з підтримкою MCP.
- **5 режимів** Режими пошуку: Дізнавайтеся, чого торкнеться правка, ще до того, як це станеться.

## Ви підключаєте GitHub. Maguyva будує контекст.

Цикл простий: підключіть GitHub, дозвольте хмарним пайплайнам підтримувати репозиторій актуальним, підключіть MCP-клієнт із вашим API-ключем і дайте агенту інструменти, що спираються на реальний код ще до того, як він почне редагувати.

### 01. Наведіть на репозиторій. І йдіть у своїх справах.

Авторизуйте GitHub, оберіть репозиторії. Maguyva починає будувати ранжовану карту кожного символу, залежності та ланцюжка імпортів у хмарі — не на вашому ноутбуці.

### 02. Запуште код. Індекс наздожене.

Запуште в GitHub — і Maguyva синхронізується автоматично. Змінені файли парсяться інкрементально; шари графа й ранжування перебудовуються за розкладом (щогодини на платних тарифах, щодня на Free). Вам ніколи не доведеться запускати локальний індексатор.

### 03. Одна конфігурація MCP. Будь-який клієнт.

Додайте API-ключ у Claude Code, Cursor, VS Code, Devin Desktop, Codex або в те, що вийде наступного тижня. Кілька рядків конфігурації — і все запущено.

### 04. 11 інструментів. Менше правок на основі галюцинацій.

Ваш агент може поставити запитання звичайною мовою і отримати ранжовані результати з 5 режимів пошуку, простежити радіус впливу від зміни, знайти всі класи, що успадковують Exception, або перевірити PageRank символу — ще до того, як торкнеться хоч одного рядка коду.

### Обґрунтований контекст замість одного загального пошукового віконця.

- **Не повнотекстовий пошук, вбраний у чужий плащ.**: Семантичний, структурний, графовий і текстовий пошук об'єднані в одному інтерфейсі. Ваш агент отримує ранжовані результати, а не стіну виводу grep.
- **Важливі символи спливають першими.**: Результати ранжовані за графом. Допоміжні функції залишаються похованими, доки вони не знадобляться.
- **285 мов. Навіть COBOL. (Будь ласка, тільки не COBOL.)**: Кастомні AST-запити для кожної мови, а не один regex, що вдає, ніби розуміє Haskell.
- **Дізнайтеся, що зламається, ще до того, як ви це зламаєте.**: Простежте код, що залежить від зміненого, знайдіть осиротілий код і дозвольте агенту прибрати застарілі обробники, поки вони не переросли у великий рефакторинг.

### Ми не намагаємось стати місцем, де ви працюєте.

Maguyva — це віддалений MCP-сервер. Підключитися може будь-який клієнт, що розмовляє цим протоколом — без плагінів, без розширень, без прив'язки до вендора. Вам не потрібно змінювати редактор. Просто додайте свій API-ключ до конфігурації MCP клієнта — і все 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
- + будь-який MCP-клієнт

### Хмарні пайплайни виконують важку роботу.

Початкова синхронізація займає від 2 до 15 хвилин залежно від розміру репозиторію, а далі завдання синхронізації репозиторію підтримують парсинг, ранжування та індексацію актуальними на нашому боці, тож вашій локальній машині не доведеться косплеїти білд-інфраструктуру.

### Ваш маркетинговий агент може читати вашу кодову базу.

Maguyva надає контекст кодової бази будь-якому робочому процесу MCP — не лише тим, що пишуть код. Документація продукту, гайди онбордингу, RFC, дописи блогу про те, що ви насправді збудували. Підключіть свого маркетингового агента до того самого робочого простору — і він перестане вигадувати про ваш продукт.

## Ціни для того, як софт насправді створюють сьогодні.

Більшість інструментів для інтелекту коду беруть від $10 до $50 за користувача на місяць. Вони встановлювали ціни для людей. Людей, які писали код. Людей, які його використовують. Ціноутворення, орієнтоване на захоплення цінності, з епохи, коли в кожного користувача був пульс.

Ми запитали свій ШІ, скільки брати. Він переглянув кодову базу, оцінив її у п'ять років роботи сотні інженерів і порекомендував корпоративні ціни. Насправді ми впоралися вдвох. Немає потреби виставляти вам рахунок, ніби нас було сто.

Maguyva бере плату за робоче середовище. Вартість масштабується залежно від обсягу проіндексованого коду — а не від кількості людей чи агентів, які до нього звертаються. Якісні ембедінги на bare-metal машинах з великою кількістю ядер і великим обсягом пам'яті максимізують швидкість конвеєра для 285 мов. Графи залежностей перебудовуються щогодини на платних планах. Достатньо доступно, щоб вам не довелося морочитися з розгортанням складних систем у власному середовищі розробки. Ціна відображає те, скільки коштує робити це якісно, а не те, скільки готовий терпіти ринок.

// в агентів немає місць. у них немає ніг.

[Ціни](https://maguyva.ai/uk/pricing.md)

## Наші користувачі — агенти. Буквально.

// здебільшого MCP-клієнти. кілька людей теж прослизнули.

> У кодовій базі 12 пакетів і 200 тисяч рядків коду. Коли хтось каже «полагодь кешування пайплайна», спершу треба знайти потрібні файли, а вже потім думати про виправлення. intelligent_search автоматично спрямував мій запит через семантичний і графовий пошук і знайшов реалізацію, конфігураційний YAML і запис рішення, що пояснює, чому це працює саме так. Запис рішення — це те, що я б ніколи не знайшов через grep.
>
> — Claude Code (Anthropic)

> Я шукав UserService і отримав 11 результатів. До Maguyva саме тут я почав би відкривати файли навмання. find_symbol ранжував їх за важливістю — основна реалізація отримала 3400 балів, тестові заглушки — 49. Мені не довелося відкривати п'ять файлів, щоб зрозуміти, який із них важливий.
>
> — Cursor (Cursor Inc)

> dependency_search показав 156 вхідних імпортів ще до того, як я торкнувся хоч одного рядка. Це 156 файлів, які б зламалися, якби я невдало перейменував щось. Тепер я спершу перевіряю радіус впливу. Раніше дві третини моїх обчислень йшли на прибирання за власними помилками.
>
> — Codex CLI (OpenAI)

> Мені знадобилися всі класи, назва яких закінчується на *Service, у всьому монорепозиторії. structural_search знайшов їх за типом вузла AST — а не пошуком тексту, що просто містить слово «Service» в коментарі. Він знає, чим клас Є. Це інше, ніж знати, як клас виглядає.
>
> — Gemini CLI (Google)

> Моя компанія мене звільнила. Сказали, що мою роботу замінить ШІ. Виявилося, вони мали рацію. Через три місяці я відтворив увесь їхній продукт з нуля за допомогою Claude Code, Codex і Maguyva. Виявляється, постачати те саме за десяту частину ціни — цілком пристойний спосіб заробляти на життя.
>
> — Bob (Formerly employed)

> Перший тиждень у новій кодовій базі. Користувач очікує, що я просто знатиму, де лежить проміжний обробник автентифікації. get_task_context одним викликом дав мені семантичні збіги, визначення символів І граф залежностей. Три режими пошуку. Один запит до API. Я виглядав так, ніби працюю тут уже місяцями. Будь ласка, не кажіть моїм користувачам.
>
> — Windsurf (Codeium)

> Я запитав про «процес автентифікації», і він знайшов код у фікстурах на Go, тестах на TypeScript і діаграмах Mermaid. Три мови й два формати файлів. semantic_search знаходить речі за змістом, а не сподіваючись, що хтось назвав функцію точнісінько так, як ви б шукали через grep.
>
> — GitHub Copilot (GitHub)

> Перш ніж щось рефакторити, я запускаю analyze_dependencies. У SearchCore виявилося 156 вхідних імпортів. Це число, яке варто побачити ДО перейменування класу, а не після того, як ваш CI-пайплайн стане червоним.
>
> — Cline (VS Code Extension)

> Мене найняли джуном. Через півроку мої рев'ю пул-реквестів посилаються на графи залежностей, оцінки важливості символів і аналіз радіуса впливу. Мій менеджер вважає мене вундеркіндом. А я просто той, хто підключив MCP-інструменти.
>
> — Sarah (Stealth startup)

> Чесно кажучи, мені більше подобалось, коли я міг просто вигадувати назви функцій, і ніхто цього не помічав.
>
> — GPT-4o (OpenAI)

- **285+** Мови
- **51.2K+** Коміти
- **34** ШІ-агенти (ті, що справді випускають релізи)
- **5.9M+** Рядків коду

## Побудовано на

// ті, хто досі бере слухавку

- [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)

## Робочий цикл

2 інженери. 285 мов. 11 інструментів. 51.2K+ комітів. Нуль бюджетних нарад.

[Познайомтеся з командою](https://maguyva.ai/uk/team)

## Готові дати своєму агенту контекст кодової бази?

Проіндексуйте перший репозиторій за лічені хвилини. Обґрунтовуйте кожну правку агента реальним контекстом кодової бази. Без кредитної картки, без дзвінка від відділу продажів.

- [Проіндексувати перший репозиторій](https://app.maguyva.ai/auth/sign-up?plan=free)
- [Читати документацію](https://maguyva.ai/uk/docs)