Як працює Maguyva

Підключіть репозиторій GitHub — і Maguyva перетворить його на кілька доступних для пошуку зрізів, якими агент може користуватися за потреби. Замість того щоб вивалювати цілі файли в контекст, модель отримує доступ з опорою на дані репозиторію до символів, структури, документації, залежностей і ранжованих фрагментів коду.

У міру зростання ваших проєктів ШІ-агенти стикаються з такими труднощами:

• Обмеження вікна контексту - Занадто багато інформації переобтяжує ШІ-моделі
• Нерелевантні дані - ШІ-агенти витрачають токени на непотрібну інформацію
• Низька продуктивність - Зниження точності та повільніша обробка
• Ручне керування - Розробники витрачають години на ручне впорядкування контексту
• Вищі витрати - Без керування контекстом витрати на токени зростають з кожним запитом

Коли ви підключаєте репозиторій, Maguyva запускає хмарні конвеєри обробки коду, документації, маніфестів, символів і метаданих залежностей. Мета — один раз побудувати стійку пам'ять коду, замість того щоб кожен запуск агента заново відкривав репозиторій з нуля.

Ці конвеєри створюють кілька спеціалізованих шарів даних: точний текстовий пошук, семантичний пошук, пошук символів і посилань, структурні представлення та аналіз графа залежностей. Різні запитання маршрутизуються до різних шарів.

Maguyva надає 5 можливостей пошуку: semantic, AST, symbol, dependency і text. У intelligent_search доступні чотири різновиди пошуку: семантичний, текстовий, структурний і графовий. За замовчуванням auto/balanced спрямовує запити, які з високою впевненістю визначено як запити про визначення, до структурного пошуку, запити про посилання чи вплив — до графа, а запити на точний збіг — до текстового пошуку. Інші запити використовують семантичний зміст та індексований текст. Використовуйте mode=hybrid або auto з quality=thorough, щоб запросити всі чотири різновиди пошуку; явно вказаний режим має пріоритет над quality. language_filter виключає граф із auto/hybrid і відхиляється разом із явно вказаним режимом графа. Результати кількох різновидів пошуку об’єднуються й ранжуються за релевантністю запиту.

Приватні представлення репозиторію співіснують із публічними довідковими даними для підтримуваних мов і текстових технологій. Ваш агент отримує доступ до всієї системи через інструменти MCP, на які можна активно спиратися під час планування й перевірки або використовувати як вибіркові перевірки під час редагування.

Після підключення GitHub Maguyva сканує репозиторій у хмарі та видобуває саме те, що потрібно агенту для міркувань:

• Аналіз структури коду ░╔═╗░ ▓║◉║▓ ░╚═╝░ - Розбирає файли на символи, посилання та архітектурні межі
• Розв'язання залежностей ╲▄█▄╱ ─◆●◆─ ╱▀█▀╲ - Мапує, як файли, модулі й символи залежать один від одного
• Інтеграція документації - Підтягує документацію репозиторію та суміжні довідкові матеріали поряд із кодом

Замість одного універсального індексу Maguyva створює кілька спеціалізованих механізмів пошуку, які швидко відповідають на різні запитання, спираючись на різні дані:

• Оцінка релевантності ▄█▄ ║⊙⊙║ ╚═█═╝ - Вибирає пошукові докази відповідно до режиму пошуку й профілю якості, а потім ранжує збіги за релевантністю запиту
• Зниження шуму - Зменшує кількість повторних збігів і обмежує фрагменти на файл, щоб один файл не заповнював усе вікно результатів
• Пріоритизація контексту - За замовчуванням обмежує обсяг результатів і зберігає їхню релевантність. Підсилення за важливістю явно вмикається через boost_by_importance=true для огляду архітектури й не є типовою політикою ранжування

• Семантичний пошук ┌─◈─┐ ║███║ ╚═══╝ - Знаходить концептуально схожий код і документацію, навіть коли точні слова відрізняються
• Символьні та структурні представлення - Підтримує точний пошук символів і посилань, а також запити за структурою AST
• Аналіз графа залежностей ▓█▓ ╔═●═╗ ╚═╤═╝ - Відстежує викликачів, імпорти та радіус впливу по всій кодовій базі

Maguyva постачається як хмарний MCP-сервер. Ваш агент викликає інструменти для потрібного йому ракурсу, замість того щоб покладатися на те, що модель щоразу відтворить вашу архітектуру з нуля. Чотири наведені вище групи об'єднують конкретні інструменти: Семантичний пошук об'єднує semantic_search і intelligent_search; Пошук символів об'єднує find_symbol і get_task_context; Структурний пошук об'єднує structural_search і text_pattern_search; Граф залежностей об'єднує dependency_search і analyze_dependencies — а також get_file, repository_context і ask_maguyva як допоміжні утиліти. Повний перелік усіх 11 інструментів — тут: довідник MCP API.

• Використовуйте більше чи менше інструментів - Спирайтеся на Maguyva активно під час планування або просто звірте ризиковану зміну
• Краща перевірка планів - Звіряйте ідеї з реальними символами, посиланнями та документацією перед редагуванням
• Чіткіший радіус впливу - Інструменти залежностей і графа показують, що може зламатися при зміні символу
• Сумісність із майбутнім - Працює з будь-яким клієнтом, що підтримує стандарт MCP

• Безпека передавання даних - З'єднання із сервісом використовують HTTPS/TLS
• Кероване сховище - Проіндексовані дані зберігаються на керованій інфраструктурі із шифруванням на рівні сховища у стані спокою
• Ізоляція просторів імен - Дані репозиторію обмежені простором робочого середовища й простором імен на рівні конвеєра та запитів до бази даних
• Контроль доступу - Доступ до репозиторію обмежений межами організації та простору імен

Продуктивність залежить від розміру кодової бази та складності запиту. Maguyva зосереджується на видачі найрелевантнішого контексту, а не на вивантаженні цілих файлів. Підтримувані мови та клієнти — на сторінці «сумісність».

Розумно фільтруючи й упорядковуючи контекст вашої кодової бази, Maguyva допомагає ШІ-агентам працювати ефективніше:

• Точніше планування - Агенти можуть перевіряти підхід на реальному репозиторії, перш ніж почати писати код
• Безпечніший рефакторинг - Перевірки радіуса впливу та залежностей зменшують ризик поломок, яких можна уникнути
• Менше марно витрачених токенів - Повертаються лише релевантні фрагменти, а не цілі файли
• Швидше розуміння репозиторію - Модель отримує обґрунтовані відповіді швидко, замість того щоб заново відкривати структуру проєкту щоразу

• Синхронізація репозиторію - Оновлюється за синхронізаціями з GitHub у міру змін коду
• Інкрементна обробка - Обробляються лише змінені файли для ефективності
• Контекст із урахуванням гілок - Підтримує окремі індекси для кожної гілки git, щоб агенти бачили правильний контекст для кожної гілки

Готові спробувати?

1. Почати безкоштовно - Кредитна картка не потрібна
2. Підключіть репозиторій - прив'яжіть репозиторій GitHub у порталі Maguyva
3. Спрямуйте агента на Maguyva - Використовуйте інструменти MCP під час планування, перевірки чи редагування (гайд з установлення)

Почати безкоштовно →

Підключіть репозиторії GitHub через портал Maguyva. Завдання синхронізації GitHub оновлюють індекси зі змінами коду. Портал також показує використання API.