指南
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随产品变化持续更新的参考页面，不同于标注日期的博客文章。先了解如何选择代码智能 MCP 服务器，再阅读你所用语言的指南。
选择服务器
语言指南
Maguyva 为每种语言提取哪些信息，以及在这类代码库中最有用的智能体工作流。
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Python
适合那些蔓延在服务、脚本、类型存根和运维胶水代码之间的 Python 代码库。
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TypeScript
适合那些应用代码、库、API 客户端、测试和配置混合分布在多个包中的代码仓库。
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JavaScript
适合那些混合了 CommonJS、ESM、任务脚本、测试和较旧应用代码的代码仓库。
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Go
适合那些以服务为主、需要让处理器、包和运维代码始终易于追踪的代码仓库。
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Rust
适合那些希望获得 Rust 的 AI 辅助、同时又不想失去让 Rust 值得使用的结构化护栏的场景。
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Java
适合那些充斥着 Spring 服务、内部框架，以及历经数个组织变迁时代而留存下来的代码的代码仓库。
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C#
当 .NET 代码库已经庞大到，安全的 AI 辅助必须依赖真实结构时，这正是合适的场景。
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PHP
适合那些仍在持续创造营收、但没人希望智能体在其中随意发挥的 PHP 代码库。
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Terraform
适合基础设施代码本身就是代码仓库上下文一部分、而不是智能体可以含糊带过的场景。
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COBOL
广泛的语言支持，到了这里就不再只是一项统计数字，而是真正变成了一款现代化工具。
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Fortran
对于比作者活得更久的数值代码，调用图就是第一份文档。
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ABAP
在迁移到 S/4HANA 之前，你需要知道自定义代码实际依赖什么。
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Ada
Ada 是为绝不能出错的系统而生的。修改它们，也值得同样的谨慎。
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Pascal
Delphi 和 Free Pascal 应用能运行几十年。理解它们不该也花那么久。
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Perl
仍在支撑你计费、报表或部署脚本的 Perl，值得比 grep 更好的工具。
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Kotlin
Kotlin 把大量连接关系藏在接收者和匿名函数里。图谱把它们找回来。
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Swift
在 Swift 里，行为存在于协议和扩展之中。智能体需要同时看到两者。
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Ruby
Ruby 读起来像散文。但它背后的依赖关系仍然需要一张地图。
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C
在 C 里，调用图就是架构。智能体应当先读懂它，再动手修改。
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C++
C++ 把真正的调用目标藏在命名空间、重载和虚派发背后。图谱帮助智能体把它找出来。
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Scala
Scala 把大量含义塞进很少的语法里。图谱把它拆开。
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Dart
Flutter 应用很快就会横向铺开。图谱让连接关系始终清晰可见。
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Lua
Lua 用表来搭建对象。图谱告诉你哪些表变成了类。
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R
分析代码迟早会超出最初的那个脚本。图谱告诉你什么依赖什么。
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PowerShell
自动化资产散落在各个脚本里。图谱告诉你哪个函数运行了什么。
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Groovy
构建逻辑也是代码。图谱就把它当代码对待。
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Elixir
Elixir 的结构藏在宏里。图谱把它们当作结构来读。
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Haskell
Haskell 的类型说明了很多。图谱告诉你谁依赖它们。