# Maguyva 常見 Maguyva MCP 工作流程的簡短秘訣：安裝用戶端、編輯前搜尋、空白結果和多儲存庫工作。 [llms-full.txt — English documentation and MCP schemas](/llms-full.txt) Markdown representation of any docs page or blog post: append `.md` to its URL (https://maguyva.ai/zh-hant/docs/quickstart.md) or send `Accept: text/markdown`. Release feeds: [RSS](https://maguyva.ai/zh-hant/changelog.xml), [JSON Feed 1.1](https://maguyva.ai/zh-hant/changelog.json). ## 語言能力 以下是驅動結構搜尋、符號查找、圖譜感知分析與基礎索引的能力統計。 這些標記顯示目前語言設定中啟用的功能，並非端到端品質評分。圖功能可用的前提是已啟用剖析器、符號擷取和圖擷取。支援的關係類型與擷取深度因語言而異。 - 索引涵蓋範圍: **284**. 所有列出的語言都會建立檔案、文字與程式碼庫脈絡的索引。 - AST 結構搜尋: **247**. 具備剖析器支援結構的語言，可用於 AST 與結構搜尋工作流程。 - 符號擷取: **282**. 具有供定義與查找使用的符號中繼資料的語言。 - 圖譜關係: **151**. 關係擷取功能已可實際用於圖譜感知搜尋的語言。圖譜深度因語言與關係類型而異。 - `ast_structural=false`: 以文字為主的索引，結構感知能力較輕量。 - `symbol_extraction=false`: 符號擷取能力有限，因此導覽更仰賴檔案與結構情境。 - `relationship_extraction=false`: 這個語言已建立搜尋索引，但目前尚未持久化至程式碼圖譜中。 [尋找你使用的語言](/llms-full.txt) ## 操作手冊 Maguyva MCP 日常工作的實用操作指南。每份指南都列出所用工具與操作順序，而不是完整的參數說明。工具參數請參閱 [MCP API 參考](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api)；首次設定請參閱 [快速入門](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/quickstart)。 ### 選擇正確的工具 大多數問題都是從一次工具呼叫開始的。只有在第一個答案太寬泛或資訊太少時才升級。 - `intelligent_search` — 以自然語言詢問程式碼庫時，從這裡開始。 預設的 auto/balanced 會將能高度確定是在詢問定義的查詢導向結構搜尋，將參照或影響查詢導向圖搜尋，將精確比對查詢導向文字搜尋。其他查詢使用語意與已索引文字。 使用 mode=hybrid，或在 auto 下設定 quality=thorough，即可要求全部四種搜尋方式；明確指定的模式優先於 quality。 - `find_symbol` — 您已經知道函數、類別或變數名稱。 - `dependency_search` — 影響範圍：呼叫端、依賴該符號的程式碼，以及編輯前後的影響。 - `get_task_context` — 面對陌生的程式碼區域時，依任務描述取得一組範圍有限的檔案、符號與依賴關係。 - `repository_context` — 列出可存取的儲存庫或檢查儲存庫名稱的解析方式。 - `ask_maguyva` 搭配 `operation="guidance"` — 工具內的使用說明，協助選擇工具與使用 Maguyva（不會修改儲存庫）。 ## Tools -- Search - [intelligent_search](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#intelligent-search): Start here for any codebase question. Default auto/balanced routes confident definition queries to structural search, reference/impact queries to graph, and exact-match queries to text; other queries use semantic plus text. - [semantic_search](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#semantic-search): Find code by meaning, not exact text. Use for conceptual queries like "retry logic" or "user onboarding flow" when you don't know the keyword or symbol name. - [text_pattern_search](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#text-pattern-search): Search indexed content. Exact and regex modes grep the full file/blob corpus; fuzzy content mode searches the bounded semantic chunk corpus. ## Tools -- Structural & Graph - [structural_search](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#structural-search): Prefer preset=functions|classes|methods|imports|variables (or free pattern=). Find code by AST shape (not text). - [dependency_search](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#dependency-search): Primary blast-radius / graph surface. Answer "what calls this?" / "what does this use?" via the real call/import graph. ## Tools -- Code Analysis - [find_symbol](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#find-symbol): Jump to where a function, class, or variable is defined and used. Use when you know the name (e.g. "getCurrentUser") — faster and more precise than Grep, and it spans the whole indexed repo. - [analyze_dependencies](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#analyze-dependencies): Analyze blast radius using the same traversal as dependency_search (dependents/incoming). Prefer dependency_search with analysis_type="dependents" or "impact" for impact analysis. - [get_task_context](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#get-task-context): Starting work in an unfamiliar area? Describe the task (e.g. "add SSO support", "fix the billing webhook") and get a bounded one-call bundle of relevant files, code, symbols, and dependencies. - [get_file](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#get-file): Read a file from the indexed repo by path. Prefer local file tools for files on disk; use this for remote indexed snapshots. ## Tools -- Utility - [repository_context](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#repository-context): List the repositories you can search, or get identity info on one (namespace/branch, indexed_commit_sha / index freshness). Use action:"list" when the repo slug is unknown; searches accept a known slug directly or default to your key's single repo. - [ask_maguyva](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api#ask-maguyva): Get Maguyva tool guidance, or submit a bug report / feature request stored for Maguyva's maintainers. Never include secrets or sensitive personal data in feedback. ## 後續步驟 - [快速入門](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/quickstart) - [安裝指南](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/installation) - [MCP API 參考](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/mcp-api) - [疑難排解](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/troubleshooting) - [運作原理](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/how-it-works) - [相容性與技術規格](https://maguyva.ai/zh-hant/docs/compatibility) ## Agent integrations - [適用於 Cursor 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-cursor): Cursor 編輯目前開啟的檔案；Maguyva 則為整個 monorepo 建立索引，並透過 MCP 回傳——語意、AST、圖譜與文字搜尋，附帶 file:line，讓代理找到你沒有釘選的檔案。 - [適用於 Windsurf 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-windsurf): Windsurf 與 Cascade 編輯目前開啟的檔案；Maguyva 則為整個 monorepo 建立索引，並透過 MCP 回傳——語意、AST、圖譜與文字，附帶 file:line，讓 Cascade 找到你沒有提及的檔案。 - [適用於 Antigravity 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-antigravity): Antigravity 讓自主代理跨編輯器、終端機與瀏覽器運作；Maguyva 則透過 MCP 給它們一份可查詢的 monorepo 地圖——事先看見影響範圍，而不是等 CI 變紅才知道。 - [適用於 Codex 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-codex): AGENTS.md 是工作約定。Maguyva 是為 Codex CLI 提供可查詢儲存庫地圖的 MCP 伺服器，讓第一次編輯不再只是猜測。 - [適用於任何 MCP 用戶端的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-anything): MCP 是一種開放協定。Maguyva 是一台標準的 MCP 伺服器，因此像 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Antigravity 這樣支援 MCP 的用戶端，都能取得相同、有憑有據的程式碼庫上下文。 - [適用於 Gemini CLI 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-gemini): GEMINI.md 設定工作脈絡；MCP 是通道。Maguyva 則是讓 Gemini CLI 取得可查詢程式碼庫地圖的 MCP 伺服器——語意、AST 與圖譜搜尋，讓第一次修改不再是用猜的。 - [適用於 Claude Code 的 Maguyva：透過 MCP 提供程式碼庫脈絡](https://maguyva.ai/zh-hant/for-claude-code): CLAUDE.md 告訴 Claude 該如何行事。Maguyva 會為儲存庫建立索引並透過 MCP 提供，讓 Claude Code 依據可查詢的地圖進行編輯。 - [面向 GitHub Copilot CLI 的 Maguyva：透過 MCP 取得程式碼上下文](https://maguyva.ai/zh-hant/for-copilot): 自訂指示告訴 Copilot 該如何行事。Maguyva 會為儲存庫建立索引並透過 MCP 提供，讓 GitHub Copilot CLI 依據地圖進行編輯。 ## Company - [關於 Maguyva：透過 MCP 實現程式碼智慧](https://maguyva.ai/zh-hant/about): 為程式設計代理打造的程式碼智慧：語意、AST、圖形與全文搜尋，符號查找，相依性分析，以及跨 284 種以上語言的一次呼叫任務情境。 - [認識我們的團隊：2 位真人 + AI 代理蜂群](https://maguyva.ai/zh-hant/team) - [我們如何運作：沒有創投、沒有席位定價、沒有功能鎖](https://maguyva.ai/zh-hant/how): 沒有外部資金。沒有席位定價。你的資料不是我們的產品。Maguyva 是怎麼打造的，又為什麼這樣訂價。 - [技術棧：PostgreSQL、Tree-sitter、MCP](https://maguyva.ai/zh-hant/stack): 驅動 Maguyva 的技術棧：PostgreSQL、Voyage AI 嵌入向量、量化向量搜尋、tree-sitter AST，以及 MCP 協定。 - [更新日誌](https://maguyva.ai/zh-hant/changelog): Maguyva 發布的內容：產品變更、索引與 MCP 工具更新，以及來自建置過程的說明。最新在前。 - [直播：Maguyva 即時打造自己](https://maguyva.ai/zh-hant/live): 沒有預錄的展示。這是真實的調度紀錄——來自打造 Maguyva 的 AI 代理團隊的每一次工具呼叫、每一個錯誤，以及每一次提交，即時呈現。 ## Guides - [不是披著風衣冒充的全文搜尋。融合五種檢索模式。](https://maguyva.ai/zh-hant/beyond-rag): 程式碼需要的不只是語意區塊。Maguyva 透過 MCP，將五種檢索模式融合成一個排序後的答案，在 284 種語言中，有憑有據地紮根於真實儲存庫。Free 方案，免信用卡。 - [指令檔不是您程式碼的地圖，Maguyva 才是。](https://maguyva.ai/zh-hant/beyond-rules-files): CLAUDE.md 和 AGENTS.md 告訴代理該如何表現，卻不會告訴它程式碼庫裡有什麼。Maguyva 透過 MCP，在 284 種語言中扮演程式碼庫情境層。Free 方案，免信用卡。 - [改程式碼很簡單，難的是知道會弄壞什麼。Maguyva 把它畫成地圖。](https://maguyva.ai/zh-hant/know-what-breaks): 重構之前，您的代理應該知道每個呼叫端、匯入此程式碼的模組，以及依賴此程式碼的其他程式碼。Maguyva 透過 MCP，從真實的呼叫圖譜給出答案，而不是靠 grep 亂猜。Free 方案，免信用卡。 - [免費開始：為 AI 程式碼代理打造的程式碼庫情境層](https://maguyva.ai/zh-hant/map-then-change): 先畫地圖，再動手改。Maguyva 在第一次修改之前，就透過 MCP 給您的 AI 程式碼代理一份可查詢的程式碼庫地圖。11 項工具，涵蓋 284 種語言。Free 方案，免信用卡。 - [您的代理面對儲存庫時一開始是盲目的，Maguyva 給它一份地圖。](https://maguyva.ai/zh-hant/stop-flying-blind): 程式碼代理常常掃到錯的檔案，還沒搞懂程式碼就動手改。Maguyva 透過 MCP，在 284 種語言中給您的代理一份可查詢的程式碼庫地圖。Free 方案，免信用卡。