ইনস্টল
CLI লোকালি ইনস্টল করুন। Codna আপনার মেশিনে, আপনার ক্লাউডে, বা self-hosted infrastructure-এ চলতে পারে।
pip install codna codna --version
Docs
একটি command-এ Codna ইনস্টল করুন।
CLI-প্রথম, MCP-প্রস্তুত এবং নেটিভ GitHub App সামঞ্জস্যপূর্ণ। লোকাল repo বোঝাপড়া দিয়ে শুরু করুন, তারপর fix এবং PR সংযুক্ত করুন।
Quickstart
প্রথমে, একটি repo বুঝুন। তারপর Codna-কে একটি নির্দিষ্ট issue ঠিক করতে বলুন।
codna triage . codna fix . --issue "the checkout test is failing"
CLI
মূল command ইচ্ছাকৃতভাবে ছোট এবং scriptable।
codna triage . --json codna fix . --issue "..." --tests codna fix https://github.com/org/repo --issue "..."
MCP server
একটি লাইনে Cursor বা Claude-এ Codna যোগ করুন। আপনার agent Codna-কে symbol map, নির্ভরতা, test প্রভাব এবং মনোযোগী evidence bundle-এর জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে।
codna mcp start --repo .
নেটিভ GitHub App
Codna-কে issue triage করতে, মূল-কারণ প্রমাণ সহ মন্তব্য করতে এবং fix pull request খুলতে GitHub App ইনস্টল করুন।
# App flow Install codna → select repos → enable fix PRs
কনফিগারেশন
Bring your own model key, or use Codna's managed model — it's the same Codna either way.
model: provider: openai key: env:CODNA_MODEL_KEY privacy: egress: fail-closed redact_secrets: true
FAQ
Codna কি আমার কোডে training করে? না। Codna গ্রাহক কোডে কোনো training না করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
আমি কি self-host করতে পারি? হ্যাঁ। Self-hosting চিরকালের জন্য উপলব্ধ, Enterprise-এর জন্য সমর্থিত on-prem এবং air-gapped বিকল্প সহ।
Frequently asked
Install with a single command from your terminal. The codna cli runs locally, so you bring your own API key and your code never leaves your machine unless you choose otherwise.
The MCP server for coding integrates natively with Cursor and Claude. Add it to your editor's MCP config and Codna's graph engine becomes available to your AI assistant without any extra steps.
The GitHub App monitors your repository and opens pull requests with verified fixes automatically. Every fix is validated by your own test suite before the PR is created.
No. Codna is self-hostable, and egress is fail-closed by default. You supply your own API key, and the system is designed so your code is never used for model training.
The deterministic graph engine maps the relevant code first, producing an evidence bundle measured at around 600 tokens. Head-to-head against Cursor, Codna used 5× fewer tokens and ran 1.7× faster, every fix test-verified (87/87).
Codna supports 250+ languages, and has mapped 130 repositories in 9.2 seconds for zero LLM tokens. If your project compiles or resolves dependencies, Codna can graph it.