انسٹال
CLI کو مقامی طور پر انسٹال کریں۔ Codna آپ کی مشین، آپ کے کلاؤڈ، یا self-hosted انفراسٹرکچر پر چل سکتا ہے۔
pip install codna codna --version
دستاویزات
ایک کمانڈ میں Codna انسٹال کریں۔
CLI-اول، MCP-تیار، اور نیٹیو GitHub App سے ہم آہنگ۔ مقامی ریپو فہم سے شروع کریں، پھر فکسز اور PRs جوڑیں۔
فوری آغاز
پہلے، ایک ریپو سمجھیں۔ پھر Codna کو ایک مخصوص مسئلہ ٹھیک کرنے کو کہیں۔
codna triage . codna fix . --issue "the checkout test is failing"
CLI
بنیادی کمانڈز جان بوجھ کر چھوٹی اور اسکرپٹ کے قابل ہیں۔
codna triage . --json codna fix . --issue "..." --tests codna fix https://github.com/org/repo --issue "..."
MCP سرور
ایک لائن میں Codna کو Cursor یا Claude میں شامل کریں۔ آپ کا ایجنٹ Codna سے علامتی نقشے، انحصارات، ٹیسٹ اثر، اور مرکوز ثبوت بنڈلز مانگ سکتا ہے۔
codna mcp start --repo .
نیٹیو GitHub App
GitHub App انسٹال کریں تاکہ Codna مسائل کا جائزہ لے، بنیادی وجہ کے ثبوت کے ساتھ تبصرہ کرے، اور فکس پل ریکوئسٹس کھولے۔
# App flow Install codna → select repos → enable fix PRs
کنفیگریشن
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
سوالات
کیا Codna میرے کوڈ پر ٹریننگ کرتا ہے؟ نہیں۔ Codna کو صارف کے کوڈ پر کوئی ٹریننگ نہ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
کیا میں self-host کر سکتا ہوں؟ ہاں۔ Self-hosting ہمیشہ کے لیے دستیاب ہے، Enterprise کے لیے تعاون یافتہ on-prem اور air-gapped آپشنز کے ساتھ۔
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.