Driver AI
Driver · Coding
Driver AI verdichtet Ihre Repositories zu strukturiertem Codekontext, den KI-Agenten per MCP abfragen. Claude Code und Cursor starten damit jede Aufgabe mit derselben verlässlichen Codebasis-Karte.
Über Driver AI
About
Was ist Driver AI
Driver AI ist eine Plattform, die Ihren gesamten Code im Voraus liest und daraus Kontext für KI-Agenten baut. Sie verbinden GitHub, GitLab, Bitbucket oder Azure DevOps, und der Dienst analysiert jede Datei, löst Symbole auf, verfolgt Aufrufketten und zeichnet die Abhängigkeiten zwischen Services auf. Am Ende steht eine Karte der Codebasis, die der Agent abfragt, statt selbst durch Dateien zu suchen.
Das Problem ist der Kontext. Ein Coding-Agent, der jede Sitzung bei null beginnt, sieht nur einen kleinen Ausschnitt eines großen Repositories, übersieht Abhängigkeiten und rät an der Struktur herum. Teams stopfen das Loch mit Markdown-Dateien im Repository, mit Retrieval-Pipelines oder mit sehr langen Grundierungs-Prompts. Alles davon veraltet, erzeugt Merge-Konflikte oder verliert genau die Beziehungen, die ein System verständlich machen.
Driver arbeitet deshalb wie ein Compiler. Die Analyse läuft im Voraus und liefert für denselben Commit dasselbe Ergebnis, wodurch sich der Agent berechenbar verhält. Die Kehrseite: Das ist eine Enterprise-Plattform, es gibt keine kostenlose Stufe und keinen Selbstbedienungs-Checkout. Für ein kleines Team wiegt das Verkaufsgespräch schwerer als der tägliche Nutzen.
Erste Schritte
- Fordern Sie einen Pilot an und verbinden Sie das Versionskontrollsystem mit Ihren wichtigsten Repositories.
- Lassen Sie Driver den Code einlesen und den ersten Atlas bauen. Bei sehr großen Monorepos dauert das eine Weile.
- Richten Sie SSO ein und ordnen Sie die Gruppen Ihres Identity Providers den Driver-Teams zu, damit jede Gruppe den passenden Kontext sieht.
- Verbinden Sie Ihren Agenten, etwa Claude Code, Cursor oder eine IDE-Erweiterung, mit dem MCP-Server von Driver.
- Stellen Sie eine strukturelle Frage zum Code und prüfen Sie, ob die Antwort zu dem passt, was Ihre Entwickler wissen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Driver AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwicklungsteams mit KI-Agenten
- Plattform- und Developer-Experience-Teams
- Neue Engineering-Leitungen in gewachsenem Code
Aufgaben
- Einen Agenten in ein unbekanntes Repository bringen
- Eine große Migration oder Refaktorierung planen
- Supportfragen zu altem Code beantworten
Szenarien
- Monorepo mit Hunderten Services
- Konsolidierung nach einer Fusion
- Regulierte Umgebungen mit Auditbedarf
Wichtigste Funktionen
Codeanalyse nach Compiler-Prinzip
Driver parst jede Datei, baut Syntaxbäume, löst Symbole auf und folgt Aufrufen zwischen Services. Weil die Arbeit vorab läuft, ergibt derselbe Commit immer denselben Kontext. Der Agent muss keine zufällige Stichprobe des Repositories mehr ziehen und startet mit der vollständigen Karte.
Atlas der Codebasis zur Navigation
Der Atlas teilt die Codebasis in Subsysteme, die zur Projektgröße passen, und jede Sektion erklärt, was der Code tut, was sich mit ihm ändern muss und warum. Der Agent öffnet nur die Abschnitte, die eine Aufgabe berührt, das hält Antworten fokussiert und senkt die Tokenkosten beim Suchen.
MCP-Server für jeden Agenten
Eine MCP-Verbindung reicht für Claude Code, Cursor und andere kompatible Clients. Jeder Entwickler richtet sie einmal ein und behält denselben Kontext in Editoren, Terminals und Chat-Werkzeugen. Weil Driver auf der Ebene der Versionskontrolle sitzt, hängt der Kontext nicht am Editor eines Anbieters.
Änderungsprotokoll bis auf Commit-Ebene
Driver führt ein Protokoll, das nachzeichnet, wie das System seine heutige Form erreicht hat, Monat für Monat und Jahr für Jahr. Diese Historie beantwortet die Frage, an der Agenten oft scheitern: warum der Code so aussieht. Hilfreich bei Migrationen, Incident-Reviews und beim Einstieg in alte Module.
Enterprise-Zugang und Deployment-Optionen
Die Plattform bringt SSO, SCIM-Provisioning, rollenbasierte Zugriffe und Audit-Logging mit, größere Pakete ergänzen dedizierte oder regulierte Deployments. Sie können eine geteilte SaaS-Instanz nutzen oder den Kontext in einem isolierten Netz mit eigener Datenresidenz halten. MCP- und REST-Zugriff decken interaktive Agenten und Jobs ohne Oberfläche ab.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Berechenbarer Kontext: Derselbe Commit liefert dieselbe Analyse, das macht Agent-Ausgaben über mehrere Läufe hinweg vergleichbar und leichter nachvollziehbar.
- Werkzeugunabhängig: Der Kontext liegt in der Versionskontrolle, ein Wechsel von Editor oder Agent wirft die Arbeit also nicht weg.
- Weniger Token-Verbrauch: Der Agent sucht kürzer, weil er mit einer Karte startet statt Datei für Datei zu öffnen.
- Größer als jedes Kontextfenster: Der Atlas deckt Repositories ab, die weit über jedes Modellfenster hinausgehen, inklusive Abfragen über mehrere Repositories.
Nachteile
- Kein öffentlicher Preis: Aus der Website lässt sich kein Budget ableiten, und die Pakete richten sich nach analysierten Codezeilen pro Jahr, also braucht es ein Verkaufsgespräch.
- Keine kostenlose oder Selbstbedienungsstufe: Einzelentwickler und kleine Startups testen nur über einen Pilot.
- Einrichtung hängt an sauberer Versionskontrolle: Liegt ein Teil des Codes außerhalb der verbundenen Repositories, entstehen Lücken, die der Agent nicht erkennt.
- Eine weitere Plattform für die Sicherheit: Codekontext ist sensibel, Sicherheitsprüfung, SSO und Zugriffszuordnung kosten Zeit, bevor die erste nützliche Abfrage läuft.
Häufige Fragen
Der Dienst berechnet vorab strukturierten Kontext für eine Codebasis, damit KI-Agenten eine Karte abfragen, statt Dateien Sitzung für Sitzung zu durchsuchen. Die Ausgabe umfasst Struktur, Symbole, Abhängigkeiten und Änderungshistorie.
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