Serena MCPサーバーの使い方

こんにちは！AIコーディングツールにお金を使い果たすのにうんざりしていませんか？お気に入りのLLMを、お金をかけずにコーディングの強力なツールに変える、無料のオープンソースの逸品、Serena MCP Serverについて話しましょう。Oraios AIによって開発されたSerenaは、Claudeやオープンウェイトモデルのようなツールを使ってよりスマートにコーディングすることを可能にし、しかも無料で利用できます！このガイドでは、Serenaとは何か、Claude Codeを使ったプロジェクトにSerenaをインストールする方法、そしてClaude DesktopとCursorでSerena MCP Serverを設定する方法について説明します。さあ、始めて購読料を節約しましょう！

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Serena MCP Serverとは？

Serena MCP Serverは、Oraios AIが提供する無料のオープンソースツールキットで、あらゆる大規模言語モデル（LLM）を本格的なコーディングエージェントに変身させます。モデルコンテキストプロトコル（MCP）と言語サーバープロトコル（LSP）を使用して、セマンティックコード分析、シンボルレベルの編集、多言語サポート（Python、JavaScript、Javaなど）といったIDEのような機能を提供します。コードのリファクタリング、大規模なコードベースの分析、プロトタイピングなど、Serenaは計画からバージョン管理への変更のコミットまで、すべてを処理します。

なぜ素晴らしいのか？Serenaは、CursorやWindsurfのような高価なIDEのサブスクリプションや、Claude CodeやClineのようなAPIを多用するツールへの不満から生まれました。Oraios AIは、AnthropicのClaude（無料ティアでも！）やAgnoを介したオープンウェイトモデルなど、すでに持っているLLMで動作する無料の代替ツールを求めていました。これは開発者コミュニティへの彼らからの贈り物であり、彼ら自身も日常的に使用しています。さらに、MITライセンスなので、自由にカスタマイズできます。

Claude Codeを使ったプロジェクトへのSerenaのインストール

MCPサーバーを無料でサポートする人気のコーディングアシスタント、Claude Codeを使用して、プロジェクトでSerena MCP Serverを実行してみましょう。セットアップ方法は以下の通りです。

ステップ1：前提条件のインストール

uvのインストール：

Serenaは実行にuv（Pythonパッケージマネージャー）を使用します。以下の方法でインストールしてください。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# For windows users:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

またはHomebrewを使用します：brew install uv。

2. Serenaのリポジトリをクローンする：

GitHubからSerenaのコードベースを取得します。

git clone https://github.com/oraios/serena
cd serena

3. 環境設定：

環境設定ファイルの例をコピーします。

cp .env.example .env

Claudeの無料ティアではAPIキーは不要ですが、有料モデルを使用する場合は、そのキーを.envに追加してください。

ステップ2：Claude Code向けにSerenaを設定する

MCPサーバーの起動：

リポジトリから直接SerenaのMCPサーバーを実行します。

uv run serena start-mcp-server

これにより、ログとシャットダウンのためのWebダッシュボード（http://localhost:24282/dashboard/index.html）を備えたローカルサーバーが起動します。

2. Claude CodeにSerenaを追加する：

ターミナルで、SerenaをMCPサーバーとしてClaude Codeに追加します。

claude mcp add-json "serena" '{"command":"uvx","args":["--from","git+https://github.com/oraios/serena","serena-mcp-server"]}'

これにより、Claude CodeはローカルインストールなしでSerenaのMCPサーバーを使用するように指示されます。

3. テスト：

Claude Codeを開き、新しい会話を開始して、次のように入力します。

Analyze my Python codebase in ./src.

Serenaはプロジェクトをスキャンし、.serena/memories/に記憶を保存し、詳細な分析を提供します。試してみてください。

Refactor main.py to use async/await.

Serenaが正確なコード変更を提案するのを見てください！

トラブルシューティング

サーバーが起動しない場合？ uvがインストールされ、.envファイルが設定されていることを確認してください。ダッシュボードのログを確認してください。
Claude Codeのエラー？ MCPコマンドの構文を確認し、Claude Codeを再起動してください。
権限の問題？ 相対パスのエラーを避けるために、絶対パス（例：/path/to/serena）を使用してください。

Claude DesktopでのSerena MCP Serverの使用

Claude Desktopは、Claudeの無料ティアを活用して、Serena MCP Serverを無料で利用するもう一つの素晴らしい方法です。接続方法は以下の通りです。

ステップ1：MCPサーバーの設定

SerenaのMCPサーバーを実行する：

Serenaのリポジトリディレクトリで、サーバーを起動します。

uv run serena start-mcp-server

または、よりクリーンなセットアップのためにDocker（実験的）を使用します。

docker run --rm -i --network host -v /path/to/your/projects:/workspaces/projects ghcr.io/oraios/serena:latest serena start-mcp-server --transport stdio

/path/to/your/projectsをプロジェクトの絶対パスに置き換えてください。

2. Claude Desktopの設定を編集する：

Claude Desktopの設定ファイルを開きます。
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
SerenaのMCPサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "serena": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/serena", "serena-mcp-server"]
    }
  }
}

/path/to/uvと/path/to/serenaを実際のパスに置き換えてください（Windowsでは二重のバックスラッシュ\\を使用します）。

3. Claude Desktopを再起動する：

Claude Desktopを閉じて再度開きます。Serenaのツールがアクティブであることを示すハンマーアイコンが表示されます。

ステップ2：Claude DesktopでSerenaをテストする

会話を開始する：

Claude Desktopで、次のように入力します。

Summarize my project in ./myproject.

Serenaはコードベースを分析し、LSPを活用したセマンティックな理解に基づいて要約を返します。

2. コーディングタスクを試す：

尋ねます。

Fix bugs in src/app.js based on logs.

Serenaは、ログと.serena/memories/にあるプロジェクトの記憶から修正案を提案します。

3. ダッシュボードを確認する：

http://localhost:24282/dashboard/index.htmlにアクセスして、ログを監視したり、サーバーをシャットダウンしたりできます。

ヒント

ログの有効化：デバッグを容易にするために、myproject.ymlでshow_logs: trueを設定します。
バージョン管理：メモリファイルのコミットを避けるために、.gitignoreに.serenaを追加します。
安全性：意図しない動作を防ぐため、Agnoモードでは確認なしにexecute_shell_commandを使用しないでください。

CursorでのSerena MCP Serverの使用

Cursorは洗練されたAI搭載IDEであり、Serena MCP ServerをCursorでグローバルまたはプロジェクトごとに使用できます。方法は以下の通りです。

ステップ1：SerenaのMCPサーバーをセットアップする

サーバーを起動する：

これまでと同様に、以下を実行します。

uv run serena start-mcp-server

または、Claude DesktopのセクションにあるDockerコマンドを使用します。

2. Cursorをグローバルに設定する：

~/.cursor/mcp.json（「Tools and Integrations」セクションの下）を開きます。

{
  "mcpServers": {
    "serena": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server"]
    }
  }
}

これにより、SerenaがすべてのCursorプロジェクトで利用可能になります。

3. またはプロジェクトごとに設定する：

プロジェクトのルートに、上記と同じ設定で.cursor/mcp.jsonを作成します。

4. Cursorを再起動する：

変更を適用するためにCursorを閉じて再度開きます。

ステップ2：CursorでSerenaをテストする

Cursorのチャットパネルを開く：

プロジェクトでチャットパネルを開き、次のように入力します。

Generate a REST API in src/api.py.

Serenaはプロジェクトの構造を尊重してコードを作成します。

2. コードのリファクタリング：

コードをハイライトし、Ctrl+L（macOSではCmd+L）を押して、次のように入力します。

Optimize this function for performance.

Serenaは改善案を提案しますが、Proサブスクリプションがない場合、編集モードが制限される可能性があることに注意してください。

3. ログの確認：

トラブルシューティングには、Webダッシュボード（http://localhost:24282/dashboard/index.html）を使用してください。

Serena MCP Serverを使用する理由

Serena MCP Serverは、購読料にうんざりしている開発者にとって救世主です。その素晴らしい点を以下に示します。

永久無料：Claudeの無料ティアまたはAgnoを介したオープンウェイトモデルで動作し、APIキーは不要です。
強力な機能：セマンティックコード検索、シンボルレベルの編集、多言語サポートなど、Cursorのような有料ツールに匹敵します。
プライバシーに配慮：ローカルで実行され、コードベースをサードパーティのサーバーから隔離します。
コミュニティ主導：2.9k以上のGitHubスターと活発な開発により、Serenaは急速に進化しています。

ユーザーはSerenaについて熱狂しており、Claudeと組み合わせると「最強のコーディングセットアップ」と呼ぶ声もあります。あなたがソロ開発者であろうとチームの一員であろうと、Serenaは高価なサブスクリプションを解約し、よりスマートにコーディングすることを可能にします。まもなく、ChatGPT DesktopがMCPサーバーをサポートし、選択肢がさらに広がるかもしれません。

まとめ

Serena MCP Serverは、Claude Code、Claude Desktop、Cursorのようなツールを使った無料のAIパワードコーディングへのチケットです。Serenaのインストールからお気に入りのエディタでの実行まで、あなたは今、購読料の悩みを抱えることなくコーディングタスクに取り組む準備ができています。ぜひ試してみて、Webダッシュボードを探索し、Serenaを使ってどのようにワークフローを強化しているかをコメントで教えてください！

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