안녕하세요! AI 코딩 도구에 돈을 쏟아붓는 것에 지치셨나요? **Serena MCP 서버**에 대해 이야기해 봅시다. 이 무료 오픈소스 보석은 여러분이 가장 좋아하는 LLM을 코딩 강자로 바꿔주며, 비용을 한 푼도 들이지 않습니다. Oraios AI가 구축한 Serena는 Claude 또는 오픈 웨이트 모델과 같은 도구를 사용하여 더 스마트하게 코딩할 수 있게 해주며, 가장 좋은 점은 무료로 사용할 수 있다는 것입니다! 이 가이드에서는 Serena가 무엇인지, Claude Code 프로젝트에 설치하는 방법, 그리고 Claude Desktop 및 Cursor에 **Serena MCP 서버**를 설정하는 방법을 다룰 것입니다. 구독료를 절약해 봅시다!
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Serena MCP 서버란 무엇인가요?
**Serena MCP 서버**는 Oraios AI의 무료 오픈소스 툴킷으로, 모든 대규모 언어 모델(LLM)을 완전한 코딩 에이전트로 변환합니다. 이는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 언어 서버 프로토콜(LSP)을 사용하여 의미론적 코드 분석, 심볼 수준 편집, 다국어 지원(Python, JavaScript, Java 등)과 같은 IDE와 유사한 기능을 제공합니다. 코드를 리팩토링하거나, 대규모 코드베이스를 분석하거나, 프로토타이핑할 때 Serena는 계획부터 버전 제어에 변경 사항을 커밋하는 것까지 모든 것을 처리합니다.
왜 훌륭할까요? Serena는 Cursor 또는 Windsurf와 같은 고가의 IDE 구독료와 Claude Code 또는 Cline과 같은 API 중심 도구에 대한 불만으로 탄생했습니다. Oraios AI는 Anthropic의 Claude(무료 티어에서도!) 또는 Agno를 통한 오픈 웨이트 모델과 같이 이미 가지고 있는 LLM과 함께 작동하는 무료 대안을 원했습니다. 이는 개발자 커뮤니티에 대한 그들의 선물이며, 그들 자신도 매일 사용합니다. 또한 MIT 라이선스이므로 원하는 대로 사용자 정의할 수 있습니다.

Claude Code 프로젝트에 Serena 설치하기
무료로 MCP 서버를 지원하는 인기 있는 코딩 보조 도구인 **Claude Code**를 사용하여 프로젝트에서 **Serena MCP 서버**를 실행해 봅시다. 설정 방법은 다음과 같습니다.
1단계: 필수 구성 요소 설치
- **uv 설치**:
- Serena는 `uv` (Python 패키지 관리자)를 사용하여 실행됩니다. 다음을 통해 설치합니다:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 윈도우 사용자용:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
또는 Homebrew를 사용하세요: `brew install uv`.

2. **Serena 저장소 클론**:
- GitHub에서 Serena 코드베이스를 가져옵니다:
git clone https://github.com/oraios/serena
cd serena

3. **환경 설정**:
- 예제 환경 파일을 복사합니다:
cp .env.example .env
- Claude의 무료 티어에는 API 키가 필요 없지만, 유료 모델을 사용하는 경우 ` .env`에 키를 추가하세요.
2단계: Claude Code용 Serena 구성
- **MCP 서버 시작**:
- Serena의 MCP 서버를 저장소에서 직접 실행합니다:
uv run serena start-mcp-server
이것은 로그 및 종료를 위한 웹 대시보드( `http://localhost:24282/dashboard/index.html`)와 함께 로컬 서버를 시작합니다.
2. **Claude Code에 Serena 추가**:
- 터미널에서 Serena를 MCP 서버로 Claude Code에 추가합니다:
claude mcp add-json "serena" '{"command":"uvx","args":["--from","git+https://github.com/oraios/serena","serena-mcp-server"]}'
이것은 Claude Code에 로컬 설치 없이 Serena의 MCP 서버를 사용하도록 지시합니다.

3. **테스트하기**:
- Claude Code를 열고 새 대화를 시작한 다음 다음을 입력합니다:
./src에 있는 내 Python 코드베이스를 분석해 줘.
- Serena는 프로젝트를 스캔하고 ` .serena/memories/`에 메모리를 저장하며 자세한 분석을 제공합니다. 다음을 시도해 보세요:
main.py를 async/await를 사용하도록 리팩토링해 줘.
- Serena가 정확한 코드 변경을 제안하는 것을 지켜보세요!
문제 해결
- **서버가 시작되지 않나요?** `uv`가 설치되어 있고 ` .env` 파일이 설정되어 있는지 확인하세요. 대시보드 로그를 확인하세요.
- **Claude Code 오류가 발생하나요?** MCP 명령 구문을 확인하고 Claude Code를 다시 시작하세요.
- **권한 문제가 있나요?** 상대 경로 오류를 피하기 위해 절대 경로(예: ` /path/to/serena`)를 사용하세요.
Claude Desktop에서 Serena MCP 서버 사용하기
**Claude Desktop**은 Claude의 무료 티어를 활용하여 **Serena MCP 서버**를 무료로 사용할 수 있는 또 다른 좋은 방법입니다. 연결 방법은 다음과 같습니다:

1단계: MCP 서버 구성
- **Serena의 MCP 서버 실행**:
- Serena 저장소 디렉토리에서 서버를 시작합니다:
uv run serena start-mcp-server
또는 더 깔끔한 설정을 위해 Docker (실험적)를 사용하세요:
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`를 프로젝트의 절대 경로로 바꾸세요.
2. **Claude Desktop 구성 편집**:
- Claude Desktop의 구성 파일을 엽니다:
- macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
- Windows: ` %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
- Serena의 MCP 서버를 추가합니다:
{
"mcpServers": {
"serena": {
"command": "/path/to/uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/serena", "serena-mcp-server"]
}
}
}
` /path/to/uv`와 ` /path/to/serena`를 실제 경로로 바꾸세요 (Windows에서는 이중 백슬래시 ` \\`를 사용하세요).

3. **Claude Desktop 다시 시작**:
- Claude Desktop을 닫고 다시 엽니다. Serena의 도구가 활성화되었음을 나타내는 망치 아이콘이 보일 것입니다.
2단계: Claude Desktop에서 Serena 테스트
- **대화 시작**:
- Claude Desktop에서 다음을 입력합니다:
내 프로젝트를 ./myproject에서 요약해 줘.
- Serena는 코드베이스를 분석하고 LSP 기반의 의미론적 이해를 사용하여 요약을 반환합니다.
2. **코딩 작업 시도**:
- 다음과 같이 질문합니다:
로그를 기반으로 src/app.js의 버그를 수정해 줘.
- Serena는 ` .serena/memories/`에 있는 로그와 프로젝트 메모리에서 가져와서 수정 사항을 제안합니다.
3. **대시보드 확인**:
- 로그를 모니터링하거나 서버를 종료하려면 `http://localhost:24282/dashboard/index.html`을 방문하세요.
팁
- **로깅 활성화**: `myproject.yml`에서 `show_logs: true`로 설정하여 디버깅을 더 쉽게 만드세요.
- **버전 제어**: 메모리 파일 커밋을 피하기 위해 ` .serena`를 ` .gitignore`에 추가하세요.
- **안전**: 의도하지 않은 작업을 방지하기 위해 Agno 모드에서 확인 없이 `execute_shell_command`를 사용하지 마세요.
Cursor에서 Serena MCP 서버 사용하기
**Cursor**는 세련된 AI 기반 IDE이며, Cursor에서 **Serena MCP 서버**를 전역적으로 또는 프로젝트별로 사용할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

1단계: Serena의 MCP 서버 설정
- **서버 시작**:
- 이전과 같이 다음을 실행합니다:
uv run serena start-mcp-server
또는 Claude Desktop 섹션의 Docker 명령을 사용하세요.
2. **Cursor 전역적으로 구성**:
- `~/.cursor/mcp.json` ( "Tools and Integrations" 섹션 아래)을 엽니다:
{
"mcpServers": {
"serena": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server"]
}
}
}
이렇게 하면 Serena가 모든 Cursor 프로젝트에서 사용할 수 있게 됩니다.

3. **또는 프로젝트별로 구성**:
- 프로젝트 루트에 위와 동일한 구성으로 ` .cursor/mcp.json`을 생성합니다.
4. **Cursor 다시 시작**:
- 변경 사항을 적용하려면 Cursor를 닫고 다시 엽니다.
2단계: Cursor에서 Serena 테스트
- **Cursor의 채팅 패널 열기**:
- 프로젝트에서 채팅 패널을 열고 다음을 입력합니다:
src/api.py에 REST API를 생성해 줘.
- Serena는 프로젝트 구조를 존중하여 코드를 생성합니다.
2. **코드 리팩토링**:
- 코드를 강조 표시하고 `Ctrl+L` (macOS에서는 `Cmd+L`)을 누른 다음 다음을 입력합니다:
이 함수의 성능을 최적화해 줘.
- Serena는 개선 사항을 제안하지만, Pro 구독 없이는 편집 모드가 제한될 수 있습니다.
3. **로그 확인**:
- 문제 해결을 위해 웹 대시보드( `http://localhost:24282/dashboard/index.html`)를 사용하세요.
Serena MCP 서버를 사용해야 하는 이유
**Serena MCP 서버**는 구독 비용에 지친 개발자들에게 구세주입니다. 다음과 같은 이유로 훌륭합니다:
- **평생 무료**: Claude의 무료 티어 또는 Agno를 통한 오픈 웨이트 모델과 함께 작동하며, API 키가 필요 없습니다.
- **강력한 기능**: 의미론적 코드 검색, 심볼 수준 편집 및 다국어 지원은 Cursor와 같은 유료 도구와 경쟁합니다.
- **개인 정보 보호**: 로컬에서 실행되어 코드베이스가 타사 서버에 저장되지 않습니다.
- **커뮤니티 중심**: 2.9k 이상의 GitHub 스타와 활발한 개발로 Serena는 빠르게 개선되고 있습니다.
사용자들은 Serena에 대해 열광하고 있으며, 일부는 Claude와 함께 사용하면 "가장 강력한 코딩 설정"이라고 부릅니다. 솔로 개발자이든 팀에 속해 있든, Serena는 값비싼 구독을 취소하고 더 스마트하게 코딩할 수 있게 해줍니다. 곧 ChatGPT Desktop이 MCP 서버를 지원하여 옵션을 더욱 확장할 수도 있습니다.
결론
**Serena MCP 서버**는 Claude Code, Claude Desktop, Cursor와 같은 도구를 사용하여 무료로 AI 기반 코딩을 할 수 있는 티켓입니다. Serena를 설치하는 것부터 좋아하는 편집기에서 실행하는 것까지, 이제 구독료 문제 없이 코딩 작업을 해결할 수 있습니다. 한번 사용해보고 웹 대시보드를 탐색해 보세요. 그리고 Serena를 사용하여 워크플로우를 어떻게 향상시키고 있는지 댓글로 알려주세요!
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Apidog는 여러분의 모든 요구 사항을 충족하며, 훨씬 더 저렴한 가격으로 Postman을 대체합니다!