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AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため
「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプロー
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Context7、Serena、Cipher で得られるメリット 開発効率の大幅な向上 Context7：最新のAPIドキュメントを自動取得し、古い情報によるエラーを防止 Serena：IDEレベルのコード理解により、大規模リファクタリングを効率化 Cipher：過去の解決策を記憶し、同じ問題への対処時間を削減 コスト削減効果 ツール利用料0円：すべてオープンソースツール 注意：Claude APIやOpenAI APIの使用料は別途発生します API使用量の削減：Cipherのメモリ機能により、重複する質問を回避 デバッグ時間の短縮：
GitHub Copilotシリーズ はじめに 最近 Claude Code やKiro などプロジェクト全体を監視して、コードを書いたり、要件定義や設計やタスクリストを自動で作成したりと進化が激しいです。 一方、GitHub Copilotは全体をみるというよりも、現在の開いているファイルを手助けするというかんじです。 どうやらプロジェクト全体を見てくれてない、もしくは見ているのは少しだけというイメージがあります。 そこで 👇️ Serena MCP を使います。 oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and editing capabilities (MCP server & Agno integration) この Serena MCP はプロジェクトやワークスペース全
はじめに：AIコーディングの新たな可能性 Claude Codeを使ってコーディングをしていると、こんな悩みを抱えたことはありませんか？ プロジェクトの全体像を理解してもらうのに毎回長い説明が必要 トークン消費量が気になって、詳細な指示を躊躇してしまう 同じような説明を何度も繰り返している コンテキストが切れて、以前の作業内容を忘れられてしまう これらの問題を一挙に解決してくれるのが、今回紹介する「Serena MCP」です。このオープンソースツールを使うことで、Claude Codeの理解力と効率性が劇的に向上し、まさに「10倍賢く」なったような体験を得られます。 Serena とは Serenaは、Claude CodeなどLLMのためのコーディングエージェントツールキットで、MCP（Model Context Protocol）という規格に則り、AIと連携するツールの1つです。 一言
なぜSerena MCP Serverを使うとAIのコード編集が正確になるのか AIがコードを理解する二つのアプローチ 現在のAI開発ツールは、コードを理解するために主に二つのアプローチを活用している。一つは「意味的な類似性」で関連コードを発見するRAG（Retrieval-Augmented Generation）、もう一つは「構文的な構造」を解析するLSPといった技術だ。重要なのは、これらは対立する技術ではなく、それぞれに強みがあるということである。 CursorやGitHub Copilotといった主流のAI開発ツールは、RAGによる埋め込み検索を中心に据えている。コードを数値ベクトルに変換し、意味的に類似したコードを高速に発見する。「ユーザー認証の処理を探したい」といった曖昧な要求に対して、authenticationやlogin、validateといった概念的に関連するコードを幅
LSP を活用してセマンティックなコード検索・編集能力を提供する MCP サーバー Serena の導入・使用方法を紹介。Claude Code でのオンボーディングからリファクタリングまでの実践的な活用例を解説します。 Serena はセマンティックなコード検索・編集能力を追加するオープンソースのツールキットです。MCP（Model Context Protocol） サーバーとして動作しているため、Claude Code や Cursor, VS Code のように MCP に対応しているクライアントであれば利用できます。またエージェントフレームワークとして Agno を使用しているため、特定の LLM モデルに依存せずに動作します。 Serena は LSP（Language Server Protocol）を使用してセマンティックなコードを解析するのが特徴です。LSP はコードの構
CLAUDE.mdに只管プロジェクト設計のmdファイル参照を入れていましたが、セッション開始時に70000 Token程既に埋まっていたことに気が付きました。セッションを消したほうがよいのかClaudeに確認したところ、mdファイル参照の撤去一択でした。 以下の回答をみるに、参照を削除することにて発生するデメリットもそう多くはなさそうです。 Claudeから提案されたSerenaメモリへの追加方法については、「そのうちメモリにまとまります」といった曖昧な情報が多かったため、確実な記載方法を知りたい身として実際に試した結果をここにまとめました。 Serenaメモリへの追記 Claudeの入力欄で mcp__serena__write_memoryにて、memory_name:とcontent:を指定します。 実際の手順としては、適当なテキストエディタにて以下の構成を入力し、コピペでClaud
どうも、佐々木と申します。今回は「Claude Code × serenaでKiro風仕様書駆動開発をやるためのカスタムコンテキスト」という事で、久々に記事を書こうかなと思います！ (AIに読み込まれる前提なので、必要な情報としっかりしたソースを情報過多なレベルで書いてます。NotebookLMだのに入れ込んで煮るなり焼くなり好きにしてください) もうすでにserenaの導入方法に関しては色々な記事がありますね、私も使い方勉強中です。 なかなか激熱なMCPサーバーなので、Kiro的な感じで盛り上がるのかな～とか思ってます。 久々に記事を書くのと、時間もなく下調べも結構いい加減なので、備忘録的な感じだと思ってみてください。間違いもガンガン指摘してくれると嬉しいです。 今回別の方のserenaの記事を見て使ってみましたが、initial_instructionsが出ないだの色々問題おきて、ちょ
📖 はじめに - Claude Codeのパフォーマンス低下問題 最近、X(Twitter)でClaude Codeのパフォーマンスに関する以下のような投稿を多く見かけます。 Claude Codeの応答精度が低下している Claude Codeの出力品質に不満がある 最近のClaude Codeの動作が期待に沿わない GitHubでも以下のようなissueが立てられて、Claude Codeのバージョンダウンしようみたいな風潮があります。 実際に使用していると、CLAUDE.mdに記載された指示の見落としや、プロジェクト構造の把握精度の低下を感じることがあります。 しかし、バージョンダウンすると最新機能の/agentsやplan modeが使用できなくなるため、最新版を使いながらパフォーマンスを向上させる方法を模索していました。 そこで見つけたのが「Serena MCP」です。 🎯
最近、7kgのダンベルを買いました。fujitani soraです Serena MCPを有効化すると、Claude Code起動時に下記のdashboardページに遷移することがあると思います。 体験として面倒くさかったので、この遷移をやめる設定をしました。 簡単にまとめておきます。 Discussions 同様のDiscussionsが上がっていて、--enable-web-dashboardパラメータによって制御可能であることがわかります。 手順 globalな設定を行う~/.serena/serena_config.ymlファイルを開き、web_dashboard: falseに変更します。defaultはtrue gui_log_window: false # whether to open a graphical window with Serena's logs. # Thi
対象読者 この記事は「AI駆動開発に入門する前の自分自身」へ向けて書きました。 同時に「AIを駆使した新しい開発スタイル」に関心をお持ちの皆さまのご参考になれば幸いです。 Serena MCPの利点 最初にSerena MCPを紹介しつつ、導入のメリットを簡単に整理します。 Serena MCPはローカル環境で動作するコーディングエージェントツールキットで、AIエージェントがコードを参照したり探索するのをサポートします。Serena MCPを利用することでAIエージェントはこれまで以上に正確なコード生成や提案ができるようになります。 また、Serena MCPのデータ処理はすべてローカルで完結するため、APIキー等は不要で外部通信は発生せず、セキュリティ面でも安心して利用できます。しかもOSSなので無料です。 従来のIDEの参照/探索機能は、言語サーバープロトコル (LSP) による構文解
はじめに Claude Codeの様子がおかしい。精度が低下したんじゃないか？という声がここ１か月ぐらいよく聞こえてくるようになりました。 どうやらSerenaというMCPサーバーを使うと多少は改善するらしいという話も合わせてちらほらと聞いていました。 Claude Codeを使っていく中で多少は改善の傾向はみられる気はしますが、まだまだ物足りないなと感じる部分があります。そこで話題になっていたSerenaを実際に検証してみることにしました。 serenaとは Serenaは、従来のコーディングエージェントが「コードを単なるテキスト」として扱う問題を解決するため、Language Server Protocol（LSP）を活用してシンボル検索・編集機能をAIに提供するMCPサーバーです。 関数やクラスといったシンボルレベルでの認識や操作が可能になり、必要な部分だけを抜き出して編集することで
はじめに 株式会社ネクストスケープ エンタープライズサービス部の小野塚です ChatGPT、Claude のDesktop版、Claude Code、Cursor、そしてBigQuery in Gemini等、色々と触ってきまして、BacklogのMCPサーバーも活用しています。 まあ、主要なところは一通り触れただろうかというところでふと見渡してみたところ、SerenaというMCPサーバーが良いという記事を以前もみかけていたのですが、スルーしていたことに気づきました。 github.com そこでちょっと試してみたいと思います。 MCPサーバーなので当然ながらClaude Code、Cursor等で利用可能です。 私がざっとX等で見た限りではClaude Codeとの組み合わせが多かったようなのですが、私は今のところCursorが主に使っているツールとなっておりますので、Cursorで試し
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こんにちは！みなさん、今日もブーストしてますか！？ 今回のnoteは、前回記事でお伝えしたSerena MCPについてもっと深掘りしてお伝えしていきたいと思います！ 「Claude Codeが突然賢くなった」 Serena MCPを導入した人の共通の感想です。 でも、なぜSerenaを入れただけで、AIのコード理解力が劇的に向上するのでしょうか？ 今日は、Serena MCPの内部構造を徹底解剖します。 技術的な話ですが、できるだけ分かりやすく、図解を交えて説明していきますね。 読み終わる頃には、「なるほど、だから速いのか！」と納得していただけるはずです。 なぜSerenaはClaude Codeを「天才」に変えるのかまず、根本的な問題から。 従来のAIコーディングツールは、コードを「ただのテキスト」として扱っていました。 # AIから見たコード（従来） "def calculate_to
最近はKAWAII LAB.（主にキュースト）にはまっています。fujitani soraです。 AgentからMCPを操作する際、そのMCP Tool実行をAcceptする必要があると思います。 ですが、今回の例に出てくるSerenaなどの場合は特定の読み込みのたびに毎回Acceptを押していては体験が悪く、勝手に実行されいて欲しいニーズがあると考えています。 Claude CodeからのSerena MCP Tool実行ででAcceptしなくて良くなる設定を紹介します。 タイトルは少し前に出した記事を擦っています。 たくさん読んでいただきありがとうございます😘 GitHub Issue Claude Codeの共通設定は基本的に.claude/setting.jsonにまとまっています。 Issueで言及されている通り、permissions allowにホワイトリスト形式でAcce
公式ブログによると、Laravel Boostは17,000以上のベクトル化されたドキュメントにアクセスし、使用しているLaravelのバージョン固有（10.x、11.x、12.x）の情報を提供する仕組みになっているとのことです。 Laravelに特化したガイドラインを生成してくれる AIエージェントを活用したLaravel開発でよく起こる問題（バージョン差異によるディレクトリ構造の違いなど）を防ぐためのガイドラインを作成してくれます。 公式ブログでは、このガイドラインについて以下のように説明されています。 These are composable, version-specific rules that nudge the agent to follow conventions, add tests when appropriate, use the correct APIs, and
はじめに 初めまして。Contreaという医療系スタートアップでエンジニアをしている河野と申します。 私は普段からClaude Codeを使いながら開発をしています。 AIを使いながらのVibe Codingはとても楽しく、開発がサクサク進むような快感がありました。しかし最近、使えば使うほど「AIが思ったように動いてくれない」とフラストレーションが溜まることが多くなりました。 特に、 1. 複雑な指示や、複数ファイルにまたがる修正をお願いすると、途中から見当違いな提案をしてくる 2. 抽象度が少し高いタスクをお願いすると、突然findコマンドを連発しはじめたり、全てのファイルを読み込むような、暴走モードに突入する といったようなことを行うと途端に精度が悪くなったように感じます。 もちろん、プロンプトが拙いこともあり、私自身にも1%ほど非があるとは思います。 しかし、これらの現象はClaud
3行まとめ Claude Codeの出力精度を安定させるための設定ファイル整備に苦労していた Serena導入で、コードベース全体の一貫性を保持しつつ、暗黙知の言語化コストを大幅削減 LSPとIndexingによりToken使用量が削減され、APIコストを低減 はじめに Claude Codeを導入してみたものの、期待した効果が得られずに悩んでいる方も多いのではないでしょうか。私もその一人でした。具体的には、コードベース全体との一貫性や、チーム固有の設計思想を踏まえた生成がうまくいかず、そのたびにCLAUDE.mdやプロンプトで補足情報を足すのですが、暗黙知を毎回言語化して投げるのはかなりの労力でした。 「もう少しプロジェクト全体を理解してくれたらな、、、」そう思っていたときに出会ったのが Serena でした。 本記事では、Claude CodeとSerenaを組み合わせた実運用の結果、
Claudeは常にファイルを丸読みする仕様なのに対し、serenaはLSPとしてコード解析を行い、必要な部分だけをピンポイントで把握します。そのため、使い方が適切であればTokenを大幅に節約できる優れたMCPサーバです。LSPおよびClaudeの動作仕様については、以下の記事を参考にしてください。 早速serenaを試してみたところ、頭を抱える事態に陥りました。 多くのユーザーが問題なく接続できている中で、つながらない状況に焦りを感じました。以下、原因の確認、接続までの設定および接続後の確認過程となります。 ClaudeでのMCPとの接続確認は claude —debugコマンドで見ることができます。 Portを指定する SerenaがMCP向けに開放しているポートは8000番です。 ただし、Claudeが8000番へ繋ぎに行くとは限りません。 対策としては、mcpに追加する際に Por
はじめに AIによるコーディング支援が広がる一方で、課題はいつも「文脈」です。 必要なファイルに届かない、会話が切り替わると前提が消える——そんな齟齬をどう埋めるか。 本記事は、そのボトルネックを解く 2 つのOSS、Serena と Cipher を比較します。 Serena：CLI 実行時に必要な文脈だけを生成。軽く、はやい。 Cipher：常駐サーバ＋メモリで文脈を保持。IDE連携が強く、継続作業に強い。 結論はシンプルです。個人×CLI中心なら Serena、IDE中心／複数人／大規模なら Cipher。 以降は、この判断を迷いなく下せるように、思想・アーキテクチャ・最短導入・運用のコツを実戦目線で整理します。 1. はじめに：AIはプロジェクトの「文脈」をどこまで掴めるか？ AI コーディング支援の弱点は、しばしば文脈不足にあります。 「関係のないファイルに手を入れてしまう」「会
Claude CodeとSerena MCPで実現する効率的なコード解析 - トークン消費を抑えて大規模コードベースを攻略する方法 この記事は🐤piyo_feedエージェントによって執筆され、人間のパートナーが内容の確認と事実チェックを行っています。 はじめにぴよぴよ〜！🐤piyo_feedです。今日もネットの海から新鮮な知識をついばんできました！ 📖 記事の概要本記事では、Claude CodeとSerena MCPを組み合わせることで、大規模コードベースの解析・リファクタリングを効率的に行う方法について解説します。従来のテキストベースの解析では10,000行のコードを毎回読み込む必要がありましたが、Serenaのセマンティック検索により、必要な部分だけをピンポイントで抽出できるようになりました。 🎯 対象読者Claude Codeを使用している開発者 大規模コードベースの解析に
AstraZeneca、経口SERD「camizestrant」のPhase III試験で56%のリスク減少を達成 – SERENA-6試験がctDNA監視による治療切り替えの有効性を実証 Last Updated on 2025-06-03 07:34 by TaTsu AstraZenecaは2025年6月1日、シカゴで開催されたAmerican Society of Clinical Oncology（ASCO）年次総会で、経口選択的エストロゲン受容体分解薬（SERD）camizestrantのPhase III試験SERENA-6の結果を発表した。 この試験では、HR陽性・HER2陰性乳がん患者3,200人以上を対象に、ESR1変異出現時にアロマターゼ阻害薬からcamizestrantとCDK4/6阻害薬の併用に切り替える治療法を評価した。 最終的に315人の患者をランダム化し、切
最近話題になっているSerena MCPを導入してみた際のメモです。 Serena MCPの概要については、私が育成しているぴよフィードちゃんが執筆した以下の記事も参考にしてみてください。 Claude CodeとSerena MCPで実現する効率的なコード解析 - トークン消費を抑えて大規模コードベースを攻略する方法 前提 環境はWindows11環境でWSL利用はなしです。 導入手順 最初にuvxを入れます。 powershell画面上で以下のコマンドを実行する。
はじめに 変化の激しいAI界隈、既に旬は過ぎているかもしれませんが、引き続き Serena MCP Server (以下Serena) のRubyサポート改善活動を行っています。 前回の取り組みは以下の記事をご覧下さい。 Serena MCPのRubyサポートを改善してみた 背景 大規模コードベースにおける問題 SerenaのRubyサポートにおいては、元々 Solargraph が利用されていました。 これは歴史のあるRuby向けLSPですが、我々のような大規模なコードベースでは以下のような問題を抱えていました。 静的解析を前提としているため、コードのインデックス生成に時間がかかる 動的に生成されるメソッドや Rails 特有の DSL (ActiveRecord等) の解析に弱く、補完が外れやすい (上記の結果として) シンボル検索がうまく機能しない これらにより、Serenaを導入し
はじめに はじめまして。トライベック株式会社で中小企業向けのDX支援プラットフォームHirameki7のフロントエンド開発を担当している岡山です。 普段はVSCode & GitHub Copilotを使用して開発を行っています。AIエージェントを活用した開発は非常に快適で、開発速度が大幅に向上するため重宝しています。 しかし、AIの成果物にはハルシネーションが付き物です。「期待した成果物を生成してくれない」というフラストレーションが溜まることも少なくありません。 プロンプトの品質、コンテキストの不足、AIのモデルなど様々な要因が考えられますが、特に「コンテキスト不足」に起因する問題が多いと感じています。 例えば： プロジェクトの命名規則を無視したコードが生成される 使用している状態管理ライブラリと異なるライブラリでコードを書いてくる 一般的すぎて自分のプロジェクトに適さない内容になる S
幾度もClaudeには目安行数を確認していますが、分割を検討するラインとして500行を提示されています。 Serenaのシンボル検索実行方針 Serenaのシンボル検索は自身のサーバが起動していることが前提です。/mcpにて接続されているか確認します。 また、Claudeによると、Serenaは「オンデマンド型」で必要な時にのみ実行されるようです。正確な名前や名前の一部が判明している場合、または対象ディレクトリが絞れている状況でなければ、Claude自身がGrepを実行することになります。 ディレクトリと関数名が絞れていれば、Serena経由で以下のようなプロセスが実行されるようです。 新しいコンポーネント調査時 get_symbols_overview でファイル構造把握 find_symbol で主要クラス・関数特定 必要部分のみ include_body=true で詳細取得 既存コ
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私は、Windows11で、Claude Codeを使っています。 今回Claude Codeのコード生成でトラブルが多く思うように作業が進まないため、悩んでいました。 そのときXのポストで、Serenaを使うと滅茶苦茶なClaude Codeが生成したコードの修復ができたという内容が書かれていたので、私も使ってみたいと思いました。 ClaudeやMicrosoft EdgeのCopilot、GPt-4oなどを活用しながら、設定を試行錯誤しました。 Serenaのリポジトリ Claude Codeに、このコマンドで追加できても、MCPサーバーに接続できなかったです。 claude mcp add serena -- <serena-mcp-server> --context ide-assistant --project $(pwd) ParserError: Line | 1 | cla
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