What is Serena?
複雑なコードベースでの作業は、複雑に入り組んだ構造と依存関係を理解することを意味します。AIコーディングアシスタントは役立ちますが、多くの場合、高額なサブスクリプション料金やAPIコストが発生したり、コードのセマンティクスを深く理解せずに動作したりします。Serenaは異なるアプローチを提供します。それは、お好みの大規模言語モデル（LLM）と連携し、プロジェクトのソースコード内で直接かつインテリジェントに動作する、有能なコーディングエージェントであり、完全に無料です。
Serenaは、LLMの推論能力とコーディングの実用的なニーズを結びつける重要な架け橋と考えることができます。Claudeなどのモデルや、オープンソースの代替モデルに、セマンティックコード検索や正確な編集に必要なツールを提供し、まるで熟練した開発者がIDEの高度な機能を使用しているかのように機能させることができます。
主な機能
🆓 無料での利用：Model Context Protocol（MCP）を使用して、Claude Desktop（無料版でも可）などのクライアントとSerenaを統合したり、Agnoフレームワークを使用して無料モデル（Ollama、Togetherなどを介して）に接続したりすることで、API料金やサブスクリプション料金を削減できます。
🧠 セマンティックコードインテリジェンスの活用：Serenaは、IDEと同じ技術であるLanguage Server Protocol（LSP）を利用して、コードを記号的に理解します。これにより、次のことが正確に実行できます。
シンボル定義（関数、クラス、変数）を検索します。
プロジェクト全体でシンボルが参照されている場所を特定します。
テキストマッチングだけでなく、意味に基づいて複雑なコード構造をナビゲートします。
✍️ 正確なコード編集の実行：単純なテキスト挿入にとどまりません。Serenaを使用すると、LLMはコード構造に基づいてターゲットを絞った変更を加えることができます。
特定のシンボルの前または後にコードを挿入します。
関数またはメソッドの本体全体を正確に置き換えます。
必要に応じて行番号に基づいてコードを変更し、コンテキストを再確認するよう指示します。
🔌 選択したLLMとの統合：特定のAIプロバイダーに縛られることはありません。
MCPサーバー：AnthropicのClaude Desktop（ChatGPT Desktopのサポートも予定）などのサポートクライアントと直接接続します。
Agnoフレームワーク：Agnoエージェントフレームワークを介してSerenaのツールを使用し、Google、OpenAI、DeepSeekのモデル、またはローカル/オープンソースモデルとの互換性を実現します。
🛠️ シェルコマンドの実行：Serena（MCP経由で実行ごとに明示的な許可が必要）にテスト、リンター、ビルドスクリプト、またはその他のコマンドを実行させ、自律的なエラーチェックと修正サイクルを可能にします。
📝 プロジェクトメモリの利用：Serenaは、プロジェクト構造を理解するための初期オンボーディングを実行し、セッション全体または複雑な複数ステップのタスクのためにコンテキストを保持するために「メモリ」（単純なファイル）を作成/読み取ることができます。
Serenaの活用事例
新機能の実装：Python Webアプリケーションにユーザー認証を追加する必要があります。Serenaを介してLLMに、既存のコードベースを分析し、セマンティック検索を使用して関連するファイルと関数（ユーザーモデルやリクエストハンドラーなど）を特定し、必要なコンテキストを読み取り、ログイン/登録エンドポイントの実装をドラフトし、新しいコードを正しいクラスまたはモジュールに挿入するように指示できます。その後、
git diffを実行して変更を確認するように依頼できます。大規模モジュールのリファクタリング：TypeScriptプロジェクトに分割する必要があるモノリシックな
utils.tsファイルがあります。Serenaは、LLMがファイル内のすべての関数を識別し、各ユーティリティ関数がインポートおよび使用されているコードベース全体のすべての場所を特定し、新しいモジュール構造の計画を支援し、その記号的な理解に基づいて必要な編集（新しいファイルの作成、関数の移動、インポートステートメントの更新）を実行するのに役立ちます。テスト実行によるデバッグ：最近の変更後、テストケースが失敗していますが、エラーメッセージが明確ではありません。
execute_shell_commandを使用して特定のテストファイルを実行し、出力ログ（read_file）を分析し、find_symbolまたはfind_referencing_symbolsを使用して潜在的に問題のあるコードセクションを特定し、修正を提案し、編集ツールを使用してそれらを適用し、チャットインターフェイス内で解決を確認するためにテストを再実行するようにSerenaに依頼できます。
Serenaを選ぶ理由
Serenaは、多くの商用ツールに伴うコストなしに、洗練されたセマンティック対応のコーディング支援を提供することで際立っています。LSPへの依存により、特に大規模プロジェクトでは、純粋なテキストベースまたは基本的なRAGアプローチと比較して、コードベースとのより深く、より正確な相互作用が可能になります。LLMの選択と統合方法（MCPまたはAgno）の柔軟性により、ユーザーが制御できます。これは、開発者によって開発者向けに構築されたオープンソースツールであり、強力なAIコーディング機能を誰でも利用できるようにすることを目指しています。
More information on Serena
Launched
Pricing Model
Free
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Tech used
Serena was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-04.
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