What is Serena?
복잡한 코드베이스에서 작업할 때는 구조와 의존성이 얽혀 있는 부분을 탐색해야 하는 경우가 많습니다. AI 코딩 도우미가 도움이 될 수 있지만, 상당수의 도우미는 비싼 구독료나 API 비용이 발생하거나 코드의 의미를 제대로 이해하지 못하고 작동합니다. Serena는 이러한 문제에 다른 접근 방식을 제시합니다. Serena는 사용자가 선호하는 대규모 언어 모델(LLM)과 통합되어 프로젝트 소스 코드 내에서 직접 지능적으로 작동하는 유능한 코딩 에이전트이며, 완전 무료로 사용할 수 있습니다.
Serena는 LLM의 추론 능력과 코딩의 실제적인 요구 사항을 연결하는 중요한 다리 역할을 한다고 생각하면 됩니다. Claude와 같은 모델이나 오픈 소스 모델에 의미론적 코드 검색 및 정확한 편집에 필요한 도구를 제공하여 숙련된 개발자가 IDE의 고급 기능을 사용하는 것처럼 작동할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
🆓 무료로 사용: Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Claude Desktop(무료 등급도 가능)과 같은 클라이언트와 Serena를 통합하거나 Agno 프레임워크를 사용하여 Ollama, Together 등을 통해 무료 모델에 연결하여 반복적인 API 비용이나 구독료를 없앨 수 있습니다.
🧠 의미론적 코드 인텔리전스 활용: Serena는 IDE를 구동하는 것과 동일한 기술인 Language Server Protocol(LSP)을 활용하여 코드에 대한 상징적 이해를 얻습니다. 즉, 다음을 정확하게 수행할 수 있습니다.
심볼 정의(함수, 클래스, 변수)를 찾습니다.
전체 프로젝트에서 심볼이 참조되는 위치를 식별합니다.
단순한 텍스트 일치가 아닌 의미에 따라 복잡한 코드 구조를 탐색합니다.
✍️ 정확한 코드 편집 수행: 단순한 텍스트 삽입 이상의 기능을 제공합니다. Serena를 사용하면 LLM이 코드 구조에 따라 대상 변경을 수행할 수 있습니다.
특정 심볼 앞이나 뒤에 코드를 삽입합니다.
함수 또는 메서드의 전체 본문을 정확하게 대체합니다.
필요한 경우 라인 번호를 기준으로 코드를 수정하고, 컨텍스트를 다시 확인하라는 지침을 제공합니다.
🔌 선택한 LLM과 통합: 특정 AI 공급업체에 종속되지 않습니다.
MCP 서버: Anthropic의 Claude Desktop과 같이 지원되는 클라이언트(ChatGPT Desktop 지원 예정)에 직접 연결합니다.
Agno 프레임워크: Agno 에이전트 프레임워크를 통해 Serena의 도구를 사용하여 Google, OpenAI, DeepSeek 또는 로컬/오픈 소스 모델과의 호환성을 확보합니다.
🛠️ 셸 명령어 실행: Serena가 MCP를 통해 각 실행에 대한 명시적 권한을 받아 테스트, 린터, 빌드 스크립트 또는 기타 명령을 실행할 수 있도록 하여 자율적인 오류 검사 및 수정 주기를 가능하게 합니다.
📝 프로젝트 메모리 활용: Serena는 초기 온보딩을 통해 프로젝트 구조를 이해하고 "메모리"(간단한 파일)를 생성/읽어 세션 간 또는 복잡한 다단계 작업에 대한 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.
Serena 활용 사례
새로운 기능 구현: Python 웹 애플리케이션에 사용자 인증 기능을 추가해야 합니다. Serena를 통해 LLM에 기존 코드베이스를 분석하고, 의미론적 검색을 사용하여 관련 파일 및 함수(예: 사용자 모델 또는 요청 처리기)를 식별하고, 필요한 컨텍스트를 읽고, 로그인/등록 엔드포인트에 대한 구현을 작성하고, 새 코드를 올바른 클래스 또는 모듈에 삽입하도록 지시할 수 있습니다. 그런 다음
git diff를 실행하여 변경 사항을 검토하도록 요청할 수 있습니다.대규모 모듈 리팩터링: TypeScript 프로젝트에 분할해야 하는 모놀리식
utils.ts파일이 있습니다. Serena는 LLM이 파일 내의 모든 함수를 식별하고, 각 유틸리티 함수가 가져오기 및 사용되는 코드베이스 전체의 모든 위치를 찾고, 새로운 모듈식 구조를 계획하고, 상징적 이해를 바탕으로 필요한 편집(새 파일 생성, 함수 이동, 가져오기 문 업데이트)을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.테스트 실행을 통한 디버깅: 최근 변경 후 테스트 케이스가 실패하지만 오류 메시지가 명확하지 않습니다. Serena에
execute_shell_command를 사용하여 특정 테스트 파일을 실행하고,read_file을 사용하여 출력 로그를 분석하고,find_symbol또는find_referencing_symbols를 사용하여 잠재적으로 문제가 있는 코드 섹션을 정확히 찾아내고, 수정 사항을 제안하고, 편집 도구를 사용하여 적용하고, 채팅 인터페이스 내에서 해결을 확인하기 위해 테스트를 다시 실행하도록 요청할 수 있습니다.
Serena를 선택해야 하는 이유
Serena는 정교하고 의미론적 인식을 기반으로 하는 코딩 지원을 제공하며, 많은 상용 도구와 관련된 비용이 들지 않는다는 점에서 두각을 나타냅니다. LSP에 대한 의존도를 통해 특히 대규모 프로젝트에서 순수 텍스트 기반 또는 기본 RAG 방식에 비해 코드베이스와의 더 깊고 정확한 상호 작용이 가능합니다. LLM 선택 및 통합 방법(MCP 또는 Agno)의 유연성을 통해 사용자가 제어할 수 있습니다. Serena는 개발자를 위해 개발자가 구축한 오픈 소스 도구로서, 모든 사람이 강력한 AI 코딩 기능을 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
More information on Serena
Launched
Pricing Model
Free
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Serena was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-04.
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