What is Serena?
在处理复杂的代码库时，常常需要理清错综复杂的结构和依赖关系。虽然 AI 编码助手可以提供帮助，但许多工具都伴随着高昂的订阅费、API 调用成本，或者在不深入理解代码语义的情况下运行。Serena 提供了一种不同的方法：它是一个功能强大的编码代理，可以与您首选的大型语言模型 (LLM) 集成，从而直接、智能地在项目的源代码中工作，并且完全免费。
可以将 Serena 视为 LLM 的推理能力和编码的实际需求之间的一座关键桥梁。它为 Claude 或开源替代方案等模型配备了语义代码检索和精确编辑所需的工具，使其能够像经验丰富的开发人员使用 IDE 的高级功能一样工作。
您会使用的主要功能
🆓 无成本运行：使用模型上下文协议 (MCP) 将 Serena 与 Claude Desktop（甚至是免费层）等客户端集成，或使用 Agno 框架连接到免费模型（通过 Ollama、Together 等），从而无需支付重复的 API 费用或订阅费。
🧠 利用语义代码智能：Serena 利用语言服务器协议 (LSP)，即为 IDE 提供支持的同一技术，来获得对代码的符号理解。这意味着它可以准确地：
查找符号定义（函数、类、变量）。
识别符号在整个项目中被引用的位置。
基于含义（而不仅仅是文本匹配）导航复杂的代码结构。
✍️ 执行精确的代码编辑：超越简单的文本插入。Serena 使 LLM 能够根据代码结构进行有针对性的更改：
在特定符号之前或之后插入代码。
准确地替换函数或方法的整个主体。
在需要时根据行号修改代码，并指示仔细检查上下文。
🔌 与您选择的 LLM 集成：您不会被锁定在特定的 AI 提供商中。
MCP Server：直接与支持的客户端连接，例如 Anthropic 的 Claude Desktop（预计将支持 ChatGPT Desktop）。
Agno Framework：通过 Agno 代理框架使用 Serena 的工具，从而可以与 Google、OpenAI、DeepSeek 的模型或本地/开源模型兼容。
🛠️ 执行 Shell 命令：允许 Serena（在您通过 MCP 明确许可每次执行的情况下）运行测试、linter、构建脚本或其他命令，从而实现自主错误检查和纠正周期。
📝 利用项目记忆：Serena 执行初始引导以了解您的项目结构，并且可以创建/读取“记忆”（简单文件）以在会话之间或对于复杂的、多步骤的任务保留上下文。
Serena 如何为您工作：用例
实施新功能：您需要向 Python Web 应用程序添加用户身份验证。您可以指示您的 LLM 通过 Serena 分析现有代码库，使用语义搜索识别相关文件和函数（例如用户模型或请求处理程序），读取必要的上下文，起草登录/注册端点的实现，并将新代码插入到正确的类或模块中。然后，您可以要求它运行
git diff以查看更改。重构大型模块：您的 TypeScript 项目中有一个整体式的
utils.ts文件，需要将其分解。Serena 可以帮助 LLM 识别文件中的所有函数，查找代码库中每个实用程序函数的导入和使用位置，协助规划新的模块化结构，然后基于其符号理解执行必要的编辑（创建新文件、移动函数、更新导入语句）。通过测试执行进行调试：在最近的更改之后，一个测试用例失败了，但错误消息不明确。您可以要求 Serena 使用
execute_shell_command执行特定的测试文件，分析输出日志 (read_file)，使用find_symbol或find_referencing_symbols查明潜在的问题代码段，建议修复，使用编辑工具应用它们，然后重新运行测试以确认解决方案，所有这些都在聊天界面中完成。
为什么选择 Serena？
Serena 的突出之处在于，它提供了复杂的、具有语义意识的编码辅助，而没有许多商业工具的相关成本。与纯文本或基本的 RAG 方法相比，它对 LSP 的依赖允许与您的代码库进行更深入、更准确的交互，尤其是在大型项目中。LLM 选择和集成方法（MCP 或 Agno）的灵活性使您可以掌控一切。它是由开发人员为开发人员构建的开源工具，旨在使强大的 AI 编码功能为每个人所用。
More information on Serena
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Serena was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-04.
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