概要
https://zenn.dev/innovation/articles/bc05ab1116adb7
詳細内容
## Codex CLI をプロジェクトに詳しい相棒にする
https://zenn.dev/innovation/articles/bc05ab1116adb7
SerenaをCodex CLIに連携させることで、プロジェクトの文脈理解を深め、冗長なコード生成を解消する実践的な方法を提示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[AIコード生成, コンテキスト理解, Codex CLI, Serena (MCPサーバー), 開発ワークフロー改善]]
最近のコード生成ツールは進化していますが、ChatGPT-5ベースのCodex CLIには、プロジェクトの複雑な構造や文脈把握が苦手で、似たファイルを繰り返し生成してしまうという課題がありました。この問題は、開発者がAIの生成コードをレビューし、重複を修正する手間を増やし、効率を低下させていました。
本記事は、この課題を解決するため、Model Context Protocol（MCP）サーバー「Serena」をCodex CLIに連携させる実践的な方法を解説します。Serenaは、AIがプロジェクト内の既存コードを深く理解するための「通訳者」として機能し、インデックス生成や要約を通じて文脈情報を提供します。
具体的な導入手順として、`~/.codex/config.toml`に設定を記述し、Codex CLI起動時にSerenaを自動起動させる方法が推奨されています。さらに、プロジェクトをアクティブ化し、`.serena/`ディレクトリにインデックスや要約ファイルを生成させることで、Serenaが効果的に機能するようになります。一部の既知のバグ（Codex CLI上で「tool failed」と表示される）があっても、Serenaの処理は正常に完了するため、安心して利用できます。チームでの導入を考慮し、ローカル環境での設定や`.serena/`ディレクトリのGit管理からの除外についても触れており、スムーズなチーム連携を促します。
Serenaを導入した結果、Codex CLIは既存のリレーションやスキーマを適切に把握できるようになり、以前頻発していたコードの重複がほとんど発生しなくなります。これにより、開発者はCodexが「プロジェクトに詳しい相棒」として機能するという大きな安心感を得られ、AIを活用したコード生成の品質と効率が劇的に向上します。これは、日々の開発ワークフローにおけるAIツールの信頼性と生産性を高める上で非常に重要な改善点です。