概要
https://blog.nextscape.net/archives/2025/08/17/204234
詳細内容
## MCPサーバー「Serena」を触ってみた
https://blog.nextscape.net/archives/2025/08/17/204234
MCPサーバー「Serena」をCursorと連携させ、プロジェクトの文脈理解を深めることで、AIによるコード生成・解析の精度が大幅に向上することを実証します。
**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**: [[MCPサーバー, AIコーディングアシスタント, プロジェクト文脈理解, コード解析, 開発ワークフロー効率化]]
本記事は、Meta-Coding Platform (MCP) サーバー「Serena」をAIコーディングアシスタントCursorと連携させ、その実用性を検証したものです。ChatGPTやClaude Code、Cursorといった主要なAIツールを試してきた著者が、大規模プロジェクトでの真価を発揮するとされるSerenaに着目。最初は小規模プロジェクトで効果を実感できなかったものの、Serenaの核となる「プロジェクトスキャン（オンボーディング）」機能を利用した結果、AIのプロジェクト理解度が劇的に向上し、コード解析の解像度が大幅に高まることを実証しました。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、AIがコードを「意味」で理解し、プロジェクト全体の文脈を把握できる点です。Serenaは、uvというPythonパッケージマネージャーを介して簡単にインストール・設定でき、プロジェクト構造図、主要ファイル関係性、コードパターン分析、依存関係マップなどの詳細なMarkdownファイルを自動生成します。これにより、AIはプロジェクトの全体像と細部を深く理解し、より高品質で文脈に即したコード生成や改修提案が可能になります。
これまではエンジニア自身がAIにプロジェクト情報を提示する必要がありましたが、Serenaが生成するこれらの資料は、常に最新の状態に保つことができ、開発ガイドラインやコードスタイル規約、さらには開発用コマンドやタスク完了時のチェックリストまで網羅。これにより、AIとのペアプログラミングにおいて、手動でのコンテキスト設定の手間を大幅に削減し、品質の一貫性を保ちながら開発効率を飛躍的に向上させます。特に、大規模で複雑なコードベースを持つプロジェクトにおいて、SerenaはAIアシスタントの能力を最大限に引き出し、開発ワークフローを効率化する強力なツールとなるでしょう。