MCP-serena
serena
serena 是一个代码 Agents 工具包，提供 semantic retrieval 和 editing capabilities (MCP server & other integrations)。
什么是 Serena？
简单来说，Serena 是一个开源的编码代理工具包。
你可以把它想象成一个 “ 超级插件 “，它能让任何大模型（比如 GPT-4、Claude、本地模型）从 “ 只会聊天的 AI” 升级为 “ 能动手干活的编码代理 “。
它和普通 AI 助手有什么区别？
| 普通 AI 助手 | Serena + AI |
|---|---|
| 只能 “ 看 “ 你发给它的代码片段 | 能直接访问整个项目，像 IDE 一样理解代码结构 |
| 回答基于文本模式匹配 | 基于语言服务器协议（LSP），知道函数在哪、变量怎么用 |
| 修改代码 = 替换整文件 | 能做 “手术刀式修改“，精准插入、替换、重构 |
| 无法运行代码或执行命令 | 可以读写文件、运行测试、执行终端命令 |
一句话： Serena 让 AI 从 “ 旁观者 “ 变成了 “ 参与者 “。
Serena MCP
Serena MCP，一个免费开源的 MCP 服务器，专门为程序开发场景打造。
有了它，Claude Code 或其他支持 MCP 的 IDE／Agent，不再仅仅是「看你贴的那段程序代码」，而能更可靠地理解项目整体架构与关联。
差别大致如下：
- 未使用 Serena／MCP 的情况：部分 Agent 或许能从你贴过来的多档案内容中理解跨档案关联，但这种方式依赖整批贴上、token 成本高、难以自动追踪改动与执行跨档案操作。
- 使用 Serena MCP：Agent 可以通过 Serena 提供的索引 + 语义理解能力做跨档案重构、更新 requirements.txt、执行测试、保持项目一致性。
Serana MCP 解决的问题：
Serena MCP 我理解就相当于是给 AI 用的 IDE。 AI 现在用 Grep 太原始了，你想，咱们用编辑器是你搜索快，还是基于 编辑器/IDE 点击跳转到定义快？
这个 MCP 就是解决这类问题。
Serana MCP 作用： Serena 通过语言服务器协议（LSP）实现项目级代码理解，支持符号定位、引用查找、安全给项目重命名、理解代码结构和关系。另外还有提供项目全局记忆功能。以及提供了 40 多个给 AI 使用的工具。
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Serena is a great way to make Claude Code both cheaper and more powerful!
Serana 让 Claude Code 更便宜、更强大
安装 Serena MCP
- 安装 uv：(安装后重启会话使命令生效)
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# Windows
set UV_INSTALL_DIR=D:\tools\uv
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 启动 Serena
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uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena-mcp-server
- 在 Claude Code 中配置 MCP
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# Mac
claude mcp add serena -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server --context ide-assistant --project $(pwd)
# Windows: 由于 Windows 环境的命令行限制，手动编辑配置文件是最可靠的方式。
## 打开或创建 ~/.claude.json，添加以下配置：
{
"mcpServers": {
"serena": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/oraios/serena",
"serena",
"start-mcp-server",
"--context",
"ide-assistant",
"--project",
"D:\\android\\AndroidStudioProjects\\OpenSources\\king-assist"
]
}
}
}
## - Windows 路径使用双反斜杠 \\ 或单正斜杠 /
## - --project 参数指向你的项目绝对路径
Configuration 配置
有默认配置，也可以自定义
- 全局
~/.serena/serena_config.yml
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gui_log_window: false
web_dashboard: true
web_dashboard_open_on_launch: true
log_level: 20
# the minimum log level for the GUI log window and the dashboard (10 = debug, 20 = info, 30 = warning, 40 = error)
trace_lsp_communication: false
ls_specific_settings: {}
tool_timeout: 240
# timeout, in seconds, after which tool executions are terminated
excluded_tools: []
# list of tools to be globally excluded
included_optional_tools: []
jetbrains: false
default_max_tool_answer_chars: 150000
record_tool_usage_stats: false
# whether to record tool usage statistics, they will be shown in the web dashboard if recording is active.
token_count_estimator: TIKTOKEN_GPT4O
projects:
- D:\android\AndroidStudioProjects\OpenSources\king-assist
变更配置：
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uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena config edit
- 项目根目录
.serena/project.yml，项目激活时加载 这个文件首次加载时生成，也可以用下面命令生成
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uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena project generate-yml
Project Activation & Indexing
如果经常在相同的项目工作，可以配置在启动的时候传递 --project <path_or_name> to the start-mcp-server 命令给 MCP client 配置，特别是 Claude Code：
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"serena": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/oraios/serena",
"serena",
"start-mcp-server",
"--context",
"ide-assistant",
"--project",
"D:\\android\\AndroidStudioProjects\\OpenSources\\king-assist"
]
}
或者问 LLM，让 LLM 激活
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"Activate the project /path/to/my_project"
"Activate the project my_project"
也可以问 LLM 是否激活了：
激活的项目会自动添加到 serena_config.yml 配置文件中去，对于每个项目都会生成 .serena/project.yml 文件，你也可以调整，如 name，确保 2 个不同的项目不会有相同的 name。
大型项目： 对于大型项目，我们推荐 index 你的项目以加速 Serena 工具，否则第 1 个 tool 会很慢，在项目根目录执行：
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uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena project index
Claude Code
v1.0.52 版本及以上，Claude Code 会读取 senera 的指令自动处理；低版本可以手动添加指令 "read Serena's initial instructions" 或运行 /mcp__serena__initial_instructions 命令加载指令文本。
serena 实践
项目记忆与上下文管理
Serena 支持 “ 记忆 “ 功能，让 AI 记住你的项目设计；这样即使切换对话，AI 也能 “ 无缝衔接 “。
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请为这个重构任务创建一个详细的计划，并保存为记忆
显示所有项目记忆
读取关于数据库设计的记忆
大型项目重构利器
把项目里所有旧 API 换成新 API。
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请找出所有调用旧API `fetch_data_v1` 的地方，并替换为 `fetch_data_v2`
每处修改后请运行相关测试
AI 自动完成查找、替换、测试，你只需要喝杯咖啡。