オープンソースLSPプロバイダーのMCPであるSerenaの紹介
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.git/info/exclude の使い方と活用シーン - 個人的なファイルをローカルだけで除外する方法
10の質問
2024/09月時点でのおすすめAI
ABC予想
AGIアーキテクチャ設計図:自己参照型注意モデル_SRAM
AGI時代の「評価の一元化」が奪う再起の権利
AI
AI API
AI Scheduler MCP導入手順 - Google Tasks/CalendarをMCP経由で操作
AI プロンプト
AIが詳細を避けがちな合法分野
AIでつかわれているtransformerのまとめ
AIとIDEの共存:ドキュメント整合性のための新しいアプローチ
AIとの効果的な協働のための設計アプローチ:S式とコード生成テンプレートの活用
AIと上手に付き合うコツ:「自分らしさ」を失わないために
AIと共存する時代のソフトウェア開発:コンパイラー開発からの学び
AIの男女と美醜について学習の問題点
AIの話題
AIエージェント階層PMシステムのGit基盤選択
AIチャットの文脈を記憶する!Apache UnomiとModel Context Protocolで実現する次世代のAIチャット管理
AI大規模開発とTDDの意外な関係
AI時代でもエンジニアだらけにならない説
AI開発の「いきなり統合」から脱却!層別テスト駆動開発のテンプレート集
AI開発の現在と未来:統計的限界を超えるために
AI関連の自分がよく見るチャンネル
ANTLR
ANTLR v3 FAQ よくある質問
ANTLR 独学
ANTLR4 独学
ANTLRでOracleのDDLを解析してみる
ANTLRチュートリアル
AOP
API
ARMマイコン基盤
ATOM SHELL理論
Access VBAメモ
Access-Control-Allow-Origin
AndroidとTensorflow
Android開発
Android開発 入門
AngularJS
Anko
Apache Bench
ArchUnitを学ぶ
Axiosとは
Axis2
BI Publisherで始めるデータ駆動型レポート作成
BPMNの勉強
BackTrack4
Blog from iPhone
Bootstrapとは
BracketName
C3 AI Applications
C3 AI エクスマキナ
CSS備忘録
CentOS
ChatGPTの話題
Chevrotainのパーサメソッド
Chevrotain一覧
Chromeエクステンション
Claud MCP
Claude CodeがWindows Nativeサポート開始!Claude-Flowで究極のAI駆動開発体験
Claude Codeサブエージェントで実現する「AIチーム開発」
Claude DesktopのNeo4j接続でCypher構文エラーが出る時の対処法
Claude sonnet computer useを実践投入してみる
ClaudeCode のRalph Wiggum Plugin活用テクニック
ClaudeやMCPでGoogle CalendarにTODO(タスク)を記入できるMCPサーバまとめ
Clojureの実行のお作法
Clojureの3万個以上あるライブラリエコシステム
Clojureをつかってみる
Cocoa Touch Static Library
CoffeeScript
Confluent Control Centerやってみる
C言語でオブジェクト志向な記述方法
DDD ドメイン駆動設計
DDL生成ツール
DJUnit
DMM.comのAPIとか
DOSコマンドメモ
DX人材とUMLによる「設計可視化」の実践ガイド
Dashcode
DeepFloyd IF
Dockerが動かない場合の対処
DockerでLillyMolを爆速起動!化学式から合成経路を探る旅に出よう!
DuckDB導入メモ
ES2015
Eclipse Monkey
Eclipse Plugin
Eclipseの色設定
Eclipse使いがXCode使い初めて知りたいこと
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Elixir
Emmet
Erlangメモ
ExcelファイルをAIに読ませる
Exceptionを見やすく
Expression Tree
FLEX
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Firebase App Check
Firebase Emulator Suite
Fisheye
FlashやJavascriptを使った演出
FlutterとReactとOptiWeb
Flutterの開発環境をDockerで整える
FlyonUI
Forgejo MCP環境設定ガイド
FormattingRules
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GAE
GAE Data Store API
GENERAL SQL PARSER JAVA を試してみる
GLOBAL
GPT4ALL
GQL
GUIからMacPortsを管理するアプリケーション - Porticus
Generative Adversarial Networks
Gin JavaScriptで構文解析
Git Blame
Git リポジトリのクローンができないときの解決法
GitHubアクションを使ったトロイの木馬のまとめ
GitLab
GitLabRunnerを増やす
GitLabでPlantUML使ってみる
GitLabでプロジェクト管理する
GitLabの機能をそのまま使って認証システム作ったらどこまでできる?
GitLabサーバインストールとメンテ注意事項
GitとAntとSpringとJUnit
Google Antigravity
Google ClientID
Google Cloud Platform
Google Cloud Platform (GCP) と gcloud CLI 入門
Google MCP Toolbox for Databases と BigQuery で Google Sheets を SQL 操作するガイド
Google Maps Platformを学ぶ
GoogleMapレンダリング
Googleの裏技
Google認定プロジェクトマネージャの勉強メモ
Gradioで簡単GUI作成
Grails
GraphHopperを使用した住所のジオコーディング例
GraphQL
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Hadoop
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InterWikiName
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JBoss
JDBC テーブル一覧を得る
JDBC カラム一覧を得る
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JGRIB
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JHIPSTER エンティティをフィルタリングする
JHIPSTER6.1.2
JHIPSTERでスマホサイト
JHIPSTERのBLUEPRINTを作る
JHIPSTER一覧
JHipster
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JHipster エンティティを更新する
JHipster7をつかってみる
JHipsterでBuleprintを使いこなす
JHipsterのコード生成を改造
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JHipsterのプロジェクトをデプロイする
JIRAをAPI使って操作する
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JOOQとは
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Java SQL Parserを調査する
Java Spring AOP
Java Spriteを設計してみる
Java オブジェクトのダンプ
Java ドラックできる曲線
Java 備忘録
Java 文字化け
Java11以降のJRE
Java7サンプルコード
JavaFx
JavaScriptでパーサを作る Chevrotain
Javaasist 動的にクラスを編集
Javascript グラフィックライブラリ
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Javascript界隈
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Javaで関数型で引数をとる
JavaのジェネリクスTip
Javaのラムダ式
Javaの有名なライブラリ紹介
Javaは、IDEのテンプレートを使いこなせばいいよ
Javaプログラマ向けモナド
Javaメモリリーク
Jenkins
Jenkins(Hudson)メモ
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Jhipsterマイグレーション
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Kafka REST Proxy さわってみる
Kotolin
LDAPサーバをdockerで立ち上げる
LINE Bot AI翻訳システム構築記(2):n8nでMySQL・翻訳API連携を実装する
LISPで自分の言語を作る
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Linux メモ
LiquiBaseとは
Lispの学び
Lombok
MCP「ここまでのチャットを整理して保存しておいて」
MDBをコンパクトにするVBA
MQL5 半値インジケータ作った
MQL5 小作品
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MYSQL
MYSQLのバックアップとローカル利用
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Macにしゃべらせる
Mac用のメモ
Mattermostを使ってオンプレミスでチャット環境を作る
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Mementoパターン
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MoonsharpとLuaとUnityについて学ぶ
NILScript
Neo4j バックアップ・復元ガイド
Neo4jでシステムダウン!グラフデータベース選択の失敗談と安全な代替案
NetBeanでプロファイル
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Nimbalyst活用メモ
Node-RED
Node-Red
Notion MCP関連について学ぶ
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OQL オブジェクト問い合わせ言語
OSコマンドインジェクション
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ObjectMapperの備忘録
ObjectiveC NSString
ObjectiveC サーバ
ObjectiveC ターミナル用コマンドを作る
ObjectiveC バックグラウンド
ObjectiveC ワーニング
Obsidian MCP インストール
Obsidianの使い方:プロ開発者のための必須プラグインガイド
Obsidianは「メモ帳」ではなく「圧縮帳」である
Oculusアプリの開発
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OpenAI Swarmについて学ぶ
OpenAI Swarmについて認識を深める
OpenFeint
OpenOffice
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OpenStreetMapを利用した車両ルーティング問題(VRP)のOptaPlanner解決例
OptaPlanner
OptaPlannerとは
OptaWeb
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PHP
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Pandas Python Data Analysis Library
PdfBox Java用PDFライブラリ
Plagger
Playwrightの実用ガイド:MCPとの統合による新たな可能性
PostgreSQL+AGEでNeo4jの代替え環境構築
PrismaでGraphQL APIを自動生成しよう - チュートリアル
PrismaとGraphQLで作るシンプルなAPI - クイックスタート
PukiWiki
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Railsと差分開発についての考察
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RubyでScalaをコンパイルするツールをつくる
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SEO
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SRP×A2A×MCP まとめ:kagentとGoogle A2A Project比較メモ
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SST OpenCode:Claude Codeを超える次世代AIコーディングエージェント
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Scala チュートリアル
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Spring bootでのテストのTIPS
SpringBoot-JPA-NotAManagedType解決記録
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SpringBootのSTSの新規プロジェクトでるエラーの対応
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UnityでClojureCLRをREPLで使う
UnityでClojureCLRを使いたい
Unityでシューティングゲーム作る際のメモ
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VBAをOpenOffice.org+Basicにする
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WSL2 + Podman 環境を快適にする Flatnet CLI を公開しました
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Windows10のPowerShell でキーボードの言語切り替え
WindowsTool
WindowsでRustからGPUアセンブリ(PTX)を生成する
Windows上でOpenCode + MCP連携環境構築 - 実際のハマりポイントと解決法
Windows環境でJavaバージョンを制御する方法 - Java Shimと環境変数の活用
Windsurf
Windsurf能紹介:カスタムワークフロー(Workflow)とファイルベースルール(Rules)紹介
Windsurf+PlantUMLでAWTエラーに遭遇した話
Worker Thread パターン
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antlr 再入門
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cglibを使って動的コード生成
claude-bridgeでローカルLLMを使い放題
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dockerのローカルイメージをDocker-in-Dockerで参照する
eclipse設定
emacs 備忘録
emacs 文字列置換
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excel tips
excelのdiff
expectで自動化
figmaにプラグインをインストールする
firebase デプロイ
flutterで、google認証させてFirebaseAuthするメモ
flutterをngrok経由で動作させる
flutter環境設定
ftp自動化
gemini
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git diffを使った構成管理の省力化
goをやってみる
go言語でファイルサーバ
grizzly
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iPhone Bluetoothプログラミング
iPhone iAd
iPhone 実機テスト手続き
iPhoneでグラフィックのHellowWorld
iPhoneとGmailメール
iPhoneに実機転送
iPhoneプログラミング
iPhoneプログラミング/ビューを理解すればiPhoneアプリの基礎を押さえられる
iPhoneプログラミング一覧
iPhoneプログラミング入門
iPhone開発/Interface Builder Plug-in
iPhone開発/キャプチャの取り方
intra-mart
jQuery.Flickableのメモ
java spring boot 認証 memo
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jhipster-codeにアノテーション追加してみる
jhipsterのテンプレート改造準備
jparsecドキュメント日本語訳
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log4j2の脆弱性
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mcp-atlassian バージョン互換性の問題と解決方法
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n8nとDockerでLINE翻訳ボットを作る時に遭遇した5つの罠とその解決法
n8n入門:Docker-composeでWebhook→データ処理→ファイル保存のワークフローを作る
nginx_lua
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python3のwindowsでの日本語文字化け対応
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ruby on rails 6.0.0
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vue を typescriptで開発
vue 共通部品作成
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vue一覧
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windows版のwindsurfのアップデートが失敗する場合、com surrogateが原因かもしれない
windows環境構築
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wordpress
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•Axis2の本家のスタートガイドによるWebサービスの作り方
「AIによる動的実行」と「従来の静的最適化済みコード」が棲み分けられる時代
「AI促進法」国会審議をDXする提案メモ
「Computer use」Claude 3.5 SonnetでPCを操作
【Javascript】【CLIライブラリ】commanderの勉強
【MQL5】KuniRangeBreakoutEA
【初心者必見】テーマだけ決めてスムーズに話せる!動画撮影のコツと練習法
【実践Tips】Node.jsでレスポンス切替型モックAPIを超シンプルに作る方法
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アプリコード林邦行
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インテンショナルプログラミング
オープンソースLSPプロバイダーのMCPであるSerenaの紹介
カスタマイズjhipster7.9.3イメージ
カブロボ
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クラスとハッシュマップの関係
クラック対策
クロス集計
コマンドラインという概念への考察
コマンドラインの出力に色を付ける
コミニュケーション
コラッツ予想:シンプルな数学の問題が隠す深遠な謎
コード生成
サロゲートキーを使ったテーブル設計
シェルのサンプル
シェルサンプル
スクレイピング
スマートコントラクト開発環境Hardhatを学ぶ
スレッドプログラミングメモ
ソースtoソース変形
ターミナルをAppleScriptで制御
テキストエディタ作成javascriptフレームワーク
テスト用まっさらDBをdockerでたてる
テスト駆動
テレワーク環境の比較
ドキュメント指摘AIエージェント定義
ドット絵
ナイアシンと脂質代謝に関する新仮説
ハーネスフォルダを作ってSWE改善
バイオビルダー合成生物学メモ
バグの少ない設計のためのValueObject
パフォーマンスチューニング
フロントエンドとバックエンド(API)を1つのリポジトリで管理するメリット
フロントエンドのテストの結合テストを減らすには?
プッシュ技術
プログラマーじゃない人に覚えてほしいプログラムのコメントの書き方
プロジェクト管理スプレッドシート
プロンプトエンジニア以外のこれからのAI技術者
マイクラ 有名ディメンション モッド
マクスウェル方程式
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ライフハック_選挙を楽しむ方法
ラムダ計算について考える
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リモートワークでのプロジェクト注意点
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五蘊と経営を磨く徳目表
五蘊と経営を磨く徳目表:ウェルビーイング対応一覧
人工知能とCUDA
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他言語サイトサンプル作成
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作曲と効果音作り
僕が無意識に使っていた設計パターンたちに、ちゃんと名前があった話
免疫型社会モデル:性善説でも性悪説でもない第三の道
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効率的なAI活用戦略:S式ベースの問題解決ライブラリの構築
厚黒学から見た日本の構造的脆弱性
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放射能対策
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数式を扱う
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新年の抱負2010
新技術 プログラム編
日本のゼネコン式IT開発が失敗する理由
日本半導体産業の敗北から学ぶ経営の本質
最近更新したページ
未来のAIは「私はここまでできます、ここからは専門家にお任せを!」と語りかける
未来技術/新技術
枯れた技術の水平思考
株価データ
業界の動向
構文解析の記事一覧
正規表現
気象データ
流れるようなインタフェース
究極の集中状態を実現する:プログラマーのためのディープワーク実践ガイド
管理画面の生成におけるopenapiとJDLなどの考察
細胞の若返り
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脆弱性
脳腫瘍の開発中治療薬LY367385とリンゴ酢
自分でPlaggerみたいなのを作るためのメモ
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論語/学而第一
負荷テスト
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起業
超小型ローカルLLM
酸化グラフェン
開発哲学
電子出版
電子出版の記事一覧
非可換幾何学
顧客分析のデシル分析とRFM分析
DIコンテナについて考える
MP3から携帯着うたを作る方法
* 目次 [#vd02938b] #contents ** LSPってなに? [#a2d87d9f] Claude Codeのリミット制限を、無駄を減らすことで遅らせます。生成するコードの品質が上がり、自走力があがります。 どういう仕組みなのか、簡単に説明するならば、例えば、AIがとりあえず書いたプログラムに、バグがある場合にLSPが、エラーをAIに伝えてくれるから、人間がいちいち試す必要がへる。 つまり、精度の高い補助情報がふえるので、AIの自走力が高まる感じ。 無駄なトークンも読まなくて済むようになるので、トークンを有効に使えます。 ** Serena MCP:オープンソースLSPプロバイダーで実現する無料のAIコーディング環境 [#zf53daf8] 高額なIDEサブスクリプションに悩まされる開発者に朗報です。Serena MCPという革新的なオープンソースツールが、完全無料でプロ級のAIコーディング環境を提供します。 *** なぜ今、Serena MCPが注目されるのか? [#u92d4b06] 現在のAI開発ツール市場では、多くのサービスが月額10-30ドルという高額なサブスクリプション料金を設定しています。年間で考えると500-1000ドル以上の出費となり、個人開発者や学生には大きな負担です。 主要な高額IDEサブスクリプション: - Cursor: 月額20ドル(年額240ドル) - Windsurf: 月額19ドル(年額228ドル) - GitHub Copilot: 月額10ドル(年額120ドル) - Tabnine: 月額12ドル(年額144ドル) さらに、多くのツールでは基本料金に加えて使用量に応じた追加トークン料金が発生し、実際のコストは表示価格を大幅に上回ることがあります。 *** Serena MCPとは何か? [#eaee7f6a] Serena MCPは、Oraios AIが開発したオープンソースのMCP(Model Context Protocol)サーバーです。LSP(Language Server Protocol)機能をLLMに提供することで、任意の大規模言語モデルを強力なコーディングエージェントに変換します。 **** 技術的な位置づけ [#t95f925f] SerenaはLSPプロバイダーとして機能し、以下の役割を果たします: - コード構造解析:シンボル、関数、クラスの意味理解 - セマンティック検索:コンテキストに基づく高精度検索 - リファクタリング支援:安全で効率的なコード変更 - プロジェクト記憶:コードベースの継続的な学習と理解 実際の動作構成: ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ LLM │←→ │ MCP │←→ │ Serena │ │ (推論エンジン) │ │ (プロトコル) │ │ (LSP機能) │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ ↑ ↓ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ユーザー要求 │ │ コードベース │ └─────────────┘ └─────────────┘ *** 基本情報 [#i8c7713d] - GitHubリポジトリ:https://github.com/oraios/serena - スター数:998⭐(2025年8月時点) - ライセンス:MIT - 開発言語:Python - 料金:完全無料 *** ベンダーロックインの問題とその解決 [#pbe93cee] 現在のAI開発ツールの多くは特定のLLMプロバイダーに依存しており、以下のような制約があります: **** 具体的なロックイン事例 [#l63883d9] - GitHub Copilot:OpenAIモデルのみ、他のLLMは使用不可 - Cursor:OpenAI APIキーが必須、代替モデル選択肢が限定的 - Windsurf:Codeiumの独自モデルに依存、外部LLM統合が困難 - Claude Code:Anthropic Claudeのみ、他社モデルは非対応 **** ロックインによる問題 [#y42303be] - コスト固定化:価格競争の恩恵を受けられない - 技術革新への対応遅れ:新しいモデルをすぐに試せない - 障害時のリスク:サービス停止時の代替手段がない - 契約に縛られる:不満があっても簡単に移行できない *** Serenaの22の強力な機能 [#gcf83103] **** ファイル・ディレクトリ操作 [#x4700227] - mcp_serena_list_dir:指定ディレクトリ内の全ファイル・ディレクトリをリスト表示 - mcp_serena_find_file:ファイル名マスクに一致するファイルを検索 **** 検索・パターンマッチング [#ia2221b7] - mcp_serena_search_for_pattern:コードベース内の任意パターンを素早く検索 - mcp_serena_replace_regex:正規表現を使ってファイル内容を一括変更 **** シンボル(関数・クラス)操作 [#db1cf1a6] - mcp_serena_get_symbols_overview:ファイル・ディレクトリ内のトップレベルシンボル概要を取得 - mcp_serena_find_definition:シンボルや文字列の定義場所を検索 - mcp_serena_find_referencing_symbols:指定シンボルを参照しているシンボルを検索 - mcp_serena_get_symbol_body:シンボルの定義内容を取得 - mcp_serena_insert_after_symbol:シンボル定義の後にコンテンツを挿入 - mcp_serena_insert_before_symbol:シンボル定義の前にコンテンツを挿入 **** メモリ管理 [#qa695382] - mcp_serena_write_memory:プロジェクト情報をメモリに書き込み - mcp_serena_read_memory:メモリファイルの内容を読み取り - mcp_serena_list_memories:利用可能なメモリのリスト表示 - mcp_serena_delete_memory:メモリファイルを削除 **** プロジェクト・システム管理 [#c19d7d1b] - mcp_serena_remove_project:Serena設定からプロジェクトを削除 - mcp_serena_get_server_info:設定されたプロジェクト最大数を取得 - mcp_serena_restart_language_server:言語サーバーを再起動 **** オンボーディング [#vc622208] - mcp_serena_check_onboarding_performed:プロジェクトオンボーディングの実行状況確認 - mcp_serena_onboarding:プロジェクトオンボーディングを実行 **** 思考・振り返り [#eb1a7710] - mcp_serena_think_about_collected_information:収集した情報について深く思考・振り返り - mcp_serena_think_about_task_adherence:指定者のタスク遂行について振り返り - mcp_serena_think_about_whether_you_are_done:タスク完了について振り返り *** 技術的特徴 [#qeaef7ed] **** Language Server Protocol(LSP)ベース [#a612def9] SerenaはLSPを基盤としており、LLMにプロ級のコーディング能力を提供します。 直接サポート言語: - Python - TypeScript/JavaScript - Java - PHP - Go - Rust - C/C++ 間接サポート言語: - Ruby - C# - その他多数 **** なぜLSP提供が重要なのか? [#b618838a] LLM単体の制限: - テキスト処理のみ - コード構造の理解が浅い - プロジェクト全体の把握が困難 LLM + Serena LSP: - コード構造の深い理解 - セマンティックな検索・編集 - プロジェクトレベルの継続的学習 - 統合IDEと同等のコーディング支援 *** 統合方法 [#cb13bdaf] SerenaはMCPサーバーとして、複数の方法でLLMと統合できます。 **** Model Context Protocol(MCP)統合 [#ac17f9a2] - Claude Desktop:SerenaをMCPサーバーとして接続、無料版でもプロ級機能 - Claude Code:1行のシェルコマンドでLSP機能を追加 - IDE統合:VSCode、Cursor、IntelliJでMCP経由利用 **** Agno Framework統合 [#b411c976] - Google、OpenAI、Anthropicの有料API - Ollama、Together、Anyscaleの無料モデル - 23+のモデルプロバイダーに対応(ベンダーロックイン回避) **** OpenCode統合(推奨) [#q19760fd] OpenCodeはターミナル向けAIコーディングエージェントとして、Serenaとの相性が抜群です: - ターミナルネイティブ:軽量・高速 - MCP標準対応:Serenaと直接連携 - 75+LLMプロバイダー対応:完全なベンダーロックイン回避 - オープンソース:カスタマイズ自由 *** セットアップ方法 [#je418517] **** Claude Desktopでの設定 [#b2fb9c3b] デフォルトのポートは8000番を使おうとするのですが、8000番ポートは別の用途で使うことが多いポート番号なので、別途ポートを設定したほうが良いでしょう。 1. 設定ファイルの編集 File / Settings / Developer / MCP Servers / Edit Config 2. 設定内容 { "mcpServers": { "serena": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server" ] } } } **** Claude Codeでの設定 [#c0ffd3b9] claude mcp add serena -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server --context ide-assistant --project $(pwd) **** OpenCodeでの設定 [#s390fa7e] 1. OpenCodeのインストール curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash 2. MCP設定ファイル { "mcpServers": { "serena": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server"] } } } **** 無料モデル(Ollama)での利用 [#oaa55c4a] OpenCode + Serenaの組み合わせなら、完全無料でも利用可能: 1. Ollamaのセットアップ ollama pull qwen2.5:7b-instruct 2. OpenCodeでOllama使用 OpenCodeの設定でOllamaモデルを指定するだけで、Serenaの全機能を無料モデルで利用できます。 *** コスト比較:革命的な節約効果 [#db8ca375] |項目|Windsurf|Cursor|GitHub Copilot|Serena + OpenCode| |---|---|---|---|---| |月額料金|19ドル|20ドル|10ドル|0ドル| |年間コスト|228ドル|240ドル|120ドル|0ドル| |API料金|別途|別途|込み|0ドル| |5年間総コスト|1,140ドル|1,200ドル|600ドル|0ドル| *** 実際の使用例 [#u3b8b993] **** プロジェクト分析 [#p4b4ccba] プロジェクトを分析して、アーキテクチャの問題点を教えて **** コードリファクタリング [#l8590a79] このクラスのメソッドを小さく分割してください **** バグ修正 [#o32b5e04] エラーログを見て、問題の原因を特定してください **** 新機能実装 [#v699b237] ユーザー認証機能を追加してください *** メリット・デメリット [#be2070db] **** メリット [#x3f6c672] - 完全無料:追加コストなし - オープンソース:透明性と拡張性 - 高機能:商用ツールに匹敵する機能 - Claude無料版対応:追加のLLM契約不要 - 多言語サポート:主要言語をカバー - IDE統合:既存の開発環境で利用可能 - ベンダーロックイン回避:LLM選択の自由 **** 注意点 [#v5267bf4] - 学習コスト:新しいツールに慣れる時間が必要 - サポート:商用サポートなし(コミュニティベース) - 安定性:比較的新しいプロジェクト - ドキュメント:日本語ドキュメントが少ない *** 推奨構成パターン [#ad13dd25] **** 初心者向け:シンプル構成 [#nf968667] Claude Desktop + Serena MCP - 最も簡単 - 即座にコスト削減 - 学習コストが低い **** 一般開発者向け:推奨構成 [#i76188b0] OpenCode + Serena + 無料/有料LLM選択 - ターミナルネイティブ - LLM選択の自由 - 完全無料も可能 **** 上級者向け:高度な構成 [#aee59df4] Agno Framework + Serena + カスタムワークフロー - Python開発者向け - 最大の柔軟性 - 高度なカスタマイズ *** 子供たちの未来への投資 [#j69f405f] プログラミング教育の観点から、Serenaは特に価値があります: **** 教育的メリット [#na4664e3] - 経済的負担なし:学生でも気軽に利用可能 - 本格的ツール:実際の開発現場で使われる技術 - オープンソース理解:協力開発の概念を学習 - AI時代への準備:次世代開発環境への適応 **** 学習効果 [#ta06c021] - 効率的なコーディング:AI支援による学習加速 - ベストプラクティス:品質の高いコード作成 - 問題解決能力:複雑な課題への取り組み *** 将来性と発展 [#o80feb9f] **** 開発状況 [#u421492c] - 活発な開発:定期的なアップデート - コミュニティ:GitHubで998スター獲得 - ロードマップ:継続的な機能追加予定 **** エコシステム [#mcd1c67e] - MCP標準:業界標準プロトコル採用 - LLM対応:主要LLMプロバイダーとの互換性 - 拡張性:プラグインアーキテクチャ *** まとめ [#n7e345ad] Serena MCPは、高額なIDEサブスクリプションからの解放を提供する革新的なツールです。完全無料でありながら商用ツールに匹敵する機能を持ち、特に以下のような方におすすめです: - 個人開発者:コストを抑えて高品質な開発環境を構築したい - 学生・教育機関:予算制約がある中で最新技術を学びたい - スタートアップ:初期投資を抑えて開発効率を向上させたい - 既存ツール利用者:現在のサブスクリプション費用を見直したい 年間数百ドルの節約効果は、長期的に見ると非常に大きな価値となります。まずはClaude Desktopとの組み合わせか、OpenCodeとの組み合わせで試してみて、既存のワークフローとの相性を確認することをおすすめします。 プログラミングの未来は、オープンソースとAIの融合によってより民主化され、誰もが高品質な開発環境にアクセスできる時代へと向かっています。Serenaは、その先駆けとなるツールの一つと言えるでしょう。 *** 参考リンク [#k83ce161] - Serena GitHubリポジトリ:https://github.com/oraios/serena - OpenCode公式サイト:https://opencode.ai/ - OpenCode GitHubリポジトリ:https://github.com/sst/opencode - MCP Server一覧:https://mcp.so/server/serena/oraios - Claude Desktop セットアップガイド:https://claude.ai/mcp この記事は2025年8月時点の情報に基づいています。最新の情報については公式リポジトリをご確認ください。
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* 目次 [#vd02938b] #contents ** LSPってなに? [#a2d87d9f] Claude Codeのリミット制限を、無駄を減らすことで遅らせます。生成するコードの品質が上がり、自走力があがります。 どういう仕組みなのか、簡単に説明するならば、例えば、AIがとりあえず書いたプログラムに、バグがある場合にLSPが、エラーをAIに伝えてくれるから、人間がいちいち試す必要がへる。 つまり、精度の高い補助情報がふえるので、AIの自走力が高まる感じ。 無駄なトークンも読まなくて済むようになるので、トークンを有効に使えます。 ** Serena MCP:オープンソースLSPプロバイダーで実現する無料のAIコーディング環境 [#zf53daf8] 高額なIDEサブスクリプションに悩まされる開発者に朗報です。Serena MCPという革新的なオープンソースツールが、完全無料でプロ級のAIコーディング環境を提供します。 *** なぜ今、Serena MCPが注目されるのか? [#u92d4b06] 現在のAI開発ツール市場では、多くのサービスが月額10-30ドルという高額なサブスクリプション料金を設定しています。年間で考えると500-1000ドル以上の出費となり、個人開発者や学生には大きな負担です。 主要な高額IDEサブスクリプション: - Cursor: 月額20ドル(年額240ドル) - Windsurf: 月額19ドル(年額228ドル) - GitHub Copilot: 月額10ドル(年額120ドル) - Tabnine: 月額12ドル(年額144ドル) さらに、多くのツールでは基本料金に加えて使用量に応じた追加トークン料金が発生し、実際のコストは表示価格を大幅に上回ることがあります。 *** Serena MCPとは何か? [#eaee7f6a] Serena MCPは、Oraios AIが開発したオープンソースのMCP(Model Context Protocol)サーバーです。LSP(Language Server Protocol)機能をLLMに提供することで、任意の大規模言語モデルを強力なコーディングエージェントに変換します。 **** 技術的な位置づけ [#t95f925f] SerenaはLSPプロバイダーとして機能し、以下の役割を果たします: - コード構造解析:シンボル、関数、クラスの意味理解 - セマンティック検索:コンテキストに基づく高精度検索 - リファクタリング支援:安全で効率的なコード変更 - プロジェクト記憶:コードベースの継続的な学習と理解 実際の動作構成: ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ LLM │←→ │ MCP │←→ │ Serena │ │ (推論エンジン) │ │ (プロトコル) │ │ (LSP機能) │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ ↑ ↓ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ユーザー要求 │ │ コードベース │ └─────────────┘ └─────────────┘ *** 基本情報 [#i8c7713d] - GitHubリポジトリ:https://github.com/oraios/serena - スター数:998⭐(2025年8月時点) - ライセンス:MIT - 開発言語:Python - 料金:完全無料 *** ベンダーロックインの問題とその解決 [#pbe93cee] 現在のAI開発ツールの多くは特定のLLMプロバイダーに依存しており、以下のような制約があります: **** 具体的なロックイン事例 [#l63883d9] - GitHub Copilot:OpenAIモデルのみ、他のLLMは使用不可 - Cursor:OpenAI APIキーが必須、代替モデル選択肢が限定的 - Windsurf:Codeiumの独自モデルに依存、外部LLM統合が困難 - Claude Code:Anthropic Claudeのみ、他社モデルは非対応 **** ロックインによる問題 [#y42303be] - コスト固定化:価格競争の恩恵を受けられない - 技術革新への対応遅れ:新しいモデルをすぐに試せない - 障害時のリスク:サービス停止時の代替手段がない - 契約に縛られる:不満があっても簡単に移行できない *** Serenaの22の強力な機能 [#gcf83103] **** ファイル・ディレクトリ操作 [#x4700227] - mcp_serena_list_dir:指定ディレクトリ内の全ファイル・ディレクトリをリスト表示 - mcp_serena_find_file:ファイル名マスクに一致するファイルを検索 **** 検索・パターンマッチング [#ia2221b7] - mcp_serena_search_for_pattern:コードベース内の任意パターンを素早く検索 - mcp_serena_replace_regex:正規表現を使ってファイル内容を一括変更 **** シンボル(関数・クラス)操作 [#db1cf1a6] - mcp_serena_get_symbols_overview:ファイル・ディレクトリ内のトップレベルシンボル概要を取得 - mcp_serena_find_definition:シンボルや文字列の定義場所を検索 - mcp_serena_find_referencing_symbols:指定シンボルを参照しているシンボルを検索 - mcp_serena_get_symbol_body:シンボルの定義内容を取得 - mcp_serena_insert_after_symbol:シンボル定義の後にコンテンツを挿入 - mcp_serena_insert_before_symbol:シンボル定義の前にコンテンツを挿入 **** メモリ管理 [#qa695382] - mcp_serena_write_memory:プロジェクト情報をメモリに書き込み - mcp_serena_read_memory:メモリファイルの内容を読み取り - mcp_serena_list_memories:利用可能なメモリのリスト表示 - mcp_serena_delete_memory:メモリファイルを削除 **** プロジェクト・システム管理 [#c19d7d1b] - mcp_serena_remove_project:Serena設定からプロジェクトを削除 - mcp_serena_get_server_info:設定されたプロジェクト最大数を取得 - mcp_serena_restart_language_server:言語サーバーを再起動 **** オンボーディング [#vc622208] - mcp_serena_check_onboarding_performed:プロジェクトオンボーディングの実行状況確認 - mcp_serena_onboarding:プロジェクトオンボーディングを実行 **** 思考・振り返り [#eb1a7710] - mcp_serena_think_about_collected_information:収集した情報について深く思考・振り返り - mcp_serena_think_about_task_adherence:指定者のタスク遂行について振り返り - mcp_serena_think_about_whether_you_are_done:タスク完了について振り返り *** 技術的特徴 [#qeaef7ed] **** Language Server Protocol(LSP)ベース [#a612def9] SerenaはLSPを基盤としており、LLMにプロ級のコーディング能力を提供します。 直接サポート言語: - Python - TypeScript/JavaScript - Java - PHP - Go - Rust - C/C++ 間接サポート言語: - Ruby - C# - その他多数 **** なぜLSP提供が重要なのか? [#b618838a] LLM単体の制限: - テキスト処理のみ - コード構造の理解が浅い - プロジェクト全体の把握が困難 LLM + Serena LSP: - コード構造の深い理解 - セマンティックな検索・編集 - プロジェクトレベルの継続的学習 - 統合IDEと同等のコーディング支援 *** 統合方法 [#cb13bdaf] SerenaはMCPサーバーとして、複数の方法でLLMと統合できます。 **** Model Context Protocol(MCP)統合 [#ac17f9a2] - Claude Desktop:SerenaをMCPサーバーとして接続、無料版でもプロ級機能 - Claude Code:1行のシェルコマンドでLSP機能を追加 - IDE統合:VSCode、Cursor、IntelliJでMCP経由利用 **** Agno Framework統合 [#b411c976] - Google、OpenAI、Anthropicの有料API - Ollama、Together、Anyscaleの無料モデル - 23+のモデルプロバイダーに対応(ベンダーロックイン回避) **** OpenCode統合(推奨) [#q19760fd] OpenCodeはターミナル向けAIコーディングエージェントとして、Serenaとの相性が抜群です: - ターミナルネイティブ:軽量・高速 - MCP標準対応:Serenaと直接連携 - 75+LLMプロバイダー対応:完全なベンダーロックイン回避 - オープンソース:カスタマイズ自由 *** セットアップ方法 [#je418517] **** Claude Desktopでの設定 [#b2fb9c3b] デフォルトのポートは8000番を使おうとするのですが、8000番ポートは別の用途で使うことが多いポート番号なので、別途ポートを設定したほうが良いでしょう。 1. 設定ファイルの編集 File / Settings / Developer / MCP Servers / Edit Config 2. 設定内容 { "mcpServers": { "serena": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server" ] } } } **** Claude Codeでの設定 [#c0ffd3b9] claude mcp add serena -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server --context ide-assistant --project $(pwd) **** OpenCodeでの設定 [#s390fa7e] 1. OpenCodeのインストール curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash 2. MCP設定ファイル { "mcpServers": { "serena": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/oraios/serena", "serena-mcp-server"] } } } **** 無料モデル(Ollama)での利用 [#oaa55c4a] OpenCode + Serenaの組み合わせなら、完全無料でも利用可能: 1. Ollamaのセットアップ ollama pull qwen2.5:7b-instruct 2. OpenCodeでOllama使用 OpenCodeの設定でOllamaモデルを指定するだけで、Serenaの全機能を無料モデルで利用できます。 *** コスト比較:革命的な節約効果 [#db8ca375] |項目|Windsurf|Cursor|GitHub Copilot|Serena + OpenCode| |---|---|---|---|---| |月額料金|19ドル|20ドル|10ドル|0ドル| |年間コスト|228ドル|240ドル|120ドル|0ドル| |API料金|別途|別途|込み|0ドル| |5年間総コスト|1,140ドル|1,200ドル|600ドル|0ドル| *** 実際の使用例 [#u3b8b993] **** プロジェクト分析 [#p4b4ccba] プロジェクトを分析して、アーキテクチャの問題点を教えて **** コードリファクタリング [#l8590a79] このクラスのメソッドを小さく分割してください **** バグ修正 [#o32b5e04] エラーログを見て、問題の原因を特定してください **** 新機能実装 [#v699b237] ユーザー認証機能を追加してください *** メリット・デメリット [#be2070db] **** メリット [#x3f6c672] - 完全無料:追加コストなし - オープンソース:透明性と拡張性 - 高機能:商用ツールに匹敵する機能 - Claude無料版対応:追加のLLM契約不要 - 多言語サポート:主要言語をカバー - IDE統合:既存の開発環境で利用可能 - ベンダーロックイン回避:LLM選択の自由 **** 注意点 [#v5267bf4] - 学習コスト:新しいツールに慣れる時間が必要 - サポート:商用サポートなし(コミュニティベース) - 安定性:比較的新しいプロジェクト - ドキュメント:日本語ドキュメントが少ない *** 推奨構成パターン [#ad13dd25] **** 初心者向け:シンプル構成 [#nf968667] Claude Desktop + Serena MCP - 最も簡単 - 即座にコスト削減 - 学習コストが低い **** 一般開発者向け:推奨構成 [#i76188b0] OpenCode + Serena + 無料/有料LLM選択 - ターミナルネイティブ - LLM選択の自由 - 完全無料も可能 **** 上級者向け:高度な構成 [#aee59df4] Agno Framework + Serena + カスタムワークフロー - Python開発者向け - 最大の柔軟性 - 高度なカスタマイズ *** 子供たちの未来への投資 [#j69f405f] プログラミング教育の観点から、Serenaは特に価値があります: **** 教育的メリット [#na4664e3] - 経済的負担なし:学生でも気軽に利用可能 - 本格的ツール:実際の開発現場で使われる技術 - オープンソース理解:協力開発の概念を学習 - AI時代への準備:次世代開発環境への適応 **** 学習効果 [#ta06c021] - 効率的なコーディング:AI支援による学習加速 - ベストプラクティス:品質の高いコード作成 - 問題解決能力:複雑な課題への取り組み *** 将来性と発展 [#o80feb9f] **** 開発状況 [#u421492c] - 活発な開発:定期的なアップデート - コミュニティ:GitHubで998スター獲得 - ロードマップ:継続的な機能追加予定 **** エコシステム [#mcd1c67e] - MCP標準:業界標準プロトコル採用 - LLM対応:主要LLMプロバイダーとの互換性 - 拡張性:プラグインアーキテクチャ *** まとめ [#n7e345ad] Serena MCPは、高額なIDEサブスクリプションからの解放を提供する革新的なツールです。完全無料でありながら商用ツールに匹敵する機能を持ち、特に以下のような方におすすめです: - 個人開発者:コストを抑えて高品質な開発環境を構築したい - 学生・教育機関:予算制約がある中で最新技術を学びたい - スタートアップ:初期投資を抑えて開発効率を向上させたい - 既存ツール利用者:現在のサブスクリプション費用を見直したい 年間数百ドルの節約効果は、長期的に見ると非常に大きな価値となります。まずはClaude Desktopとの組み合わせか、OpenCodeとの組み合わせで試してみて、既存のワークフローとの相性を確認することをおすすめします。 プログラミングの未来は、オープンソースとAIの融合によってより民主化され、誰もが高品質な開発環境にアクセスできる時代へと向かっています。Serenaは、その先駆けとなるツールの一つと言えるでしょう。 *** 参考リンク [#k83ce161] - Serena GitHubリポジトリ:https://github.com/oraios/serena - OpenCode公式サイト:https://opencode.ai/ - OpenCode GitHubリポジトリ:https://github.com/sst/opencode - MCP Server一覧:https://mcp.so/server/serena/oraios - Claude Desktop セットアップガイド:https://claude.ai/mcp この記事は2025年8月時点の情報に基づいています。最新の情報については公式リポジトリをご確認ください。
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