Aquí se muestra una demostración de cómo Serena implementa una pequeña función (una mejor interfaz gráfica de usuario de registro) con Claude Desktop. Observe cómo las herramientas de Serena permiten a Claude encontrar y editar los símbolos adecuados.
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Serena proporciona las herramientas necesarias para codificar flujos de trabajo, pero se requiere un LLM para realizar el trabajo real y orquestar el uso de las herramientas.
Serena se puede integrar con un LLM de varias maneras:
Las capacidades de análisis de código semántico de Serena se basan en servidores de lenguaje que utilizan el protocolo de servidor de lenguaje (LSP), ampliamente implementado. El LSP proporciona un conjunto versátil de funcionalidades de consulta y edición de código basadas en la comprensión simbólica del código. Equipada con estas capacidades, Serena descubre y edita código como lo haría un desarrollador experimentado que utiliza las capacidades de un IDE. Serena puede encontrar eficientemente el contexto adecuado y hacer lo correcto incluso en proyectos muy grandes y complejos. Por lo tanto, no solo es gratuito y de código abierto, sino que a menudo logra mejores resultados que las soluciones existentes de pago.
Los servidores de idiomas ofrecen compatibilidad con una amplia gama de lenguajes de programación. Con Serena, ofrecemos...
Estos idiomas son compatibles con la biblioteca de servidores de idiomas multilspy , que Serena utiliza internamente. Sin embargo, no probamos explícitamente si la compatibilidad con estos idiomas funciona realmente.
En principio, se pueden soportar más idiomas fácilmente proporcionando un adaptador superficial para una nueva implementación del servidor de idiomas.
Puede usar Serena para cualquier tarea de codificación, ya sea centrada en el análisis, la planificación, el diseño de nuevos componentes o la refactorización de los existentes. Dado que las herramientas de Serena permiten que un LLM cierre el ciclo cognitivo de percepción-acción, los agentes basados en Serena pueden realizar tareas de codificación de forma autónoma de principio a fin, desde el análisis inicial hasta la implementación, las pruebas y, finalmente, la confirmación del sistema de control de versiones.
Serena puede leer, escribir y ejecutar código, así como leer registros y la salida del terminal. Si bien no lo recomendamos necesariamente, la programación con vibración es posible, y si desea sentir que el código ya no existe, Serena podría ser incluso más adecuada para la vibración que un agente dentro de un IDE (ya que dispondrá de una interfaz gráfica de usuario independiente que le permitirá olvidarse por completo).
Incluso la versión gratuita de Claude de Anthropic es compatible con servidores MCP, por lo que puedes usar Serena con Claude gratis. Probablemente, pronto será posible hacer lo mismo con ChatGPT Desktop una vez que se incorpore la compatibilidad con servidores MCP.
A través de Agno, además tienes la opción de utilizar Serena con un modelo de pesas libres/abiertas.
Serena es la contribución de Oraios AI a la comunidad de desarrolladores.
Nosotros mismos lo utilizamos habitualmente.
Nos cansamos de tener que pagar varias suscripciones basadas en IDE (como Windsurf o Cursor), lo que nos obligaba a seguir comprando tokens además de los costos de suscripción de chat que ya teníamos. Los altos costos de API de herramientas como Claude Code, Cline, Aider y otras herramientas basadas en API son igualmente poco atractivos. Por lo tanto, creamos Serena con la posibilidad de cancelar la mayoría de las demás suscripciones.
Serena se puede utilizar de varias maneras, a continuación encontrará instrucciones para integraciones seleccionadas.
uv (instrucciones aquí )/path/to/serena .serena_config.template.yml en serena_config.yml y ajuste la configuración.project.template.yml en project.yml y ajusta la configuración específica de tu proyecto (añade un archivo similar por cada proyecto en el que quieras que Serena trabaje). Te recomendamos copiarlo al directorio .serena de tu proyecto, por ejemplo:projects en serena_config.yml .⚠️ Nota: Serena se encuentra en desarrollo activo. Añadimos funciones continuamente, mejoramos la estabilidad y la experiencia de usuario (UX). Por lo tanto, la configuración puede cambiar de forma perjudicial. Si su configuración no es válida, el servidor MCP o el agente basado en Serena podrían no iniciarse (consulte los registros de MCP en el primer caso). Consulte el registro de cambios y las plantillas de configuración al actualizar Serena y adapte sus configuraciones según corresponda.
Después de la configuración inicial, continúe con una de las secciones siguientes, dependiendo de cómo desee utilizar Serena.
myproject.yml basado en la plantilla en myproject.template.yml .claude_desktop_config.json . Agregue lo siguiente (con las rutas ajustadas) para habilitar Serena:enable_project_activation , ya que esta configuración le permitirá simplemente indicarle a Claude que active el proyecto en el que desea trabajar.desktop-app ) y los modos (p. ej., interactive , editing ) suelen ser adecuados para uso general. Normalmente no es necesario especificarlos explícitamente en los args a menos que se deseen anular los valores predeterminados.ide-assistant añadiendo "--context", "ide-assistant" a los args en la configuración de su cliente MCP. También puede especificar los modos iniciales si lo desea (p. ej., "--mode", "editing" ).planning y one-shot usando la herramienta switch_modes , o configurarlos inicialmente a través de los indicadores --mode si configura el comando de inicio del servidor directamente para dichas tareas.Consulte la sección Modos y contextos para obtener más detalles sobre las opciones disponibles y la personalización.
Si está utilizando rutas que contienen barras invertidas para rutas en Windows (tenga en cuenta que también puede usar barras diagonales), asegúrese de escaparlas correctamente ( \\ ).
¡Listo! Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.
Se ha informado que algunas configuraciones de cliente/SO/configuración causan problemas al usar Serena con el protocolo stdio estándar, donde la aplicación cliente inicia el servidor MCP. Si experimenta estos problemas, puede iniciar Serena en modo sse ejecutando, por ejemplo,
(La opción --project es opcional). Luego, configure su cliente para que se conecte a http://localhost:9121 .
Nota: en Windows y macOS hay aplicaciones oficiales de Claude Desktop de Anthropic, para Linux hay una versión comunitaria de código abierto .
⚠️ Asegúrate de salir por completo de la aplicación Claude Desktop, ya que cerrar Claude simplemente la minimizará en la bandeja del sistema, al menos en Windows.
Después de reiniciar, deberías ver las herramientas de Serena en tu interfaz de chat (observa el pequeño ícono del martillo).
⚠️ Nombres de herramientas: Claude Desktop (y la mayoría de los clientes MCP) no resuelven el nombre del servidor. Por lo tanto, no debería decir algo como "usar las herramientas de Serena". En su lugar, puede indicarle al LLM que use herramientas simbólicas o una herramienta específica haciendo referencia a su nombre. Además, si utiliza varios servidores MCP, podría experimentar conflictos de nombres de herramientas que provoquen un comportamiento indefinido. Por ejemplo, Serena actualmente es incompatible con el servidor MCP del sistema de archivos debido a conflictos de nombres de herramientas.
Tenga en cuenta que los servidores MCP que utilizan stdio como protocolo son algo inusuales en cuanto a arquitecturas cliente/servidor, ya que el cliente debe iniciar el servidor para que la comunicación se realice a través de su flujo de entrada/salida estándar. En otras palabras, no necesita iniciar el servidor usted mismo. La aplicación cliente (p. ej., Claude Desktop) se encarga de esto y, por lo tanto, debe configurarse con un comando de inicio.
Para obtener más información sobre los servidores MCP con Claude Desktop, consulte la guía de inicio rápido oficial .
Serena es una excelente manera de hacer que Claude Code sea más económico y potente. Estamos recopilando varios ejemplos y hemos recibido comentarios muy positivos. Los usuarios de Claude Code pueden agregar Serena con
Al ser un servidor MCP, Serena puede incluirse en cualquier cliente MCP. La misma configuración anterior, quizás con pequeñas modificaciones específicas del cliente, debería funcionar. La mayoría de los asistentes de programación populares (extensiones IDE o IDE similares a VSCode) aceptan la conexión a servidores MCP. Se recomienda usar el contexto ide-assistant para estas integraciones, añadiendo "--context", "ide-assistant" a los args en la configuración del cliente MCP. Incluir Serena generalmente mejora su rendimiento al proporcionarles herramientas para operaciones simbólicas.
En este caso, la facturación por uso sigue estando a cargo del cliente que usted elija (a diferencia del cliente Claude Desktop). Sin embargo, es posible que aún desee usar Serena con este enfoque, por ejemplo, por alguna de las siguientes razones:
Aquí también se aplican las mismas consideraciones que al utilizar Serena para Claude Desktop (en particular, colisiones de nombres de herramientas).
Al usar Serena en un IDE o extensión con interacciones de IA integradas para programación (que, en realidad, son todas), el conjunto completo de herramientas de Serena puede generar interacciones no deseadas con las herramientas internas del cliente, sobre las que el usuario podría no tener control. Esto aplica especialmente a las herramientas de edición, que quizás desee desactivar para este propósito. A medida que adquiramos más experiencia con Serena en los diversos clientes populares, recopilaremos y mejoraremos las mejores prácticas para garantizar una experiencia fluida.
Goose es un agente de codificación independiente que se integra con servidores MCP y ofrece una interfaz de línea de comandos (CLI) (y una interfaz gráfica de usuario en macOS). Usar Goose es actualmente la forma más sencilla de ejecutar Serena mediante una CLI con un LLM de su elección.
Siga las instrucciones aquí para instalarlo.
Después, usa goose configure para agregar una extensión. Para agregar Serena, elige la opción Command-line Extension , nómbrala Serena y agrega el siguiente comando:
Dado que Serena puede realizar todas las operaciones de edición y comandos necesarias, debes desactivar la extensión developer que Goose habilita por defecto. Para ello, ejecuta
Nuevamente, elija la opción Toggle Extensions y asegúrese de que Serena esté habilitada y la opción de developer no.
Eso es todo. Revisa las opciones de configuración de Goose para ver qué puedes hacer con él (que son muchas, como configurar diferentes niveles de permisos para la ejecución de herramientas).
Goose no siempre termina correctamente los procesos de Python en servidores MCP al finalizar una sesión. Le recomendamos deshabilitar la interfaz gráfica de Serena o limpiar manualmente cualquier proceso de Python en ejecución después de terminar de trabajar con Goose.
Agno es un framework de agente independiente del modelo que permite convertir Serena en un agente (independiente de la tecnología MCP) con una gran cantidad de LLM subyacentes. Actualmente, Agno es la forma más sencilla de ejecutar Serena en una interfaz gráfica de chat con el LLM que prefiera (a menos que use un Mac, en cuyo caso podría preferir Goose, que prácticamente no requiere configuración).
Aunque Agno aún no es completamente estable, lo elegimos porque cuenta con su propia interfaz de usuario de código abierto, lo que facilita el uso directo del agente mediante una interfaz de chat. Con Agno, Serena se convierte en un agente (ya no es un servidor MCP), lo que permite su uso programático (por ejemplo, para benchmarking o dentro de la aplicación).
Así es como funciona (ver también la documentación de Agno ):
.env.example a .env y complete las claves API para los proveedores que desee utilizar.A continuación se muestra una breve demostración de Serena realizando una pequeña tarea de análisis con el modelo Gemini más nuevo:
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⚠️ IMPORTANTE: A diferencia del enfoque del servidor MCP, la ejecución de herramientas en la interfaz de usuario de Agno no solicita permiso al usuario. La herramienta de shell es especialmente crítica, ya que puede ejecutar código arbitrario. Si bien nunca hemos tenido problemas con esto en nuestras pruebas con Claude, permitirlo podría no ser del todo seguro. Puede deshabilitar ciertas herramientas para su configuración en el archivo de configuración de su proyecto Serena ( .yml ).
El agente Agno es particularmente bueno debido a la interfaz de usuario de Agno, pero es fácil incorporar Serena en cualquier marco de agente (como pydantic-ai , langgraph u otros).
Solo tienes que escribir un adaptador de las herramientas de Serena a las herramientas del framework de tu elección, tal como lo hicimos nosotros para agno en SerenaAgnoToolkit .
Serena combina herramientas para la recuperación de código semántico con funciones de edición y ejecución de shell. El comportamiento de Serena se puede personalizar aún más mediante Modos y Contextos . Encuentre la lista completa de herramientas a continuación .
Generalmente se recomienda el uso de todas las herramientas, ya que esto permite que Serena proporcione el mayor valor: solo ejecutando comandos de shell (en particular, pruebas) Serena puede identificar y corregir errores de forma autónoma.
Sin embargo, cabe destacar que la herramienta execute_shell_command permite la ejecución de código arbitrario. Al usar Serena como servidor MCP, los clientes suelen solicitar permiso al usuario antes de ejecutar una herramienta, por lo que, siempre que el usuario inspeccione los parámetros de ejecución previamente, esto no debería ser un problema. Sin embargo, si tiene dudas, puede deshabilitar ciertos comandos en el archivo de configuración .yml de su proyecto. Si solo desea usar Serena para analizar código y sugerir implementaciones sin modificar el código base, puede habilitar el modo de solo lectura configurando read_only: true en el archivo de configuración de su proyecto. Esto deshabilitará automáticamente todas las herramientas de edición y evitará cualquier modificación en el código base, a la vez que permite todas las funciones de análisis y exploración.
En general, asegúrese de realizar una copia de seguridad de su trabajo y utilizar un sistema de control de versiones para evitar perder cualquier trabajo.
Hasta donde sabemos, Serena es el primer agente de codificación con todas las funciones, donde toda la funcionalidad está disponible a través de un servidor MCP, por lo que no requiere claves API ni suscripciones.
Los agentes de programación por suscripción más destacados forman parte de IDE como Windsurf, Cursor y VSCode. La funcionalidad de Serena es similar a la del Agente de Cursor, la Cascada de Windsurf o el próximo modo de agente de VSCode.
Serena tiene la ventaja de no requerir suscripción. Una posible desventaja es que no está integrado directamente en un IDE, por lo que la inspección del código recién escrito no es tan fluida.
Las diferencias más técnicas son:
Una alternativa a los agentes basados en suscripción son los agentes basados en API como Claude Code, Cline, Aider, Roo Code y otros, donde los costes de uso se corresponden directamente con los costes de API del LLM subyacente. Algunos de ellos (como Cline) incluso pueden incluirse en IDEs como extensión. Suelen ser muy potentes y su principal desventaja son los costes de API (potencialmente muy elevados).
Serena puede usarse como agente basado en API (véase la sección sobre Agno más arriba). Aún no hemos desarrollado una herramienta CLI ni una extensión IDE dedicada para Serena (y probablemente no sea necesaria, ya que Serena ya se puede usar con cualquier IDE compatible con servidores MCP). Si existe demanda de una herramienta CLI como Claude Code para Serena, consideraremos desarrollarla.
La principal diferencia entre Serena y otros agentes basados en API es que también puede utilizarse como servidor MCP, por lo que no requiere una clave API y evita los costes de la API. Esta es una característica única de Serena.
Existen otros servidores MCP diseñados para codificación, como DesktopCommander y codemcp . Sin embargo, hasta donde sabemos, ninguno ofrece herramientas de recuperación y edición de código semántico; se basan exclusivamente en el análisis de texto. Es la integración de los servidores de lenguaje y el MCP lo que hace a Serena único y tan potente para tareas de codificación complejas, especialmente en el contexto de bases de código extensas.
De forma predeterminada, Serena realizará un proceso de incorporación al iniciar un proyecto por primera vez. El objetivo es que Serena se familiarice con el proyecto y guarde recuerdos que pueda utilizar en futuras interacciones.
Las memorias son archivos almacenados en .serena/memories/ , en el directorio del proyecto, que el agente puede leer. Puede leerlas y modificarlas según sea necesario; también puede agregar nuevas manualmente. Todos los archivos del directorio .serena/memories/ son archivos de memoria.
Descubrimos que los recuerdos mejoran significativamente la experiencia del usuario con Serena. Serena recibe instrucciones para crear nuevos recuerdos cuando sea necesario.
El comportamiento y el conjunto de herramientas de Serena se pueden ajustar mediante contextos y modos . Esto permite un alto grado de personalización para adaptarse mejor a su flujo de trabajo y al entorno en el que opera Serena.
Un contexto define el entorno general en el que opera Serena. Influye en el mensaje inicial del sistema y en el conjunto de herramientas disponibles. Un contexto se configura al iniciar Serena (p. ej., mediante las opciones de la CLI para un servidor MCP o en el script del agente) y no se puede modificar durante una sesión activa.
Serena viene con contextos predefinidos:
desktop-app : Adaptada para usar con aplicaciones de escritorio como Claude Desktop. Suele ser la opción predeterminada.agent : Diseñado para escenarios donde Serena actúa como un agente más autónomo, por ejemplo, cuando se usa con Agno.ide-assistant : optimizado para la integración en IDE como VSCode, Cursor o Cline, centrándose en la asistencia de codificación en el editor.Debes elegir el contexto que mejor se adapte a tu integración.
Los modos refinan aún más el comportamiento de Serena para tareas específicas o estilos de interacción. Se pueden activar varios modos simultáneamente, lo que permite combinar sus efectos. Los modos influyen en el mensaje del sistema y también pueden modificar el conjunto de herramientas disponibles, excluyendo algunas.
Algunos ejemplos de modos integrados incluyen:
planning : Serena se centra en tareas de planificación y análisis.editing : Optimiza Serena para tareas de modificación directa de código.interactive : Adecuado para un estilo de interacción conversacional de ida y vuelta.one-shot : configura Serena para tareas que deben completarse en una sola respuesta, a menudo se utiliza con planning para generar informes o planes iniciales.no-onboarding : omite el proceso de incorporación inicial si no es necesario para una sesión en particular.onboarding : (generalmente se activa automáticamente) Se centra en el proceso de incorporación del proyecto.Los modos se pueden configurar al inicio (similar a los contextos), pero también se pueden cambiar dinámicamente durante una sesión. Puede indicarle al LLM que use la herramienta switch_modes para activar un conjunto diferente de modos (por ejemplo, "cambiar a los modos de planificación y de una sola sesión").
:warning: Compatibilidad de modos : Si bien se pueden combinar modos, algunos pueden ser semánticamente incompatibles (p. ej., interactive y one-shot ). Serena actualmente no impide combinaciones incompatibles; el usuario debe elegir la configuración de modo adecuada.
Puedes crear tus propios contextos y modos para adaptar Serena con precisión a tus necesidades:
.yml en los directorios config/contexts/ o config/modes/ de tu repositorio local de Serena. Estos contextos/modos personalizados se registrarán automáticamente y estarán disponibles por su nombre de archivo (sin la extensión .yml ). También aparecerán en las listas de contextos/modos disponibles..yml personalizado para un contexto o modo.Un archivo YAML de contexto o modo generalmente define:
name : (opcional si se utiliza el nombre de archivo) El nombre del contexto/modo.prompt : Una cadena que se incorporará al indicador del sistema de Serena.description : (opcional) Una breve descripción.excluded_tools : una lista de nombres de herramientas (cadenas) para deshabilitar cuando este contexto/modo está activo.Esta personalización permite una profunda integración y adaptación de Serena a los requisitos específicos del proyecto o preferencias personales.
Al usar Serena a través de un cliente MCP, puede usarlo junto con otros servidores MCP. Sin embargo, tenga cuidado con las colisiones de nombres de herramientas. Consulte la información anterior.
Actualmente, existe una colisión con el popular servidor MCP del sistema de archivos. Dado que Serena también proporciona operaciones del sistema de archivos, probablemente no sea necesario habilitarlos simultáneamente.
Seguiremos recopilando las mejores prácticas a medida que la comunidad de Serena crece. A continuación, se presenta un breve resumen de lo que aprendimos al usar Serena internamente.
La mayoría de estas recomendaciones son válidas para cualquier agente de codificación, incluidos todos los agentes mencionados anteriormente.
Para nuestra sorpresa, Serena pareció funcionar mejor con la versión no pensante de Claude 3.7 que con su versión pensante (aún no hemos hecho comparaciones exhaustivas con Gemini). La versión pensante tardaba más, presentaba más dificultades para usar las herramientas y, a menudo, simplemente escribía código sin leer suficiente contexto.
En nuestros experimentos iniciales, Gemini pareció funcionar muy bien. Lamentablemente, Gemini no es compatible con MCP (¿todavía?), por lo que la única forma de usarlo es mediante una clave API. Lo bueno es que Gemini es relativamente económico y admite contextos de gran longitud.
En la primera interacción, se le indica a Serena que realice la incorporación y escriba los primeros archivos de memoria. A veces (según el LLM), los archivos no se escriben en el disco. En ese caso, simplemente pídale a Serena que escriba las memorias.
En esta fase, Serena suele leer y escribir bastante texto, completando así el contexto. Recomendamos cambiar a otra conversación una vez realizada la incorporación para no quedarse sin tokens. La incorporación solo se realizará una vez, a menos que la active explícitamente.
Luego de la incorporación, te recomendamos que eches un vistazo rápido a las memorias y, si es necesario, las edites o agregues otras.
Es mejor iniciar una tarea de generación de código desde un estado limpio de Git. Esto no solo facilitará la inspección de los cambios, sino que también permitirá que el propio modelo vea qué ha cambiado al llamar git diff y, por lo tanto, se corrija o continúe trabajando en una conversación de seguimiento si es necesario.
Importante : Dado que Serena escribirá en archivos usando los finales de línea nativos del sistema y podría querer ver la diferencia de Git, es importante establecer git config core.autocrlf en " true en Windows. Con git config core.autocrlf " en false en Windows, podrías obtener grandes diferencias debido únicamente a los finales de línea. Generalmente, es recomendable habilitar esta configuración de Git en Windows:
En nuestra experiencia, los LLM son muy deficientes para contar, es decir, tienen problemas para insertar bloques de código en el lugar correcto. La mayoría de las operaciones de edición se pueden realizar a nivel simbólico, lo que permite solucionar este problema. Sin embargo, a veces, las inserciones a nivel de línea son útiles.
Se le indica a Serena que verifique dos veces los números de línea y cualquier bloque de código que editará, pero puede resultarle útil indicarle explícitamente cómo editar el código si surge algún problema.
Para tareas largas y complejas, o en las que Serena ha leído mucho contenido, es posible que se alcance el límite de tokens de contexto. En ese caso, suele ser recomendable continuar en una nueva conversación. Serena cuenta con una herramienta dedicada a crear un resumen del estado actual del progreso y toda la información relevante para continuarlo. Puedes solicitar la creación de este resumen y guardarlo en una memoria. Después, en una nueva conversación, puedes pedirle a Serena que lea la memoria y continúe con la tarea. En nuestra experiencia, esto funcionó muy bien. La ventaja es que, al no tener que resumir en una sola sesión, Serena no suele perderse (a diferencia de otros agentes que resumen en segundo plano), y además se le indica que compruebe ocasionalmente si va por buen camino.
Además, a Serena se le indica que sea frugal con el contexto (por ejemplo, que no lea los cuerpos de los símbolos de código innecesariamente), pero descubrimos que Claude no siempre es muy bueno en ser frugal (Gemini parecía ser mejor en eso). Puedes indicarle explícitamente que no lea los cuerpos si sabes que no es necesario.
Claude Desktop le preguntará antes de ejecutar una herramienta. Para la mayoría de las herramientas, puede simplemente hacer clic en "Permitir para este chat", especialmente si todos sus archivos están bajo control de versiones. Una excepción es la herramienta execute_shell_command ", donde podría querer inspeccionar cada llamada individualmente. Recomendamos revisar cada llamada a este comando y no habilitarlo para todo el chat.
Serena usa la estructura del código para buscar, leer y editar código. Esto significa que funcionará bien con código bien estructurado, pero podría fallar con código completamente desestructurado (como una clase-Dios con funciones enormes y no modulares). Las anotaciones de tipo también son muy útiles en este caso. Cuanto mejor sea tu código, mejor funcionará Serena. Por lo tanto, generalmente recomendamos escribir código bien estructurado, modular y tipado; no solo te ayudará a ti, sino también a tu IA.
Serena no puede depurar (de momento, ningún asistente de programación puede hacerlo, según nuestro conocimiento). Esto significa que, para mejorar los resultados dentro de un bucle de agente , Serena necesita obtener información mediante la ejecución de pruebas, scripts, análisis de errores, etc. Suele ser muy útil incluir numerosos mensajes de registro con información explícita y contar con pruebas significativas. Estas últimas, en particular, suelen ayudar al agente a autocorregirse.
Generalmente recomendamos comenzar una tarea de edición desde un estado en el que se aprueben todas las pruebas y comprobaciones de pelusa.
Descubrimos que suele ser buena idea dedicar tiempo a conceptualizar y planificar una tarea antes de implementarla, especialmente en tareas importantes. Esto ayuda a obtener mejores resultados y a aumentar la sensación de control y a mantenerse al tanto del proceso. Puedes crear un plan detallado en una sesión, donde Serena podría leer gran parte de tu código para crear el contexto, y luego continuar con la implementación en otra (posiblemente después de crear memorias adecuadas).
El soporte para servidores MCP en Claude Desktop y los diversos SDK de servidores MCP son desarrollos relativamente nuevos y pueden presentar inestabilidades.
La configuración de un servidor MCP puede variar según la plataforma y el cliente. Recomendamos usar siempre rutas absolutas, ya que las rutas relativas pueden ser fuente de errores. El servidor de idioma se ejecuta en un subproceso independiente y se llama con asyncio; a veces, un cliente puede provocar un bloqueo. Si la ventana de registro de Serena está activada y desaparece, sabrá qué ha ocurrido.
Es posible que algunos clientes (como Goose) no finalicen correctamente los servidores MCP. Busque procesos de Python colgados y finalícelos manualmente, si es necesario.
Para facilitar la resolución de problemas, hemos creado una pequeña utilidad de interfaz gráfica de usuario para el registro. Para la mayoría de los clientes, recomendamos habilitarla a través de la configuración del proyecto ( project.yml ) si surgen problemas. Muchos clientes también generan registros de MCP que pueden ayudar a identificar problemas.
Es posible que la interfaz gráfica de registro no funcione en todos los clientes ni en todos los sistemas. Actualmente, no funciona en macOS ni con extensiones de VSCode como Cline.
Construimos Serena sobre múltiples tecnologías de código abierto existentes, siendo las más importantes:
Sin estos proyectos, Serena no habría sido posible (o habría sido significativamente más difícil de construir).
Es muy fácil ampliar la funcionalidad de IA de Serena con tus propias ideas. Simplemente implementa una nueva herramienta subclasificándola de serena.agent.Tool e implementa el método apply (no forma parte de la interfaz; consulta el comentario en Tool ). Por defecto, SerenaAgent tendrá acceso inmediato a ella.
Añadir compatibilidad con un nuevo idioma también es relativamente sencillo. ¡Estamos deseando ver qué aporta la comunidad! Para más información sobre cómo contribuir, consulta aquí .
Aquí está la lista completa de las herramientas de Serena con una breve descripción (salida de uv run serena-list-tools ):
activate_project : Activa un proyecto por nombre.check_onboarding_performed : Comprueba si ya se realizó la incorporación del proyecto.create_text_file : crea/sobrescribe un archivo en el directorio del proyecto.delete_lines : elimina un rango de líneas dentro de un archivo.delete_memory : elimina una memoria del almacén de memoria específico del proyecto de Serena.execute_shell_command : ejecuta un comando de shell.find_referencing_code_snippets : busca fragmentos de código en los que se hace referencia al símbolo en la ubicación indicada.find_referencing_symbols : busca símbolos que hacen referencia al símbolo en la ubicación dada (opcionalmente filtrado por tipo).find_symbol : realiza una búsqueda global (o local) de símbolos con/que contengan un nombre/subcadena determinado (opcionalmente filtrado por tipo).get_active_project : Obtiene el nombre del proyecto actualmente activo (si hay alguno) y enumera los proyectos existentesget_current_config : imprime la configuración actual del agente, incluidos los modos activos, las herramientas y el contexto.get_symbols_overview : obtiene una descripción general de los símbolos de nivel superior definidos en un archivo o directorio determinado.initial_instructions : Obtiene las instrucciones iniciales del proyecto actual. Solo debe usarse en configuraciones donde no se puede configurar el indicador del sistema, por ejemplo, en clientes sin control, como Claude Desktop.insert_after_symbol : inserta contenido después del final de la definición de un símbolo dado.insert_at_line : inserta contenido en una línea determinada de un archivo.insert_before_symbol : inserta contenido antes del comienzo de la definición de un símbolo dado.list_dir : enumera archivos y directorios en el directorio dado (opcionalmente con recursión).list_memories : enumera los recuerdos en el almacén de memoria específico del proyecto de Serena.onboarding : realiza la onboarding (identificando la estructura del proyecto y las tareas esenciales, por ejemplo, para pruebas o construcción).prepare_for_new_conversation : proporciona instrucciones para prepararse para una nueva conversación (para continuar con el contexto necesario).read_file : lee un archivo dentro del directorio del proyecto.read_memory : lee la memoria con el nombre dado desde el almacén de memoria específico del proyecto de Serena.replace_lines : reemplaza un rango de líneas dentro de un archivo con contenido nuevo.replace_symbol_body : reemplaza la definición completa de un símbolo.restart_language_server : reinicia el servidor de idioma, puede ser necesario cuando se realizan ediciones que no se realizan a través de Serena.search_for_pattern : realiza una búsqueda de un patrón en el proyecto.summarize_changes : proporciona instrucciones para resumir los cambios realizados en el código base.switch_modes : activa los modos proporcionando una lista de sus nombresthink_about_collected_information : Herramienta de pensamiento para reflexionar sobre la integridad de la información recopilada.think_about_task_adherence : herramienta de pensamiento para determinar si el agente todavía está encaminado con la tarea actual.think_about_whether_you_are_done : Herramienta de pensamiento para determinar si la tarea está realmente completada.write_memory : escribe una memoria nombrada (para referencia futura) en el almacén de memoria específico del proyecto de Serena.You must be authenticated.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Un agente de codificación completo que utiliza operaciones simbólicas (habilitadas por servidores de lenguaje) y funciona correctamente incluso con bases de código extensas. Esencialmente, una alternativa gratuita a Cursor, Windsurf Agents, Cline, Roo Code y otros.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/oraios/serena'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server