GitHub Copilot × Serena MCP でどんな分析ができるのか試してみた

はじめに

生成AIアシスタントを開発に活用する流れは加速していますが、実際のところ

プロジェクト全体をどの程度理解させられるのか
モジュール間の依存関係をどこまで自動で可視化できるのか
設計資料の作成をどの程度支援できるのか

といった点は、実際に動かしてみないと分かりません。

そこで今回は、Serena MCP を導入し、GitHub Copilot と組み合わせて検証しました。

Serena MCP とは？

Serena MCP は、Model Context Protocol (MCP) に対応した開発支援用のサーバーです。
MCP は「AIエージェントと外部ツールをつなぐ共通プロトコル」で、GitHub Copilot や Cursor などのエディタから利用できます。

Serena MCP を導入することで、AI は単に自然言語を処理するだけでなく、以下のような 開発者向けの“道具” にアクセスできるようになります。

プロジェクト全体のファイル・モジュール構造を解析
関数やクラスのシンボル情報を抽出
モジュール間の依存関係を可視化
設計資料のたたき台を生成

つまり 「Copilot がプロジェクトの内部を理解するための眼と手を与える仕組み」 が Serena MCP です。

今回は VS Code での利用を前提に検証を行いました。

検証環境

OS: Windows 10
エディタ: VS Code
GitHub Copilot 有効化済み
Python / pip 導入済み
uv / uvx 導入済み

動作確認コマンド

環境が正しく整っているかを確認するため、以下のコマンドでバージョンが表示されることをチェックしました。

plaintext

python --version
pip --version
uv --version
uvx --version

下記のように、それぞれバージョンが表示されればOKです。

plaintext

C:\Users\user>python --version
Python 3.13.7
C:\Users\user>pip --version
pip 25.2 from C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pip (python 3.13)
C:\Users\user>uv --version
uv 0.8.12 (36151df0e 2025-08-18)
C:\Users\user>uvx --version
uvx 0.8.12 (36151df0e 2025-08-18)

補足: `python --version` が「Python」とだけ表示される場合

Windows 10 では、Microsoft Store のプレースホルダが先に呼ばれてしまい、バージョンが表示されないことがあります。
その場合、Copilot でエラーとなる可能性があるため、下記を試してください。

py --version を試す（Windows 標準ランチャーで確認できることが多い）
where python で実際に呼ばれているパスを確認
PATH に正しい Python 実行ファイル（例: C:\Users\<ユーザー名>\AppData\Local\Programs\Python\Python313\）が含まれているかをチェック
Microsoft Store 版のエイリアスが競合している場合は、「アプリ実行エイリアスの管理」から python.exe / python3.exe を無効化すると解決できるケースがあります

Serena MCP の導入

1. 起動テスト

GitHub リポジトリから直接取得してローカルで MCP サーバーを起動します。

uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server

実行するとブラウザに Serena MCP のダッシュボードが開き、提供されている MCP ツール一覧やログを確認できます。

これはあくまで確認用ビューなので、ブラウザを閉じてもサーバープロセス自体は動作を続けます。

2. VS Code / Copilot との連携

VS Code と GitHub Copilot から Serena MCP を使えるようにするため、MCPサーバの設定ファイルを作成します。ワークスペース直下の .vscode/mcp.json に以下の設定を追加します。

plaintext

{
  "servers": {
    "serena": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/oraios/serena",
        "serena-mcp-server",
        "--context",
        "ide-assistant"
      ],
      "env": {
        "SERENA_LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}

全体構造

servers : MCP サーバーの一覧を定義するキー。
serena : サーバー名。任意に決められますが、ここでは「serena」としておくことで、Copilot Chat から serena を指定して利用できます。

コマンド

"command": "uvx"

実際に MCP サーバーを起動するコマンド。
uvx は Python 用のパッケージ実行ツールで、Node.js の npx と同じように「一時的にパッケージを取得して実行」できます。
- つまり「uvx を使って Serena を起動しなさい」という指定。

args

plaintext

"args": [
  "--from",
  "git+https://github.com/oraios/serena",
  "serena-mcp-server",
  "--context",
  "ide-assistant"
]

--from : どこからパッケージを取ってくるかを指定。
git+https://github.com/oraios/serena : Serena を GitHub リポジトリから直接取得。
serena-mcp-server : 実行するエントリーポイント。Serena を MCP サーバーモードで起動します。
--context ide-assistant : 起動時のコンテキスト指定。IDE（VS Code）向けのアシスタントモードで動かすオプションです。

env

plaintext

"env": {
  "SERENA_LOG_LEVEL": "info"
}

環境変数を設定するセクション。
SERENA_LOG_LEVEL=info により、ログ出力を「info レベル」に設定しています。
- より詳細に見たい場合は debug
- 必要最低限だけにしたい場合は error

VS Code を再起動し、Copilot Chat にて

plaintext

@workspace show mcp servers

と入力すると、serena が表示されることを確認できます。

Serena MCP の起動と実行

1. 起動

VSCode上で起動します。serenaのMCPサーバの歯車マークから「サーバの起動」、もしくは mcp.jsonファイル上にある「起動」から起動します。

2. 実行の流れ

初期化フェーズ

activate_project: プロジェクトをアクティベート
check_onboarding_performed: 初回セットアップ確認
read_memory: 前回解析データの読み込み

解析フェーズ

list_dir: ディレクトリ構造スキャン
find_symbol: 関数・クラス検索
get_symbols_overview: 全体シンボル概要取得
find_referencing_symbols: 依存関係調査

3. 正常動作の確認ポイント

各コマンドに緑のチェックマーク（✅）が表示される
"serena (MCP サーバー)" の表記でサーバー接続が確認できる
エラーメッセージが表示されない

試してみた

1. プロジェクト解析

プロンプト例

Serena MCP のツールを使って、このプロジェクト全体を解析してください。
- 出力は Markdown
- 章立ては「システム概要」「主要モジュール一覧」「依存関係図」の3つだけ
- 依存関係図は mermaid.js の graph TD 形式で描画
- 各モジュールの説明は1〜2文で簡潔に

出力イメージ

下記はVSCodeコマンドで >Chat:Export Chat をしてチャット履歴をエクスポートしたものです。

2. 特定のフォルダ配下の関数・クラスの列挙

プロンプト例

src/ 配下の公開関数とクラスを列挙してください。
役割・引数・戻り値・主な呼び出し元トップ3を表にまとめ、参照関係の取得には find_symbol / find_referencing_symbols を利用してください。

出力イメージ

下記はVSCodeコマンドで >Chat:Export Chat をしてチャット履歴をエクスポートしたものです。

3. 詳細なプロジェクト解析 (API一覧、リスク分析含む)

プロンプト例

Serena MCP のツールを使って、このプロジェクトを解析してください。
章立て：システム概要 / モジュール構成 / データモデル / 主要フロー / 外部連携 / 非機能要件 / リスクと改善提案公開APIは表でまとめ、依存関係は mermaid の図として出力してください。

出力イメージ

下記はVSCodeコマンドで >Chat:Export Chat をしてチャット履歴をエクスポートしたものです。

まとめ

今回、プロジェクト単位で Serena MCP を試運転したことで、
・設計書のたたき台生成
・モジュール間依存の可視化
・API カタログ化
といった分析が短時間で可能であることを確認できました。
特に印象的だったのは、ファイルを直接全部 LLM に突っ込むのではなく、
言語サーバ（LSP）経由で必要なシンボルや参照情報だけを返しているようなので、
レスポンスが驚くほど早いという点です。
まだ試運転の段階なので、どういった使い方が最も効果的かは未知数ですが…
エージェントが使える道具として導入することで、精度向上や活用の幅が広がる気配を感じています。

はじめに

Serena MCP とは？

検証環境

動作確認コマンド

補足: python --version が「Python」とだけ表示される場合

Serena MCP の導入

1. 起動テスト

2. VS Code / Copilot との連携

全体構造

コマンド

args

env

Serena MCP の起動と実行

1. 起動

2. 実行の流れ

3. 正常動作の確認ポイント

試してみた

1. プロジェクト解析

プロンプト例

出力イメージ

2. 特定のフォルダ配下の関数・クラスの列挙

プロンプト例

出力イメージ

3. 詳細なプロジェクト解析 (API一覧、リスク分析含む)

プロンプト例

出力イメージ

まとめ

補足: `python --version` が「Python」とだけ表示される場合