Claude Code MCP Serena 완벽 가이드: 토큰 70% 절약하는 무료 AI 코딩 어시스턴트 설치와 활용법

실제 경험과 인사이트를 AI와 함께 정리한 글 2025. 10. 3. 13:22

Claude Desktop이나 Claude Code를 사용하면서 이런 답답함을 느낀 적 있으신가요? 프로젝트 구조를 매번 다시 설명해야 하고, 대화가 길어지면 컨텍스트를 잃어버리고, 코드를 수정할 때마다 전체 파일을 읽어야 해서 토큰이 순식간에 소진되는 경험 말입니다.

MCP Serena (Model Context Protocol Serena)는 이 모든 문제를 해결하는 오픈소스 도구입니다. Claude Code와 MCP Serena를 함께 사용하면 월 $20-40의 구독료 없이도 Cursor나 Windsurf 같은 AI IDE의 핵심 기능을 Claude Desktop에서 사용할 수 있게 됩니다. MCP Serena는 Anthropic의 Model Context Protocol과 Microsoft의 Language Server Protocol을 결합하여 Claude Code의 능력을 극대화합니다.

MCP Serena가 해결하는 Claude Code의 문제

1. 토큰 낭비 문제

기존 방식은 간단한 함수 하나를 수정하려고 해도 전체 파일을 읽어야 합니다:

# 기존 방식: 2000줄 파일 전체를 읽음 (약 3000 토큰)
"auth.py 파일을 읽고 authenticate 함수를 수정해줘"

# Serena 방식: 필요한 함수만 정확히 가져옴 (약 50 토큰)
"authenticate 함수의 정의를 가져와서 수정해줘"

실제 측정 결과: Claude Code에 MCP Serena 적용 시 복잡한 기능 구현에서 60-70% 토큰 절약

2. 컨텍스트 손실 문제

Claude는 대화가 길어지면 초반 정보를 압축하거나 버립니다. 프로젝트 구조, 코딩 컨벤션, 아키텍처 결정사항이 사라지죠.

Serena의 해결책:

.serena/memories/ 디렉토리에 프로젝트 지식을 영구 저장
새 세션에서도 이전 작업 내용을 기억
프로젝트별 컨텍스트를 자동으로 로드

3. 정확도 문제

텍스트 검색은 "read"를 찾을 때 "already", "thread", "readFile" 등을 모두 찾습니다. Serena는 심볼 레벨에서 정확히 원하는 것만 찾습니다.

핵심 기술: MCP + LSP의 시너지

Model Context Protocol (MCP)

Anthropic이 2024년 11월에 발표한 MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜입니다. "AI를 위한 USB-C"라고 생각하면 됩니다.

{
  "tools": ["find_symbol", "replace_symbol_body", "execute_command"],
  "resources": ["project_structure", "memory_files"],
  "prompts": ["onboard_project", "analyze_codebase"]
}

Language Server Protocol (LSP)

Microsoft가 VS Code를 위해 만든 LSP는 IDE의 코드 인텔리전스를 제공합니다. Go-to-definition, Find-references 같은 기능이 모두 LSP 덕분입니다.

Serena의 혁신: 두 프로토콜의 결합

사용자 → Claude → MCP → Serena → LSP → 언어 서버
                    ↓
                심볼 레벨 코드 이해
                    ↓
                정확한 코드 수정

이 조합으로 Claude는 단순한 텍스트 편집기가 아닌 진짜 IDE처럼 작동합니다.

Claude Code에 MCP Serena 설치하기 (5분)

사전 준비

Python 3.11+ 설치 확인
uv 패키지 매니저 설치

Claude Desktop과 Claude Code 설정

방법 1: 가장 간단한 설치 (uvx 사용)

설정 파일 편집:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "serena": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/oraios/serena",
        "serena",
        "start-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

방법 2: 로컬 설치 (커스터마이징 필요시)

# 1. 레포지토리 클론
git clone https://github.com/oraios/serena
cd serena

# 2. 설정 편집 (선택사항)
uv run serena config edit

# 3. Claude Desktop 설정

{
  "mcpServers": {
    "serena": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/serena",
        "serena",
        "start-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Claude Code CLI에 MCP Serena 추가

# 한 줄로 설치 완료
claude mcp add serena -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena \
  serena start-mcp-server --context ide-assistant --project $(pwd)

설치 확인

Claude Desktop 재시작
입력창 우측 하단에 망치 아이콘(🔨) 확인
대화에서 테스트: "Show me Serena's available tools"
대시보드 접속: http://localhost:24282/dashboard/index.html

MCP Serena 실전 활용법

1. 프로젝트 온보딩 (필수!)

첫 사용 시 한 번만 실행:

"Perform Serena onboarding for this project"
또는
"이 프로젝트를 Serena로 온보딩해줘"

온보딩이 자동으로 생성하는 것:

project_structure.md: 디렉토리 구조와 주요 파일
tech_stack.md: 사용 언어, 프레임워크, 라이브러리
code_conventions.md: 감지된 코딩 스타일

⚠️ 주의: 온보딩은 토큰을 많이 소비합니다. 무료 티어 사용자는 한도를 확인하세요.

2. 심볼 기반 작업

코드 탐색

"Find all functions related to authentication"
"Show me the definition of the UserService class"
"Find all references to the calculateTotal method"

정확한 수정

"Replace the body of authenticate function with improved error handling"
"Rename all occurrences of oldVariable to newVariable"
"Insert logging after each database query"

3. 메모리 활용

작업 연속성 유지

# 세션 종료 전
"Save current progress to memory with summary"

# 다음 세션
"Read previous session memory and continue the refactoring"

프로젝트 지식 저장

"Write a memory about the authentication flow architecture"
"Document the API rate limiting strategy in memory"

4. 대규모 프로젝트 최적화

# 사전 인덱싱으로 속도 향상
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena project index

# 특정 언어 서버 설정
serena project generate-yml
# project.yml 편집하여 언어별 최적화

실제 성과와 한계

성공 사례: Next.js OAuth 구현 with Claude Code

기존 방식 (Claude Code만 사용, MCP Serena 없이)

시간: 30분
토큰: 13,500
문제점: 제네릭한 코드, 프로젝트 패턴 무시, 수동 통합 필요

Claude Code + MCP Serena + Sequential Thinking + Context7

시간: 8분 (73% 단축)
토큰: 3,950 (71% 절약)
장점: 기존 패턴 자동 준수, 최신 문법 사용, 완벽한 통합

현실적인 한계: Python 프로젝트에서 Claude Code + MCP Serena 조합

실제 측정에서 놀라운 결과가 나왔습니다:

Python 프로젝트 (3만 줄) 동일 작업

Claude Code + MCP Serena: 85k 토큰, 35분
Claude Code만 사용: 42k 토큰, 10분 ⚠️

왜 이런 역전이 일어났을까?

Python 인덴트 문제: 심볼 교체 시 인덴트가 깨져서 추가 수정 필요
오버엔지니어링: 단순 작업에 과도한 도구 체인
언어 특성: 동적 타입 언어에서는 LSP의 이점이 제한적

언어별 효과

언어	효과	이유
TypeScript	⭐⭐⭐⭐⭐	강타입, 명확한 심볼 경계
Go	⭐⭐⭐⭐⭐	간단한 구조, 빠른 LSP
Rust	⭐⭐⭐⭐	rust-analyzer 성능 우수
Python	⭐⭐	인덴트 문제, 동적 타입
JavaScript	⭐⭐⭐	타입 정보 부족
Java	⭐⭐⭐	LSP 시작 느림

Claude Code MCP Serena 최적화 팁

프로 팁

1. Git과 함께 사용

# 작업 전 커밋으로 안전망 구축
git commit -am "Before AI changes"

# Claude가 변경사항을 git diff로 확인 가능
# 자체 검증 능력 향상

2. 컨텍스트 모드 활용

# IDE 통합용
--context ide-assistant

# 자율 에이전트용
--context agent

# 일반 데스크톱용 (기본)
--context desktop-app

3. 다른 MCP와 조합

황금 조합:

Serena: 코드 분석과 수정
Sequential Thinking: 구조화된 의사결정
Context7: 최신 라이브러리 문서

일반적인 문제 해결

Windows npm 오류

Error: npm command not found (exit code 127)

해결: 시스템 레벨 Node.js 설치 또는 PATH 환경변수 설정

대시보드가 안 열릴 때

# 포트 확인
lsof -i :24282  # macOS/Linux
netstat -ano | findstr :24282  # Windows

# 다른 포트 사용
dashboard_port: 8080  # serena_config.yml

Python 인덴트 깨짐

# .serena/project.yml
read_only: true  # 읽기 전용 모드로 분석만

메모리 정확도 문제

.serena/memories/ 디렉토리의 마크다운 파일을 직접 편집 가능

결론: MCP Serena를 언제 써야 할까?

✅ MCP Serena가 Claude Code에서 빛나는 순간

대규모 TypeScript/Go 프로젝트: 1000+ 파일
복잡한 리팩토링: 여러 파일에 걸친 심볼 변경
코드 분석: 의존성 파악, 구조 이해
토큰 예산 제한: 무료 티어 사용자
세션 연속성 필요: 장기 프로젝트

❌ Claude Code에서 MCP Serena를 피해야 할 때

Python 위주 프로젝트: 인덴트 문제
작은 프로젝트: 100개 미만 파일
단순 스크립트: 오버헤드가 이점보다 큼
빠른 프로토타이핑: 구조가 자주 변경
버그 헌팅: 넓은 컨텍스트가 필요한 경우

Claude Code와 MCP Serena의 하이브리드 접근법

# 분석 단계: Serena ON
"Analyze the project structure and find all authentication code"

# 편집 단계: Serena OFF (Python의 경우)
"Now edit the file directly"

# 검증 단계: Serena ON
"Verify all references are updated correctly"

최종 평가

종합 점수: ★★★★☆ (4.0/5)

혁신성: ★★★★★ (LSP + MCP 융합)
실용성: ★★★☆☆ (언어/상황별 차이)
안정성: ★★★★☆ (지속적 개선 중)
비용 효율: ★★★★★ (완전 무료)
학습 곡선: ★★★☆☆ (초기 설정 필요)

핵심 메시지

Claude Code와 MCP Serena의 조합은 "은탄환"이 아닌 "전문 도구"입니다. 모든 상황에 완벽한 해결책은 아니지만, 적절한 상황에서는 극적인 생산성 향상을 가져다줍니다.

기억할 점:

Claude Code의 토큰 효율성과 MCP Serena의 심볼 레벨 이해가 만나면, 도구의 가치는 마케팅이 아닌 실제 측정 가능한 개선으로 증명됩니다.

MCP Serena의 진정한 가치는 단순한 토큰 절약이 아니라, Claude Code와 AI 코딩 어시스턴트의 미래 방향을 제시한다는 점입니다. LSP와 MCP의 결합은 Claude Code가 코드를 이해하는 방식의 패러다임 전환을 의미합니다.

추가 리소스

이 글은 실제 사용 경험과 커뮤니티 피드백, 측정 데이터를 기반으로 작성되었습니다. 프로젝트 특성에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.

최종 업데이트: 2025년 1월
작성자 기여: 실제 사용자 경험 + 기술 문서 분석 + 커뮤니티 피드백 종합

Claude Code + MCP Serena 빠른 시작 체크리스트

Python 3.11+ 설치됨
uv 패키지 매니저 설치됨
Claude Desktop 또는 Claude Code 최신 버전
프로젝트 백업 완료
Claude Code 토큰 한도 확인 (온보딩용)
Git 리포지토리 초기화됨

준비가 되셨다면, 위의 Claude Code MCP Serena 설치 가이드를 따라 시작하세요. 5분이면 충분합니다! 🚀

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