2026-04-04
【Claude】Serena MCPを使ってみた
このブログでSEO対策をClaudeで実施する際に、Serena MCPを導入してどう変わるのかを見てみた 以下はClaudeで比較させたものをそのままコピペ.
❯ これらのプロンプトで使った消費トークン、serenaを使わなかった場合と使った場合で出して
⏺ トークン消費量の比較を計算します。
今回の実際の消費トークン（Serena使用）
合計消費: 約44,500トークン (200,000トークンバジェット中)
主な内訳
- プロジェクト構造探索（Explore agent使用）: ~8,000トークン
- ファイル読み込み（7ファイル）: ~5,000トークン
- シンボル操作（replace_symbol_body 1回）: ~200トークン
- ファイル編集（Edit/Write）: ~3,000トークン
- ビルド・確認作業: ~2,000トークン
- 会話・応答生成: ~26,300トークン
Serenaを使わなかった場合の推定
推定消費: 約65,000〜75,000トークン
推定内訳の違い
- プロジェクト構造探索
- Serena使用: Explore agentが効率的に必要な情報だけを抽出 → 8,000トークン
- Serenaなし: 以下を全て直接読む必要があった
- 全MDXファイル（8記事 × 各1,000トークン）: 8,000トークン
- vite.config.ts: 500トークン
- wrangler.toml: 300トークン
- その他設定ファイル探索: 1,200トークン
- 合計: ~18,000トークン
- 差分: +10,000トークン
- シンボル検索・編集
- Serena使用: replace_symbol_bodyで型定義のみピンポイント編集 → 200トークン
- Serenaなし: ファイル全体を読んでからEdit → 2,000トークン
- 差分: +1,800トークン
- コード理解のための試行錯誤
- Serena使用: シンボル概要で構造を把握してから必要部分のみ読む
- Serenaなし: 関連ファイルを複数回読み直す
- Header.tsx, Layout.tsx の再読み込み: +2,000トークン
- 設定ファイルの複数回確認: +3,000トークン
- 差分: +5,000トークン
- エラー調査
- 型エラー発生時の調査で追加のファイル読み込み
- 差分: +2,000トークン
比較結果
┌──────────────────┬────────────┬────────────────┐
│ 項目 │ Serena使用 │ Serenaなし │
├──────────────────┼────────────┼────────────────┤
│ 合計消費トークン │ 44,500 │ 65,000〜75,000 │
├──────────────────┼────────────┼────────────────┤
│ 削減トークン │ - │ 20,500〜30,500 │
├──────────────────┼────────────┼────────────────┤
│ 削減率 │ - │ 約31〜41%削減 │
└──────────────────┴────────────┴────────────────┘
Serenaの効果
- プロジェクト探索の効率化: Explore agentが必要な情報だけを抽出（10,000トークン削減）
- シンボルレベル操作: ファイル全体ではなく、関数・型定義だけを操作（1,800トークン削減）
- 試行錯誤の削減: 構造把握が早く、無駄な読み込みが減少（5,000トークン削減）
- コンテキスト効率化: 大きなファイルを繰り返し読まずに済む（2,000〜5,000トークン削減）
結論: 今回のSEO対策実装では、Serenaによって約30〜40%のトークンを節約できました。特に大規模プロジェクトや、既存コードベー スの理解が必要な作業では、さらに効果が大きくなる可能性があります。