خادم MCP iterm-mcp

ماذا يفعل خادم MCP “iterm-mcp”؟

خادم MCP iterm-mcp هو خادم بروتوكول Model Context مصمم لتوفير وصول مباشر للمساعدين الذكيين إلى جلسة iTerm الخاصة بك. هذا الأداة القوية تُمكّن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من تنفيذ الأوامر، والتفاعل مع بيئات REPL، وإدارة سير العمل الطرفي ضمن نافذة iTerm النشطة حاليًا. من خلال ربط عملاء الذكاء الاصطناعي ببيئة الطرفية، يعزز iterm-mcp سير العمل التطويري من خلال وصول طبيعي ومشترك - مسهلاً مهام مثل تشغيل أوامر shell، فحص مخرجات الطرفية، وإرسال محارف التحكم (مثل إشارات المقاطعة). يضمن استخدامه الفعال للتوكنات إظهار المخرجات ذات الصلة فقط، وتعتمد تكامله البسيط على الحد الأدنى من المتطلبات، مما يجعله سهل الدمج مع منصات مثل Claude Desktop وغيرها من العملاء الداعمين لـ MCP، لتسهيل دعم CLI وREPL للمطورين.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب أوامر موثقة صراحة في المستودع.

قائمة المصادر

لا توجد مصادر موثقة صراحة في المستودع.

قائمة الأدوات

• write_to_terminal
  يكتب مدخلاً إلى جلسة iTerm النشطة. يُستخدم عادةً لتشغيل أوامر shell ويعيد عدد أسطر المخرجات الناتجة.

• read_terminal_output
  يقرأ عددًا محددًا من الأسطر من مخرجات الطرفية في iTerm النشط، مما يسمح للنماذج بجلب أحدث نشاط للطرفية.

• send_control_character
  يرسل محارف التحكم (مثل Ctrl+C أو Ctrl+Z) إلى جلسة iTerm النشطة لدعم إيقاف أو تعليق العمليات.

استخدامات هذا الخادم MCP

• أتمتة ومساعدة REPL
  تمكّن LLMs من التفاعل مع جلسات REPL الحية، وتنفيذ الأوامر، وفحص النتائج، وإدارة سير العمل متعدد الخطوات بشكل تفاعلي.

• أتمتة سير عمل CLI
  تتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ ومراقبة أوامر shell، وأتمتة المهام التطويرية الروتينية، والتعامل مع تحليل المخرجات أو معالجة الأخطاء.

• فحص مخرجات الطرفية
  يمكن للنماذج فحص المخرجات الحالية أو السابقة للطرفية، والإجابة على الأسئلة حول ما هو ظاهر على الشاشة، والمساعدة في تصحيح الأخطاء أو تحليل السجلات.

• إدارة العمليات
  من خلال محارف التحكم، يمكن للمطورين تفويض مهام إيقاف أو تعليق أو استئناف العمليات إلى المساعدين الذكيين لتحسين أمان سير العمل.

• تنفيذ واختبار الأكواد
  يسهل تشغيل مقتطفات الأكواد أو السكريبتات مباشرة ضمن الطرفية، حيث يلتقط النموذج الذكي النتائج ويتابع التكرار بناءً عليها.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js (الإصدار 18 أو أحدث) وiTerm2 على جهاز Mac لديك وتشغيلهما.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf (راجع وثائق Windsurf لمعرفة المسار).
3. أضف إعدادات خادم MCP iterm-mcp تحت قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "iterm-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "iterm-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ ملف الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد بمحاولة الاتصال بـ iterm-mcp من واجهة Windsurf.

تأمين مفاتيح API:
إذا كان الخادم يتطلب متغيرات بيئة أو قيمًا سرية، أضفها هكذا:

{
  "mcpServers": {
    "iterm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "iterm-mcp"],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js (الإصدار 18 أو أحدث) وiTerm2 على جهاز Mac لديك وتشغيلهما.
2. افتح ملف إعدادات Claude Desktop:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. أضف خادم iterm-mcp إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "iterm-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "iterm-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. تأكد من توفر الخادم في واجهة Claude.

تأمين مفاتيح API:
أضف القيم السرية تحت كائن env عند الحاجة.

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js (الإصدار 18 أو أحدث) وتأكد من تشغيل iTerm2.
2. افتح ملف إعدادات Cursor (راجع وثائق Cursor للمسار).
3. أدخل الإعداد التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "iterm-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "iterm-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. اختبر الاتصال من داخل Cursor.

تأمين مفاتيح API:
أضف القيم السرية عبر سمة env.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js (الإصدار 18 أو أحدث) وiTerm2 وتشغيلهما.
2. ابحث عن ملف إعدادات Cline الخاص بك.
3. أضف الإعداد التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "iterm-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "iterm-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الإعداد بالاتصال بخادم MCP الخاص بـ iTerm.

تأمين مفاتيح API:
قم بتكوين القيم السرية كمتغيرات بيئة في الإعداد، مثلاً:

{
  "mcpServers": {
    "iterm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "iterm-mcp"],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "iterm-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “MCP-name” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك (مثل “github-mcp”، “weather-api”، إلخ) واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى المعلومات المتوفرة، يقدم iterm-mcp تكاملًا قويًا مع الطرفية وتوفير الأدوات، مع تعليمات إعداد واضحة وإرشادات أمان، لكنه يفتقر إلى قوالب الأوامر الموثقة، والمصادر الصريحة، وميزات MCP المتقدمة مثل الجذور وsampling. هذا يجعله مناسبًا لسير العمل المعتمد على الطرفية، لكنه أقل ثراءً للميزات في سياقات MCP الأوسع.

تقييم MCP