K čemu slouží „iTerm“ MCP Server?

iTerm MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) určená pro integraci s iTerm2, oblíbeným emulátorem terminálu pro macOS. Tento server umožňuje AI asistentům programově interagovat s terminály iTerm2 prostřednictvím MCP, což umožňuje bezproblémovou automatizaci a správu terminálu v rámci vývojových workflow. Díky zpřístupnění správy terminálových relací a spouštění příkazů jako MCP nástrojů dává iTerm MCP Server vývojářům a AI agentům možnost vytvářet, spravovat a ovládat terminálové relace, spouštět shell příkazy, číst výstupy a dynamicky pracovat s více terminály. Toto propojení zvyšuje produktivitu propojením automatizace poháněné LLM a klasických terminálových operací, což je užitečné například při živém spouštění kódu, sledování logů nebo automatizovaném nastavování prostředí.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• open_terminal: Otevře novou instanci terminálu v iTerm2.
• execute_command: Spustí shell příkaz v konkrétní terminálové relaci.
• read_output: Čte a získá výstup z konkrétního terminálu.
• close_terminal: Zavře zadanou terminálovou relaci.
• list_terminals: Vypíše všechny aktuálně aktivní terminály a jejich detaily.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizované nastavení vývojového prostředí: Okamžité otevření terminálů a spuštění skriptů pro nastavení prostředí nebo příkazů, což snižuje ruční zásahy při onboardingu nebo opakovaných úkolech.
• Kontinuální integrace a testování: Použijte AI k programovému spouštění testů, zachytávání výstupů a správě buildovacích prostředí přímo z terminálu.
• Živé sledování logů: Otevírejte terminály, které sledují logovací soubory, a umožněte asistentovi číst výstupy nebo v reálném čase upozorňovat vývojáře na konkrétní vzory či chyby.
• Vzdálené spouštění příkazů: Umožněte AI agentům spouštět administrativní nebo diagnostické příkazy, získávat výstupy a reportovat výsledky pro efektivní monitoring systému či troubleshooting.
• Správa terminálových relací: Spravujte více terminálových relací (vytvoření, zavření, výpis) pomocí AI, což usnadňuje orchestraci a koordinaci komplexních vícekrokových workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

Nebyly nalezeny žádné instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

Nebyly nalezeny žádné instrukce k nastavení pro Claude.

Cursor

1. Požadavek: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js >= 14.x a používáte macOS s iTerm2.

2. Otevřete konfigurační soubor ~/.cursor/mcp.json.

3. Přidejte iTerm MCP Server vložením následujícího JSON úseku:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal": {
         "command": "npx",
         "args": ["iterm_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor.

5. Restartujte Cursor, aby se změny projevily.

6. Ověřte, že MCP server běží a je připojen k iTerm2.

Zabezpečení API klíčů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné informace o použití nebo konfiguraci API klíčů.

Cline

Nebyly nalezeny žádné instrukce k nastavení pro Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do vašeho workflow ve FlowHunt, začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji s vaším AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "iTerm": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent nyní tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte “iTerm” změnit na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

iTerm MCP Server poskytuje zaměřenou integraci pro automatizaci terminálu iTerm2 prostřednictvím MCP s dobře zdokumentovanými nástroji a snadnou konfigurací pro Cursor. Nedostatek prompt šablon, explicitních zdrojů a detailů pro platformy jako Windsurf, Claude nebo Cline, stejně jako chybějící informace o API klíčích/zabezpečení, však snižují kompletnost. Podpora sampling a Roots není zmíněna. Celkově jde o solidní, ale základní implementaci MCP serveru.

MCP skóre