Terminal Controller MCP Server

AI Automation MCP Server Terminal Access File Management

Kontaktujte nás pro hostování vašeho MCP serveru ve FlowHunt

FlowHunt poskytuje dodatečnou bezpečnostní vrstvu mezi vašimi interními systémy a AI nástroji, čímž vám dává podrobnou kontrolu nad tím, které nástroje jsou přístupné z vašich MCP serverů. MCP servery hostované v naší infrastruktuře lze bezproblémově integrovat s chatbotem FlowHunt i s populárními AI platformami jako jsou ChatGPT, Claude a různé AI editory.

Co dělá MCP server “Terminal Controller”?

Terminálový kontrolér MCP Server je server typu Model Context Protocol (MCP), který umožňuje bezpečné provádění terminálových příkazů, navigaci v adresářích a operace se souborovým systémem prostřednictvím standardizovaného rozhraní. Funguje jako most mezi AI asistenty a hostitelským prostředím, což umožňuje AI agentům provádět úkoly, jako je spouštění shellových příkazů, správa adresářů a programové manipulace se soubory. Díky vestavěným bezpečnostním opatřením, sledování historie příkazů a multiplatformní kompatibilitě zvyšuje Terminálový kontrolér efektivitu vývojových workflow tím, že AI nástrojům poskytuje kontrolovaný přístup k terminálu a souborovému systému počítače. Tato schopnost umožňuje AI asistentům bezpečně a standardizovaně automatizovat, prozkoumávat a spravovat systémové úkoly pro vývojáře.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Logo

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci nebyly explicitně definovány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • Provádění příkazů: Umožňuje spouštění terminálových příkazů s kontrolou timeoutu a zachycením kompletního výstupu.
  • Správa adresářů: Umožňuje navigaci a výpis obsahu adresářů s intuitivním formátováním.
  • Operace se soubory: Podporuje čtení, zápis, úpravy, vkládání a mazání obsahu souborů s přesností na řádek.
  • Historie příkazů: Sleduje a zobrazuje nedávno provedené příkazy pro audit a opakovatelnost.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Automatizované provádění příkazů: Vývojáři mohou zadávat AI asistentům bezpečné spouštění shellových příkazů pro sestavování, testování nebo nasazování kódu s možností zachytit výstup i chyby.
  • Správa adresářů a souborů: AI agenti mohou pomáhat s organizací, procházením nebo manipulací se soubory a složkami, což usnadňuje automatizaci průzkumu kódu nebo nastavení prostředí.
  • Bezpečnostně orientované skriptování: Vestavěné ochrany pomáhají zabránit nebezpečným příkazům a snižují riziko při poskytování přístupu AI k terminálu.
  • Systémový monitoring a audit: Funkce historie příkazů umožňují sledování provedených akcí, což je užitečné při auditech a zajišťuje transparentnost workflow.
  • Multiplatformní vývoj: Díky podpoře Windows i UNIXových systémů umožňuje MCP server konzistentní vývojářský zážitek v různých prostředích.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.11+.
  2. Balíček nainstalujte přes PyPI:
    pip install terminal-controller
    
  3. Upravte konfigurační soubor Windsurf a přidejte MCP server:
    {
      "mcpServers": {
        "terminal-controller": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "terminal_controller"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Claude

  1. Nainstalujte Python 3.11+ do vašeho zařízení.
  2. Pro Claude Desktop instalujte přes Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @GongRzhe/terminal-controller-mcp --client claude
    
  3. Alternativně instalujte přes PyPI:
    pip install terminal-controller
    
  4. Přidejte následující do konfigurace Claude:
    {
      "mcpServers": {
        "terminal-controller": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "terminal_controller"]
        }
      }
    }
    
  5. Restartujte Claude Desktop a ověřte, že je MCP server detekován.

Cursor

  1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány Node.js i Python 3.11+.
  2. Instalujte terminal-controller:
    pip install terminal-controller
    
  3. Přidejte MCP server do konfigurace Cursor:
    {
      "mcpServers": {
        "terminal-controller": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "terminal_controller"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte soubor a restartujte Cursor.
  5. Ověřte integraci zkontrolováním seznamu nástrojů v Cursoru.

Cline

  1. Ujistěte se, že je k dispozici Python 3.11+.
  2. Instalujte MCP server:
    pip install terminal-controller
    
  3. Přidejte následující úryvek do konfigurace Cline:
    {
      "mcpServers": {
        "terminal-controller": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "terminal_controller"]
        }
      }
    }
    
  4. Po uložení změn restartujte Cline.
  5. Otestujte spuštěním jednoduchého příkazu přes MCP rozhraní.

Zabezpečení API klíčů

Pokud vaše nastavení vyžaduje API klíče nebo tajné údaje, používejte proměnné prostředí místo jejich pevného zadání. Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "terminal-controller": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "terminal_controller"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji se svým AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "terminal-controller": {
    "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 schopnostmi. Nezapomeňte změnit “terminal-controller” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/poznámky
Přehled
Seznam promptůNebyly nalezeny žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNebyly explicitně definovány MCP zdroje
Seznam nástrojůProvádění příkazů, správa adresářů, operace se soubory
Zabezpečení API klíčůMožné použití proměnných prostředí v konfiguraci
Podpora sampling (méně důležité při hodnocení)Není zmíněno

Na základě výše uvedeného poskytuje Terminálový kontrolér MCP základní přístup k terminálu a souborovému systému bezpečným způsobem, ale chybí šablony promptů a explicitní zdroje. Jeho konfigurace je dobře zdokumentována a je multiplatformní. Roots a sampling nejsou zmíněny. Celkově jde o praktický, bezpečný, ale relativně jednoduchý server pro základní potřeby DevOps a automatizace.


MCP skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků14
Počet hvězd60

Často kladené otázky

Povolit bezpečnou automatizaci terminálu

Umožněte svým AI asistentům automatizovat vývoj, testování a správu systémů pomocí bezpečného, multiplatformního Terminálového kontroléru MCP.

Zjistit více

DesktopCommander MCP Server
DesktopCommander MCP Server

DesktopCommander MCP Server

DesktopCommander MCP Server dává AI asistentům jako Claude možnost přímé automatizace desktopu – poskytuje bezpečné ovládání terminálu, vyhledávání v souborovém...

4 min čtení
AI Automation Developer Tools +4
Todos MCP Server
Todos MCP Server

Todos MCP Server

Todos MCP Server je open-source aplikace pro správu úkolů s podporou Model Context Protocol (MCP), která umožňuje AI asistentům a chatbotům programově spravovat...

4 min čtení
AI MCP +5
mcp-server-commands MCP Server
mcp-server-commands MCP Server

mcp-server-commands MCP Server

MCP server mcp-server-commands propojuje AI asistenty s bezpečným prováděním systémových příkazů, umožňuje LLM komunikovat se shellem, automatizovat vývojové úk...

4 min čtení
AI MCP Server +5