iterm-mcp MCP Server

Hvad laver “iterm-mcp” MCP Serveren?

iterm-mcp MCP Serveren er en Model Context Protocol-server designet til at give AI-assistenter direkte adgang til din iTerm-session. Dette kraftfulde værktøj gør det muligt for store sprogmodeller (LLM’er) at udføre kommandoer, interagere med REPL’er og håndtere terminalarbejdsgange i den aktuelt aktive iTerm-terminal. Ved at forbinde AI-klienter med terminalmiljøet forbedrer iterm-mcp udviklingsarbejdsgange gennem naturlig, delt adgang – og letter opgaver såsom at køre shell-kommandoer, inspicere terminaloutput og sende kontroltegn (f.eks. afbrydelsessignaler). Den effektive brug af tokens sikrer, at kun relevant output vises, og de minimale afhængigheder gør det nemt at integrere med platforme som Claude Desktop og andre MCP-klienter, hvilket strømliner CLI- og REPL-assistance for udviklere.

Liste over Prompt-skabeloner

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repository.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er dokumenteret i repository.

Liste over Værktøjer

• write_to_terminal
  Skriver input til den aktive iTerm-terminalsessions. Bruges ofte til at køre shell-kommandoer og returnerer antallet af producerede outputlinjer.

• read_terminal_output
  Læser et angivet antal linjer fra den aktive iTerm-terminals output, så modeller kan hente nylig terminalaktivitet.

• send_control_character
  Sender kontroltegn (som Ctrl+C eller Ctrl+Z) til den aktive iTerm-terminal og understøtter afbrydelse eller suspension af processer.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• REPL-automatisering og assistance
  Gør det muligt for LLM’er at interagere med live REPL-sessioner, udføre kommandoer, inspicere resultater og styre flertrinsarbejdsgange interaktivt.

• CLI-arbejdsgangsautomatisering
  Lader AI-agenter udføre og overvåge shell-kommandoer, automatisere rutineudviklingsopgaver og håndtere outputparsing eller fejlhåndtering.

• Inspektion af terminaloutput
  Modeller kan inspicere aktuelt eller tidligere terminaloutput, besvare spørgsmål om, hvad der ses på skærmen, og hjælpe med fejlsøgning eller loganalyse.

• Processtyring
  Via kontroltegn kan udviklere overlade afbrydelse, suspension eller fortsættelse af processer til AI-assistenter for øget arbejdsgangssikkerhed.

• Kodekørsel og test
  Gør det nemt at køre kodeudsnit eller scripts direkte i terminalen, hvor AI-modellen opfanger output og itererer baseret på resultater.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js (v18 eller nyere) og iTerm2 er installeret og kører på din Mac.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (se Windsurf-dokumentationen for sti).
3. Tilføj iterm-mcp MCP-serverkonfigurationen under sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at forsøge at oprette forbindelse til iterm-mcp fra Windsurf-grænsefladen.

Sikring af API-nøgler:
Hvis serveren kræver miljøvariabler eller hemmeligheder, skal de tilføjes som følger:

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

Claude

1. Sørg for, at Node.js (v18 eller nyere) og iTerm2 er installeret og kører på din Mac.
2. Åbn Claude Desktop-konfigurationsfilen:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Tilføj iterm-mcp-serveren til din mcpServers-sektion:

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

4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig i Claude-grænsefladen.

Sikring af API-nøgler:
Tilføj hemmeligheder under objektet env efter behov.

Cursor

1. Installer Node.js (v18+) og sørg for, at iTerm2 kører.
2. Åbn din Cursor-konfigurationsfil (se Cursor-dokumentationen for placering).
3. Indsæt følgende konfiguration:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Test forbindelsen fra Cursor.

Sikring af API-nøgler:
Tilføj hemmeligheder via attributten env.

Cline

1. Sørg for, at Node.js (v18+) og iTerm2 er installeret og kører.
2. Find din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende konfiguration:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Verificér opsætningen ved at forbinde til iTerm MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler:
Konfigurer hemmeligheder som miljøvariabler i konfigurationen, f.eks.:

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dets funktioner og muligheder. Husk at ændre “MCP-name” til det reelle navn på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api” osv.) og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra de tilgængelige oplysninger tilbyder iterm-mcp robust terminalintegration og adgang til værktøjer, med klare installationsvejledninger og sikkerhedsanbefalinger, men mangler dokumenterede prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer og avancerede MCP-funktioner som roots og sampling. Det gør den velegnet til terminalcentrerede arbejdsgange, men mindre funktionsrig til bredere MCP-kontekster.

MCP-score