iTerm MCP Server

Hvad laver “iTerm” MCP Server?

iTerm MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering designet til integration med iTerm2, den populære terminalemulator til macOS. Denne server gør det muligt for AI-assistenter at interagere programmatisk med iTerm2-terminaler via MCP, hvilket tillader problemfri automatisering og terminalstyring i udviklingsworkflows. Ved at eksponere terminalsessionstyring og kommandoeksekvering som MCP-værktøjer, giver iTerm MCP Server udviklere og AI-agenter mulighed for at oprette, styre og interagere med terminalsessioner, eksekvere shell-kommandoer, læse output og håndtere flere terminaler dynamisk. Denne integration øger produktiviteten ved at bygge bro mellem LLM-drevet automatisering og traditionelle terminaloperationer, hvilket gør den værdifuld til brugsscenarier som live kodeeksekvering, log-overvågning og automatiseret miljøopsætning.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repositoriet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repositoriet.

Liste over Værktøjer

• open_terminal: Åbn et nyt terminalvindue i iTerm2.
• execute_command: Udfør en shell-kommando i en specifik terminalsession.
• read_output: Læs og hent output fra en specifik terminal.
• close_terminal: Luk en angivet terminalsession.
• list_terminals: Vis alle aktuelle aktive terminaler og deres detaljer.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Automatiseret opsætning af udviklingsmiljø: Åbn terminaler øjeblikkeligt og kør opsætningsscripts eller miljøkommandoer, hvilket reducerer manuel indgriben ved onboarding eller gentagne opgaver.
• Kontinuerlig integration & test: Brug AI til programmatisk at køre tests, indsamle output og styre build-miljøer direkte fra terminalen.
• Live log-overvågning: Åbn terminaler, der overvåger logfiler, og lad en assistent læse output eller advare udviklere om bestemte mønstre eller fejl i realtid.
• Fjernkommandoeksekvering: Gør det muligt for AI-agenter at køre administrative eller diagnostiske kommandoer, hente output og rapportere resultater tilbage for effektiv systemovervågning eller fejlfinding.
• Terminal sessionstyring: Styr flere terminalsessioner (opret, luk, vis) via AI, hvilket gør det lettere at orkestrere og koordinere komplekse multi-step-workflows.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen opsætningsinstruktioner fundet for Windsurf.

Claude

Ingen opsætningsinstruktioner fundet for Claude.

Cursor

1. Forudsætning: Sørg for, at Node.js >= 14.x er installeret, og at du kører macOS med iTerm2.

2. Åbn din ~/.cursor/mcp.json konfigurationsfil.

3. Tilføj iTerm MCP Server ved at indsætte følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationsfilen.

5. Genstart Cursor for at anvende ændringerne.

6. Bekræft, at MCP-serveren kører og er tilsluttet iTerm2.

Sikring af API-nøgler

Ingen information om brug eller konfiguration af API-nøgler er angivet i repositoriet.

Cline

Ingen opsætningsinstruktioner fundet for Cline.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow 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 skal du indsætte dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “iTerm” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

iTerm MCP Server giver en fokuseret integration til iTerm2-terminalautomatisering via MCP med veldokumenterede værktøjer og nem konfiguration til Cursor. Dog begrænser manglen på prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer og detaljer for platforme som Windsurf, Claude eller Cline samt udeladt information om API-nøgler/sikkerhed fuldstændighed. Sampling og Roots-support er ikke nævnt. Alt i alt er det en solid, men grundlæggende MCP-serverimplementering.

MCP-score