iterm-mcp MCP-Server

Was macht der “iterm-mcp” MCP-Server?

Der iterm-mcp MCP-Server ist ein Model Context Protocol Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, direkt auf Ihre iTerm-Sitzung zuzugreifen. Dieses leistungsstarke Tool befähigt große Sprachmodelle (LLMs), Befehle auszuführen, mit REPLs zu interagieren und Terminal-Workflows im aktuell aktiven iTerm-Terminal zu verwalten. Durch die Verbindung von KI-Clients mit der Terminalumgebung verbessert iterm-mcp Entwicklungs-Workflows durch natürlichen, gemeinsamen Zugang – für Aufgaben wie das Ausführen von Shell-Befehlen, die Überprüfung von Terminalausgaben und das Senden von Steuerzeichen (z. B. Interrupt-Signale). Dank effizienter Tokennutzung wird nur relevante Ausgabe bereitgestellt, und durch minimale Abhängigkeiten ist die Integration mit Plattformen wie Claude Desktop und anderen MCP-fähigen Clients einfach – für schlanke CLI- und REPL-Unterstützung im Entwickleralltag.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen explizit dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• write_to_terminal
  Schreibt Eingaben in die aktive iTerm-Terminalsitzung. Häufig genutzt, um Shell-Befehle auszuführen; gibt die Anzahl der produzierten Ausgabelinien zurück.

• read_terminal_output
  Liest eine angegebene Anzahl von Zeilen aus der aktiven iTerm-Terminalausgabe und ermöglicht Modellen, kürzliche Terminalaktivitäten abzurufen.

• send_control_character
  Sendet Steuerzeichen (wie Strg+C oder Strg+Z) an das aktive iTerm-Terminal und unterstützt damit das Unterbrechen oder Pausieren von Prozessen.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• REPL-Automatisierung und -Unterstützung
  Ermöglicht es LLMs, mit laufenden REPL-Sitzungen zu interagieren, Befehle auszuführen, Ergebnisse zu prüfen und mehrstufige Workflows interaktiv zu steuern.

• CLI-Workflow-Automatisierung
  KI-Agenten können Shell-Befehle ausführen und überwachen, Routineaufgaben automatisieren und die Ausgabe analysieren oder Fehlerbehandlung übernehmen.

• Terminalausgabe prüfen
  Modelle können aktuelle oder vergangene Terminalausgaben analysieren, Fragen zum Bildschirminhalt beantworten und beim Debuggen oder der Log-Analyse helfen.

• Prozessmanagement
  Durch Steuerzeichen können Entwickler Aufgaben wie Prozessunterbrechung, -anhalten oder -fortsetzen an KI-Assistenten delegieren, um die Workflow-Sicherheit zu erhöhen.

• Codeausführung und -tests
  Unterstützt das Ausführen von Code-Snippets oder Skripten direkt im Terminal, wobei das KI-Modell die Ausgaben aufnimmt und basierend auf den Ergebnissen weiterarbeitet.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18 oder neuer) und iTerm2 auf Ihrem Mac installiert und gestartet sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (siehe Windsurf-Dokumentation für den Pfad).
3. Fügen Sie die iterm-mcp MCP-Server-Konfiguration im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie versuchen, über die Windsurf-Oberfläche eine Verbindung zu iterm-mcp herzustellen.

API-Schlüssel sichern:
Falls der Server Umgebungsvariablen oder Geheimnisse benötigt, fügen Sie diese wie folgt hinzu:

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

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18 oder neuer) und iTerm2 auf Ihrem Mac installiert und gestartet sind.
2. Öffnen Sie die Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Fügen Sie den iterm-mcp-Server in den Abschnitt mcpServers ein:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Vergewissern Sie sich, dass der Server in der Claude-Oberfläche verfügbar ist.

API-Schlüssel sichern:
Fügen Sie Geheimnisse nach Bedarf unter dem Objekt env hinzu.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js (v18+) und stellen Sie sicher, dass iTerm2 läuft.
2. Öffnen Sie Ihre Cursor-Konfigurationsdatei (siehe Cursor-Dokumentation für den Speicherort).
3. Fügen Sie folgende Konfiguration ein:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Verbindung in Cursor.

API-Schlüssel sichern:
Fügen Sie Geheimnisse über das Attribut env hinzu.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) und iTerm2 installiert und gestartet sind.
2. Suchen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgende Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie sich mit dem iTerm MCP-Server verbinden.

API-Schlüssel sichern:
Legen Sie Geheimnisse als Umgebungsvariablen in der Konfiguration ab, z. B.:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt für die System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit vollem Funktionsumfang nutzen. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet iterm-mcp eine robuste Terminalintegration und Tool-Exponierung, mit klaren Setup-Anleitungen und Sicherheitshinweisen. Es fehlen jedoch dokumentierte Prompt-Vorlagen, explizite Ressourcen und fortgeschrittene MCP-Features wie Roots und Sampling. Damit eignet es sich besonders für terminalzentrierte Workflows, ist aber weniger funktionsreich für breitere MCP-Kontexte.

MCP Score