iterm-mcp Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “iterm-mcp”?

El servidor iterm-mcp MCP es un servidor Model Context Protocol diseñado para proporcionar a los asistentes de IA acceso directo a tu sesión de iTerm. Esta potente herramienta permite que los grandes modelos de lenguaje (LLM) ejecuten comandos, interactúen con REPLs y gestionen flujos de trabajo en la terminal activa de iTerm. Al conectar clientes de IA con el entorno de la terminal, iterm-mcp mejora los flujos de trabajo de desarrollo mediante un acceso natural y compartido, permitiendo tareas como ejecutar comandos de shell, inspeccionar la salida del terminal y enviar caracteres de control (por ejemplo, señales de interrupción). Su eficiente uso de tokens garantiza que solo se muestre la salida relevante, y sus dependencias mínimas facilitan la integración con plataformas como Claude Desktop y otros clientes compatibles con MCP, agilizando la asistencia en CLI y REPL para desarrolladores.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitamente en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentan recursos explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• write_to_terminal
  Escribe la entrada en la sesión activa de terminal iTerm. Se usa comúnmente para ejecutar comandos de shell y devuelve el número de líneas de salida producidas.

• read_terminal_output
  Lee una cantidad específica de líneas de la salida del terminal iTerm activa, permitiendo que los modelos recuperen la actividad reciente del terminal.

• send_control_character
  Envía caracteres de control (como Ctrl+C o Ctrl+Z) al terminal iTerm activo, permitiendo la interrupción o suspensión de procesos.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización y asistencia en REPL
  Permite a los LLM interactuar con sesiones REPL en vivo, ejecutando comandos, inspeccionando resultados y gestionando flujos de trabajo interactivos de varios pasos.

• Automatización de flujos de trabajo CLI
  Permite a los agentes de IA ejecutar y monitorizar comandos de shell, automatizar tareas rutinarias de desarrollo y gestionar el análisis de salidas o tratamiento de errores.

• Inspección de la salida del terminal
  Los modelos pueden inspeccionar la salida actual o pasada del terminal, responder preguntas sobre lo que hay en pantalla y ayudar en la depuración o análisis de logs.

• Gestión de procesos
  Mediante caracteres de control, los desarrolladores pueden delegar en asistentes de IA tareas de interrupción, suspensión o continuación de procesos para mejorar la seguridad del flujo de trabajo.

• Ejecución y pruebas de código
  Facilita la ejecución de fragmentos de código o scripts directamente en la terminal, permitiendo que el modelo de IA capture salidas e itere en base a los resultados.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js (v18 o posterior) e iTerm2 están instalados y en funcionamiento en tu Mac.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (consulta la documentación de Windsurf para la ruta).
3. Agrega la configuración del servidor MCP iterm-mcp en la sección mcpServers:

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

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración intentando conectar con iterm-mcp desde la interfaz de Windsurf.

Asegurando claves API:
Si el servidor requiere variables de entorno o secretos, agrégalas así:

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

Claude

1. Asegúrate de que Node.js (v18 o posterior) e iTerm2 estén instalados y en funcionamiento en tu Mac.
2. Abre el archivo de configuración de Claude Desktop:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Agrega el servidor iterm-mcp en la sección mcpServers:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma que el servidor está disponible en la interfaz de Claude.

Asegurando claves API:
Agrega secretos bajo el objeto env según sea necesario.

Cursor

1. Instala Node.js (v18+) y asegúrate de que iTerm2 esté en funcionamiento.
2. Abre tu archivo de configuración de Cursor (ubicación según la documentación de Cursor).
3. Inserta la siguiente configuración:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Prueba la conexión desde Cursor.

Asegurando claves API:
Agrega secretos mediante el atributo env.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js (v18+) e iTerm2 están instalados y en funcionamiento.
2. Localiza tu archivo de configuración de Cline.
3. Agrega la siguiente configuración:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Verifica la configuración conectándote al servidor iTerm MCP.

Asegurando claves API:
Configura los secretos como variables de entorno en la configuración, por ejemplo:

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

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplaza la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

Con base en la información disponible, iterm-mcp ofrece una integración robusta con la terminal y exposición de herramientas, con instrucciones de configuración claras y orientación sobre seguridad, pero carece de plantillas de prompt documentadas, recursos explícitos y funciones MCP avanzadas como roots y sampling. Esto lo hace adecuado para flujos de trabajo centrados en la terminal, pero menos completo para contextos MCP más amplios.

Puntuación MCP