iterm-mcp Serveur MCP

À quoi sert le serveur MCP “iterm-mcp” ?

Le serveur MCP iterm-mcp est un serveur Model Context Protocol conçu pour donner aux assistants IA un accès direct à votre session iTerm. Cet outil puissant permet aux grands modèles de langage (LLM) d’exécuter des commandes, d’interagir avec des REPL et de gérer les workflows terminaux dans le terminal iTerm actif. En connectant les clients IA à l’environnement terminal, iterm-mcp optimise les workflows de développement grâce à un accès partagé et naturel : il facilite l’exécution de commandes shell, l’inspection de la sortie du terminal et l’envoi de caractères de contrôle (par ex. signaux d’interruption). Sa gestion efficace des tokens garantit que seule la sortie pertinente est remontée, et ses dépendances minimales simplifient l’intégration avec des plateformes comme Claude Desktop ou tout autre client compatible MCP, pour une assistance CLI et REPL fluide destinée aux développeurs.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• write_to_terminal
  Écrit une entrée dans la session iTerm active. Utilisé couramment pour exécuter des commandes shell et retourne le nombre de lignes de sortie générées.

• read_terminal_output
  Lit un nombre spécifié de lignes de sortie du terminal iTerm actif, permettant aux modèles de récupérer l’activité récente du terminal.

• send_control_character
  Envoie des caractères de contrôle (comme Ctrl+C ou Ctrl+Z) au terminal iTerm actif, utile pour interrompre ou suspendre des processus.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation et assistance REPL
  Permet aux LLM d’interagir avec des sessions REPL en direct, d’exécuter des commandes, d’inspecter les résultats et de gérer des workflows complexes de façon interactive.

• Automatisation des workflows CLI
  Autorise les agents IA à exécuter et surveiller des commandes shell, à automatiser des tâches de développement répétitives et à gérer le parsing de sortie ou la gestion des erreurs.

• Inspection des sorties terminales
  Les modèles peuvent inspecter la sortie actuelle ou passée du terminal, répondre à des questions sur ce qui s’affiche à l’écran, aider au débogage ou à l’analyse de logs.

• Gestion des processus
  Via les caractères de contrôle, les développeurs peuvent déléguer l’interruption, la suspension ou la reprise de processus à l’IA pour améliorer la sécurité des workflows.

• Exécution et test de code
  Facilite l’exécution de snippets ou de scripts directement dans le terminal, avec l’IA qui capture les sorties et itère selon les résultats.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js (v18 ou ultérieur) et iTerm2 sont installés et en cours d’exécution sur votre Mac.
2. Localisez le fichier de configuration Windsurf (voir la documentation Windsurf pour le chemin).
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP iterm-mcp sous la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en tentant de vous connecter à iterm-mcp depuis l’interface Windsurf.

Sécurisation des clés API :
Si le serveur nécessite des variables d’environnement ou des secrets, ajoutez-les ainsi :

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

Claude

1. Vérifiez que Node.js (v18 ou ultérieur) et iTerm2 sont installés et en cours d’exécution sur votre Mac.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude Desktop :
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Ajoutez le serveur iterm-mcp dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez la disponibilité du serveur dans l’interface Claude.

Sécurisation des clés API :
Ajoutez les secrets sous l’objet env selon vos besoins.

Cursor

1. Installez Node.js (v18+) et assurez-vous qu’iTerm2 est en cours d’exécution.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Cursor (emplacement selon la documentation Cursor).
3. Insérez la configuration suivante :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Testez la connexion depuis Cursor.

Sécurisation des clés API :
Ajoutez des secrets via l’attribut env.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js (v18+) et iTerm2 sont installés et en cours d’exécution.
2. Trouvez votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez la configuration suivante :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la configuration en vous connectant au serveur MCP iTerm.

Sécurisation des clés API :
Configurez les secrets comme variables d’environnement dans la config, par exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-name” par le vrai nom de votre serveur MCP (ex. : “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations disponibles, iterm-mcp offre une intégration terminal robuste et expose ses outils, avec des instructions de configuration claires et des conseils de sécurité, mais il manque de templates de prompt documentés, de ressources explicites et de fonctionnalités MCP avancées comme roots et sampling. C’est donc un choix pertinent pour des workflows centrés sur le terminal, mais moins riche pour des besoins MCP généralistes.

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