「iterm-mcp」MCPサーバーは何をする？

iterm-mcp MCPサーバーは、AIアシスタントがiTermセッションへ直接アクセスできるように設計されたModel Context Protocolサーバーです。この強力なツールにより、大規模言語モデル（LLM）はコマンドの実行、REPLとの対話、現在アクティブなiTermターミナル内でのワークフロー管理を行えます。AIクライアントとターミナル環境を橋渡しすることで、iterm-mcpは自然な共同作業を実現し、シェルコマンドの実行、ターミナル出力の確認、制御文字（例：割り込みシグナル）の送信などの作業を支援します。効率的なトークン利用で必要な出力のみを抽出し、依存関係も最小限なため、Claude Desktopや他のMCP対応クライアントと容易に統合でき、開発者のCLI・REPL支援をシンプルにします。

プロンプト一覧

リポジトリに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリに明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• write_to_terminal
  アクティブなiTermターミナルセッションに入力を書き込みます。主にシェルコマンドの実行に使われ、出力行数を返します。

• read_terminal_output
  アクティブなiTermターミナル出力から指定した行数を読み取り、直近のターミナル操作内容をモデルが取得できます。

• send_control_character
  制御文字（Ctrl+CやCtrl+Zなど）をアクティブなiTermターミナルに送信し、プロセスの割り込みや一時停止をサポートします。

このMCPサーバーのユースケース

• REPL自動化・支援
  LLMがライブREPLセッションと対話し、コマンド実行・結果確認・マルチステップワークフローを双方向で管理できます。

• CLIワークフロー自動化
  AIエージェントがシェルコマンドを実行・監視し、開発の定型作業を自動化。出力解析やエラー処理も支援します。

• ターミナル出力の確認
  モデルが現在または過去のターミナル出力を確認し、画面上の内容に関する質問やデバッグ・ログ解析をサポートします。

• プロセスマネジメント
  制御文字を介して、開発者はプロセスの割り込み・一時停止・継続をAIアシスタントへ委任でき、安全性の高いワークフローを実装可能です。

• コード実行・テスト
  ターミナル内でコードスニペットやスクリプトを直接実行し、AIモデルが出力を取得して反復的に結果を活用します。

セットアップ方法

Windsurf

1. MacにNode.js（v18以上）とiTerm2がインストールされ、起動していることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルの場所を探します（パスはWindsurfドキュメント参照）。
3. 設定ファイルのmcpServersセクションにiterm-mcp MCPサーバー設定を追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Windsurfインターフェースからiterm-mcpへの接続を試みて、セットアップを確認してください。

APIキーの安全な管理:
サーバーに環境変数やシークレットが必要な場合は、以下のように追加します:

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

Claude

1. MacにNode.js（v18以上）とiTerm2がインストールされ、起動していることを確認します。
2. Claude Desktopの設定ファイルを開きます:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json（Windows）
3. mcpServersセクションにiterm-mcpサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動します。
5. Claudeインターフェース上でサーバーが利用可能か確認します。

APIキーの安全な管理:
必要に応じてenvオブジェクトの下にシークレットを追加してください。

Cursor

1. Node.js（v18以上）をインストールし、iTerm2を起動します。
2. Cursorの設定ファイルを（Cursorドキュメント記載の場所で）開きます。
3. 次の設定を挿入します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursor内から接続をテストしてください。

APIキーの安全な管理:
env属性でシークレットを追加します。

Cline

1. Node.js（v18以上）とiTerm2がインストールされ、起動していることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを探します。
3. 以下の設定を追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. iTerm MCPサーバーへの接続を確認してください。

APIキーの安全な管理:
設定内でシークレットを環境変数として設定できます。例:

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

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続してください。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。system MCP設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能になります。“MCP-name"は実際のMCPサーバー名（例：“github-mcp”、“weather-api"など）に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

公開情報に基づくと、iterm-mcpは堅牢なターミナル統合とツール公開、明確なセットアップ説明やセキュリティガイダンスを提供しますが、プロンプトテンプレートや明示的リソース、高度なMCP機能（rootsやsampling）は記載がありません。ターミナル中心のワークフローに最適ですが、より幅広いMCPユースケースにはやや機能が限定されます。

MCPスコア