“iterm-mcp” MCP 서버는 무엇을 하나요?

iterm-mcp MCP 서버는 AI 어시스턴트가 사용자의 iTerm 세션에 직접 접근할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol 서버입니다. 이 강력한 도구는 대형 언어 모델(LLM)이 명령을 실행하고, REPL과 상호작용하며, 활성화된 iTerm 터미널 내에서 터미널 워크플로우를 관리할 수 있게 해줍니다. AI 클라이언트와 터미널 환경을 연결함으로써 iterm-mcp는 자연스럽고 공유된 접근 방식을 통해 쉘 명령 실행, 터미널 출력 검사, 제어 문자(예: 인터럽트 신호) 전송과 같은 작업을 용이하게 합니다. 효율적인 토큰 사용으로 필요한 출력만 노출되며, 최소한의 의존성으로 Claude Desktop 등 MCP 지원 클라이언트와 손쉽게 통합할 수 있어 개발자를 위한 CLI 및 REPL 지원을 간소화합니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 리소스가 없습니다.

툴 목록

• write_to_terminal
  활성 iTerm 터미널 세션에 입력을 기록합니다. 주로 쉘 명령 실행에 사용되며, 생성된 출력 줄 수를 반환합니다.

• read_terminal_output
  활성 iTerm 터미널 출력에서 지정한 줄 수만큼 읽어와 최근 터미널 활동을 모델이 확인할 수 있게 합니다.

• send_control_character
  Ctrl+C, Ctrl+Z와 같은 제어 문자를 활성 iTerm 터미널에 전송하여 프로세스 중단 또는 일시정지를 지원합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• REPL 자동화 및 지원
  LLM이 실시간 REPL 세션과 상호작용하며, 명령 실행, 결과 확인, 다단계 워크플로우 관리를 인터랙티브하게 처리할 수 있습니다.

• CLI 워크플로우 자동화
  AI 에이전트가 쉘 명령을 실행 및 모니터링하고, 반복적인 개발 작업을 자동화하며, 출력 파싱이나 오류 처리를 담당할 수 있습니다.

• 터미널 출력 검사
  모델이 현재 혹은 과거 터미널 출력을 확인하여, 화면에 표시된 내용에 대한 질문에 답변하거나 디버깅/로그 분석을 지원할 수 있습니다.

• 프로세스 관리
  제어 문자를 통해 개발자가 프로세스 중단, 일시정지, 재개 작업을 AI 어시스턴트에 위임하여 워크플로우의 안전성을 높일 수 있습니다.

• 코드 실행 및 테스트
  터미널 내에서 코드 스니펫이나 스크립트를 직접 실행하고, AI 모델이 결과를 캡처해 반복적으로 개선할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Mac에 Node.js(v18 이상)와 iTerm2가 설치되어 실행 중인지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일의 위치를 찾으세요(경로는 Windsurf 문서를 참고).
3. mcpServers 섹션에 iterm-mcp MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장한 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 인터페이스에서 iterm-mcp 연결을 시도하여 정상 작동을 확인하세요.

API 키 보호:
서버에서 환경 변수나 시크릿이 필요하다면, 다음과 같이 추가하세요:

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

Claude

1. Mac에 Node.js(v18 이상)와 iTerm2가 설치되어 실행 중인지 확인하세요.
2. Claude Desktop 설정 파일을 엽니다:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. mcpServers 섹션에 iterm-mcp 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장한 뒤 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 서버가 활성화되어 있는지 확인하세요.

API 키 보호:
필요하다면 env 객체에 시크릿을 추가하세요.

Cursor

1. Node.js(v18+)를 설치하고 iTerm2가 실행 중인지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 엽니다(경로는 Cursor 문서 참고).
3. 다음 설정을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 내에서 연결을 테스트하세요.

API 키 보호:
env 속성으로 시크릿을 추가하세요.

Cline

1. Node.js(v18+)와 iTerm2가 설치되어 실행 중인지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음 설정을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. iTerm MCP 서버에 연결해 정상 설치를 확인하세요.

API 키 보호:
설정 파일의 환경 변수로 시크릿을 추가하세요. 예시:

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

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정을 마치면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로서 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “MCP-name"은 실제 MCP 서버명(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로 변경하고, URL도 자신의 MCP 서버 주소로 바꾸세요.

개요

제공된 정보를 바탕으로, iterm-mcp는 강력한 터미널 통합 기능과 다양한 툴을 제공하며, 명확한 설치 가이드와 보안 지침도 포함되어 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능은 문서화되어 있지 않아 터미널 중심 워크플로우에는 적합하지만, 넓은 범위의 MCP 기능에는 다소 제한적입니다.

MCP 점수