터미널 컨트롤러 MCP 서버

“터미널 컨트롤러” MCP 서버란 무엇을 하나요?

터미널 컨트롤러 MCP 서버는 표준화된 인터페이스를 통해 터미널 명령 실행, 디렉터리 탐색, 파일 시스템 작업을 안전하게 수행할 수 있도록 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 호스트 환경 사이의 다리 역할을 하여, AI 에이전트가 쉘 명령 실행, 디렉터리 관리, 파일 조작 등 다양한 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있게 합니다. 내장된 보안 기능, 명령 이력 추적, 크로스플랫폼 호환성으로 터미널 컨트롤러는 AI 기반 도구에 기계의 터미널과 파일시스템에 대한 제어된 접근권한을 부여하여 개발 워크플로우를 향상시킵니다. 개발자를 위해 AI 어시스턴트가 안전하고 표준화된 방식으로 시스템 수준 작업을 자동화, 탐색, 관리할 수 있도록 지원합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 정의되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 명령 실행: 타임아웃 제어와 함께 터미널 명령을 실행하며, 포괄적인 출력을 캡처합니다.
• 디렉터리 관리: 디렉터리 내비게이션 및 목록 출력을 직관적인 포맷으로 지원합니다.
• 파일 작업: 파일 내용의 읽기, 쓰기, 수정, 삽입, 삭제를 행 단위로 정밀하게 지원합니다.
• 명령 이력: 감사 및 반복 작업을 위해 최근 명령 실행 내역을 추적·표시합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 명령 실행: 개발자들은 AI 어시스턴트에게 안전하게 쉘 명령(빌드, 테스트, 배포 등)을 실행하도록 지시할 수 있으며, 출력과 오류도 함께 캡처됩니다.
• 디렉터리 및 파일 관리: AI 에이전트가 파일 및 폴더를 정리, 탐색, 조작하여 코드베이스 탐색이나 환경 설정 자동화를 지원합니다.
• 보안 중심 스크립팅: 내장 보호장치가 위험한 명령 실행을 방지하여 AI에게 터미널 접근을 허용할 때의 위험을 최소화합니다.
• 시스템 모니터링 및 감사: 명령 이력 기능으로 어떤 작업이 수행되었는지 추적이 가능해, 감사 및 워크플로우 투명성에 도움이 됩니다.
• 크로스플랫폼 개발: Windows와 UNIX 기반 시스템 모두를 지원하여 다양한 환경에서 일관된 개발 경험을 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python 3.11+이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. PyPI를 통해 패키지를 설치합니다:

   pip install terminal-controller
   

3. Windsurf 설정 파일에 MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal-controller": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terminal_controller"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. 머신에 Python 3.11+을 설치하세요.
2. Claude Desktop의 경우, Smithery로 설치합니다:

   npx -y @smithery/cli install @GongRzhe/terminal-controller-mcp --client claude
   

3. 또는, PyPI를 통해 설치합니다:

   pip install terminal-controller
   

4. Claude 설정에 다음을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal-controller": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terminal_controller"]
       }
     }
   }
   

5. Claude Desktop을 재시작하고 MCP 서버가 감지되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Python 3.11+이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. terminal-controller를 설치하세요:

   pip install terminal-controller
   

3. Cursor 설정에 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal-controller": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terminal_controller"]
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 도구 목록에서 통합이 완료되었는지 확인하세요.

Cline

1. Python 3.11+이 사용 가능한지 확인하세요.
2. MCP 서버를 설치하세요:

   pip install terminal-controller
   

3. 아래의 코드를 Cline 설정에 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal-controller": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "terminal_controller"]
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장한 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 인터페이스를 통해 간단한 명령어로 테스트하세요.

API 키 안전하게 관리하기

설정에 API 키나 시크릿이 필요한 경우, 하드코딩하지 말고 환경변수를 사용하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "terminal-controller": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "terminal_controller"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 활용하기

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

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

{
  "terminal-controller": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로서 사용할 수 있습니다. “terminal-controller” 부분을 실제 사용하는 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

위 내용을 종합하면, 터미널 컨트롤러 MCP는 안전하게 터미널 및 파일시스템 접근을 제공하지만, 프롬프트 템플릿과 명시적 리소스는 없습니다. 설정 문서화가 잘 되어 있고 크로스플랫폼 지원도 갖추고 있습니다. 루트 및 샘플링은 언급되지 않았습니다. 전반적으로 핵심 DevOps 또는 자동화에 실용적이고 안전하지만 비교적 단순한 서버입니다.

MCP 점수