iterm-mcp MCP Server

Wat doet de “iterm-mcp” MCP Server?

De iterm-mcp MCP Server is een Model Context Protocol-server die ontworpen is om AI-assistenten directe toegang tot je iTerm-sessie te geven. Deze krachtige tool stelt grote taalmodellen (LLM’s) in staat om commando’s uit te voeren, te interageren met REPL’s en terminalworkflows te beheren binnen de momenteel actieve iTerm-terminal. Door AI-clients te koppelen aan de terminalomgeving, verbetert iterm-mcp ontwikkelworkflows door natuurlijke, gedeelde toegang—en maakt zo taken mogelijk als het uitvoeren van shellcommando’s, het inspecteren van terminaloutput en het verzenden van controlekarakters (bijv. interrupts). De efficiënte token-gebruik zorgt ervoor dat alleen relevante output wordt getoond, en de minimale afhankelijkheden maken integratie met platforms zoals Claude Desktop en andere MCP-ondersteunende clients eenvoudig—en stroomlijnen CLI- en REPL-assistentie voor ontwikkelaars.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompttemplates expliciet genoemd in de repository.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources gedocumenteerd in de repository.

Lijst van Tools

• write_to_terminal
  Schrijft invoer naar de actieve iTerm-terminalsessie. Wordt vaak gebruikt om shellcommando’s uit te voeren en geeft het aantal geproduceerde outputregels terug.

• read_terminal_output
  Leest een opgegeven aantal regels uit de actieve iTerm-terminaloutput, waardoor modellen recente terminalactiviteit kunnen ophalen.

• send_control_character
  Stuurt controlekarakters (zoals Ctrl+C of Ctrl+Z) naar de actieve iTerm-terminal, ter ondersteuning van procesonderbreking of -onderbreking.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• REPL-automatisering en -assistentie
  Stelt LLM’s in staat om te interageren met live REPL-sessies, commando’s uit te voeren, resultaten te inspecteren en interactieve workflows met meerdere stappen te beheren.

• CLI-workflowautomatisering
  Maakt het voor AI-agenten mogelijk om shellcommando’s uit te voeren en te monitoren, routinematige ontwikkelingstaken te automatiseren en output parsing of foutafhandeling te verzorgen.

• Terminaloutput-inspectie
  Modellen kunnen de huidige of eerdere terminaloutput inspecteren, vragen beantwoorden over wat er op het scherm staat en helpen bij debugging of loganalyse.

• Procesbeheer
  Via controlekarakters kunnen ontwikkelaars taken zoals procesonderbreking, pauzering of voortzetting overlaten aan AI-assistenten voor een veiligere workflow.

• Code-uitvoering en testen
  Faciliteert het uitvoeren van codefragmenten of scripts rechtstreeks binnen de terminal, waarbij het AI-model de output opvangt en op basis van resultaten kan itereren.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js (v18 of hoger) en iTerm2 geïnstalleerd en actief zijn op je Mac.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand (raadpleeg de Windsurf-documentatie voor het pad).
3. Voeg de iterm-mcp MCP-serverconfiguratie toe onder de sectie mcpServers:

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

4. Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer de setup door te proberen verbinding te maken met iterm-mcp vanuit de Windsurf-interface.

API-sleutels beveiligen:
Indien de server omgevingsvariabelen of secrets vereist, voeg ze dan als volgt toe:

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

Claude

1. Zorg dat Node.js (v18 of hoger) en iTerm2 geïnstalleerd en actief zijn op je Mac.
2. Open het Claude Desktop-configuratiebestand:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Voeg de iterm-mcp-server toe aan je mcpServers-sectie:

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

4. Sla het bestand op en herstart Claude Desktop.
5. Controleer of de server beschikbaar is in de Claude-interface.

API-sleutels beveiligen:
Voeg secrets toe onder het env-object indien nodig.

Cursor

1. Installeer Node.js (v18+) en zorg dat iTerm2 draait.
2. Open je Cursor-configuratiebestand (locatie volgens Cursor-documentatie).
3. Voeg de volgende configuratie toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Test de verbinding vanuit Cursor.

API-sleutels beveiligen:
Voeg secrets toe via het env-attribuut.

Cline

1. Zorg dat Node.js (v18+) en iTerm2 geïnstalleerd en actief zijn.
2. Zoek je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende configuratie toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer de setup door verbinding te maken met de iTerm MCP-server.

API-sleutels beveiligen:
Configureer secrets als omgevingsvariabelen in de config, bijvoorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-serverdetails toe met het volgende JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-name” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (zoals “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie biedt iterm-mcp robuuste terminalintegratie en tool-exposure, met duidelijke installatie-instructies en beveiligingsadvies, maar ontbreken gedocumenteerde prompttemplates, expliciete resources en geavanceerde MCP-features zoals roots en sampling. Dit maakt het geschikt voor terminalgerichte workflows, maar minder uitgebreid voor bredere MCP-contexten.

MCP Score