iterm-mcp MCP-server

Hva gjør “iterm-mcp” MCP-serveren?

iterm-mcp MCP-serveren er en Model Context Protocol-server utviklet for å gi AI-assistenter direkte tilgang til din iTerm-økt. Dette kraftige verktøyet gjør det mulig for store språkmodeller (LLM-er) å kjøre kommandoer, samhandle med REPL-er og håndtere terminalarbeidsflyter i den aktive iTerm-terminalen. Ved å bygge bro mellom AI-klienter og terminalmiljøet, forbedrer iterm-mcp utviklingsarbeidsflyter gjennom naturlig, delt tilgang—og forenkler oppgaver som å kjøre shell-kommandoer, inspisere terminalutdata og sende kontrolltegn (f.eks. avbrytersignaler). Effektiv tokenbruk sikrer at kun relevant utdata vises, og minimale avhengigheter gjør integrasjonen enkel med plattformer som Claude Desktop og andre MCP-klienter, noe som strømlinjeformer CLI- og REPL-hjelp for utviklere.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet.

Ressursliste

Ingen eksplisitte ressurser er dokumentert i depotet.

Verktøyliste

• write_to_terminal
  Skriver innhold til den aktive iTerm-terminaløkten. Brukes ofte til å kjøre shell-kommandoer og returnerer antall linjer med utdata.

• read_terminal_output
  Leser et spesifisert antall linjer fra den aktive iTerm-terminalens utdata, slik at modeller kan hente siste terminalaktivitet.

• send_control_character
  Sender kontrolltegn (som Ctrl+C eller Ctrl+Z) til den aktive iTerm-terminalen, og støtter avbrytelse eller pausing av prosesser.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• REPL-automatisering og assistanse
  Gjør det mulig for LLM-er å samhandle med aktive REPL-økter, kjøre kommandoer, inspisere resultater og håndtere flertrinns arbeidsflyter interaktivt.

• CLI-arbeidsflytautomatisering
  Lar AI-agenter kjøre og overvåke shell-kommandoer, automatisere rutineoppgaver under utvikling og håndtere utdata eller feilbehandling.

• Inspeksjon av terminalutdata
  Modeller kan inspisere nåværende eller tidligere terminalutdata, svare på spørsmål om hva som vises på skjermen og hjelpe til med feilsøking eller logganalyse.

• Prosesshåndtering
  Gjennom kontrolltegn kan utviklere delegere oppgaver som å avbryte, pause eller fortsette prosesser til AI-assistenter for økt sikkerhet i arbeidsflyten.

• Kjøring og testing av kode
  Tilrettelegger for kjøring av kodebiter eller skript direkte i terminalen, der AI-modellen fanger opp utdata og itererer basert på resultatene.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js (v18 eller nyere) og iTerm2 er installert og kjører på din Mac.
2. Finn din Windsurf-konfigurasjonsfil (se Windsurf-dokumentasjonen for plassering).
3. Legg til iterm-mcp MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft oppsettet ved å prøve å koble til iterm-mcp fra Windsurf-grensesnittet.

Sikring av API-nøkler:
Hvis serveren krever miljøvariabler eller hemmeligheter, legg dem til slik:

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

Claude

1. Sørg for at Node.js (v18 eller nyere) og iTerm2 er installert og kjører på din Mac.
2. Åpne Claude Desktop-konfigurasjonsfilen:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Legg til iterm-mcp-serveren i din mcpServers-seksjon:

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

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig i Claude-grensesnittet.

Sikring av API-nøkler:
Legg til hemmeligheter under objektet env etter behov.

Cursor

1. Installer Node.js (v18+) og sørg for at iTerm2 kjører.
2. Åpne din Cursor-konfigurasjonsfil (plassering ifølge Cursor-dokumentasjonen).
3. Sett inn følgende konfigurasjon:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test tilkoblingen fra Cursor.

Sikring av API-nøkler:
Legg til hemmeligheter via attributtet env.

Cline

1. Sørg for at Node.js (v18+) og iTerm2 er installert og kjører.
2. Finn din Cline-konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende konfigurasjon:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Bekreft oppsettet ved å koble til iTerm MCP-serveren.

Sikring av API-nøkler:
Konfigurer hemmeligheter som miljøvariabler i konfigurasjonen, f.eks.:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når du har konfigurert dette, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon tilbyr iterm-mcp solid terminalintegrasjon og verktøyeksponering, med tydelige oppsettinstruksjoner og sikkerhetsveiledning, men mangler dokumenterte prompt-maler, eksplisitte ressurser og avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling. Dette gjør den egnet for terminalsentrerte arbeidsflyter, men mindre funksjonsrik for bredere MCP-kontekster.

MCP-score