iTerm MCP Server

Co robi „iTerm” MCP Server?

iTerm MCP Server to implementacja serwera Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do integracji z iTerm2, popularnym emulatorem terminala dla macOS. Serwer ten umożliwia asystentom AI programową interakcję z terminalami iTerm2 za pośrednictwem MCP, co pozwala na płynną automatyzację i zarządzanie terminalem w ramach workflow developerskich. Udostępniając zarządzanie sesjami terminala oraz wykonywanie poleceń jako narzędzia MCP, iTerm MCP Server umożliwia deweloperom i agentom AI tworzenie, zarządzanie i interakcję z sesjami terminala, wykonywanie poleceń powłoki, odczyt wyników oraz obsługę wielu terminali dynamicznie. Ta integracja zwiększa produktywność, łącząc automatyzację napędzaną LLM z tradycyjną obsługą terminala, co jest szczególnie przydatne np. do wykonywania kodu na żywo, monitorowania logów czy automatycznej konfiguracji środowiska.

Lista Promptów

W repozytorium nie ma wzorców promptów.

Lista Zasobów

W repozytorium nie opisano jawnie żadnych zasobów MCP.

Lista Narzędzi

• open_terminal: Otwórz nowe okno terminala w iTerm2.
• execute_command: Wykonaj polecenie powłoki w wybranej sesji terminala.
• read_output: Odczytaj i pobierz wynik z wybranego terminala.
• close_terminal: Zamknij wskazaną sesję terminala.
• list_terminals: Wypisz wszystkie aktualnie aktywne terminale wraz ze szczegółami.

Zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczna konfiguracja środowiska developerskiego: Natychmiastowe otwieranie terminali i wykonywanie skryptów lub poleceń środowiskowych, ograniczając ręczne czynności przy onboardingu lub powtarzalnych zadaniach.
• Ciągła integracja i testowanie: Użyj AI do programowego uruchamiania testów, pobierania wyników i zarządzania środowiskami buildów bezpośrednio z terminala.
• Monitorowanie logów na żywo: Otwieraj terminale śledzące pliki logów i pozwól asystentowi odczytywać wyniki lub powiadamiać deweloperów o specyficznych wzorcach czy błędach w czasie rzeczywistym.
• Zdalne wykonywanie poleceń: Pozwól agentom AI uruchamiać polecenia administracyjne lub diagnostyczne, pobierać wyniki i raportować rezultaty dla efektywnego monitoringu lub rozwiązywania problemów.
• Zarządzanie sesjami terminala: Zarządzaj wieloma sesjami terminala (tworzenie, zamykanie, listowanie) przez AI, co ułatwia koordynację i orkiestrację złożonych, wieloetapowych workflow.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

Nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Claude.

Cursor

1. Wymaganie wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js >= 14.x oraz korzystasz z macOS i iTerm2.

2. Otwórz plik konfiguracyjny ~/.cursor/mcp.json.

3. Dodaj serwer iTerm MCP, wstawiając poniższy fragment JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "terminal": {
         "command": "npx",
         "args": ["iterm_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik konfiguracyjny.

5. Zrestartuj Cursor, aby zastosować zmiany.

6. Zweryfikuj, czy serwer MCP działa i jest połączony z iTerm2.

Zabezpieczenie kluczy API

W repozytorium nie podano informacji o użyciu ani konfiguracji kluczy API.

Cline

Nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak korzystać z tego MCP w flow

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "iTerm": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z pełnym dostępem do jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby „iTerm” zamienić na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.

Podsumowanie

Nasza opinia

iTerm MCP Server zapewnia wyspecjalizowaną integrację do automatyzacji terminala iTerm2 przez MCP, z dobrze udokumentowanymi narzędziami i łatwą konfiguracją dla Cursor. Jednak brak szablonów promptów, jawnych zasobów oraz szczegółów dotyczących platform takich jak Windsurf, Claude czy Cline, jak również brak informacji o kluczach API i bezpieczeństwie, ogranicza kompletność. Nie wspomniano o wsparciu Sampling i Roots. Ogólnie to solidna, ale podstawowa implementacja serwera MCP.

Ocena MCP