iterm-mcp MCP Server

Čo robí “iterm-mcp” MCP Server?

Server iterm-mcp MCP je Model Context Protocol server navrhnutý tak, aby poskytol AI asistentom priamy prístup k vašej iTerm relácii. Tento výkonný nástroj umožňuje veľkým jazykovým modelom (LLMs) vykonávať príkazy, interagovať s REPL a spravovať pracovné toky v aktuálne aktívnom iTerm termináli. Prepojením AI klientov s prostredím terminálu iterm-mcp zlepšuje vývojové procesy prirodzeným, zdieľaným prístupom – uľahčujúc úlohy ako spúšťanie shell príkazov, kontrolu výstupu terminálu a odosielanie riadiacich znakov (napr. signály prerušenia). Efektívne využitie tokenov zabezpečuje zobrazovanie iba relevantného výstupu a minimálne závislosti umožňujú jednoduchú integráciu s platformami ako Claude Desktop a ďalšími MCP-kompatibilnými klientmi, čím sa zjednodušuje CLI a REPL asistencia pre vývojárov.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú výslovne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári nie sú zdokumentované žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

• write_to_terminal
  Zapíše vstup do aktívnej relácie iTerm terminálu. Bežne slúži na spúšťanie shell príkazov a vracia počet riadkov výstupu.

• read_terminal_output
  Prečíta zadaný počet riadkov z aktívneho výstupu iTerm terminálu, čím umožňuje modelom získať nedávnu aktivitu v termináli.

• send_control_character
  Odošle riadiace znaky (ako Ctrl+C alebo Ctrl+Z) do aktívneho iTerm terminálu na podporu prerušenia alebo pozastavenia procesov.

Použitie tohto MCP servera

• Automatizácia a asistencia REPL
  Umožňuje LLM interagovať so živými REPL reláciami, vykonávať príkazy, kontrolovať výsledky a spravovať viacstupňové pracovné toky interaktívne.

• Automatizácia CLI workflow
  Umožňuje AI agentom vykonávať a monitorovať shell príkazy, automatizovať rutinné vývojové úlohy a spracovávať výstupy alebo chyby.

• Kontrola výstupu terminálu
  Modely môžu kontrolovať aktuálny alebo minulý výstup terminálu, odpovedať na otázky o obsahu obrazovky a pomáhať pri ladení alebo analýze logov.

• Správa procesov
  Pomocou riadiacich znakov môžu vývojári delegovať úlohy ako prerušenie, pozastavenie alebo pokračovanie procesov AI asistentom pre bezpečnejší workflow.

• Vykonávanie a testovanie kódu
  Umožňuje spúšťať úryvky kódu alebo skripty priamo v termináli, pričom AI model zachytáva výstupy a iteruje podľa výsledkov.

Ako nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že Node.js (v18 alebo novší) a iTerm2 sú nainštalované a spustené na vašom Macu.
2. Nájdite svoj Windsurf konfiguračný súbor (pozrite dokumentáciu Windsurf na cestu).
3. Pridajte konfiguráciu iterm-mcp MCP servera pod sekciu mcpServers:

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

4. Uložte konfiguračný súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie pokusom o pripojenie na iterm-mcp z rozhrania Windsurf.

Zabezpečenie API kľúčov:
Ak server vyžaduje environmentálne premenné alebo tajomstvá, pridajte ich takto:

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

Claude

1. Uistite sa, že Node.js (v18 alebo novší) a iTerm2 sú nainštalované a spustené na vašom Macu.
2. Otvorte konfiguračný súbor Claude Desktop:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Pridajte server iterm-mcp do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte súbor a reštartujte Claude Desktop.
5. Potvrďte dostupnosť servera v rozhraní Claude.

Zabezpečenie API kľúčov:
Podľa potreby pridajte tajomstvá do objektu env.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js (v18+) a uistite sa, že iTerm2 je spustený.
2. Otvorte svoj Cursor konfiguračný súbor (umiestnenie podľa dokumentácie Cursor).
3. Vložte nasledujúcu konfiguráciu:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Otestujte pripojenie v prostredí Cursor.

Zabezpečenie API kľúčov:
Tajomstvá pridajte cez atribút env.

Cline

1. Uistite sa, že Node.js (v18+) a iTerm2 sú nainštalované a spustené.
2. Nájdite svoj Cline konfiguračný súbor.
3. Pridajte nasledujúcu konfiguráciu:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Overte nastavenie pripojením na iTerm MCP server.

Zabezpečenie API kľúčov:
Tajomstvá nakonfigurujte ako environmentálne premenné v konfigurácii, napr.:

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “MCP-name” na skutočný názov vášho MCP servera (napr. “github-mcp”, “weather-api” a pod.) a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií ponúka iterm-mcp robustnú integráciu s terminálom a sprístupňuje nástroje, poskytuje jasné inštrukcie na nastavenie a bezpečnostné odporúčania, ale chýbajú mu zdokumentované šablóny promptov, explicitné zdroje a pokročilé MCP funkcie ako roots a sampling. Je tak vhodný pre workflowy zamerané na terminál, ale menej funkčne bohatý pre širšie MCP kontexty.

MCP Skóre