iterm-mcp MCP Server

Vad gör “iterm-mcp” MCP Server?

iterm-mcp MCP-servern är en Model Context Protocol-server utformad för att ge AI-assistenter direkt åtkomst till din iTerm-session. Det här kraftfulla verktyget gör det möjligt för stora språkmodeller (LLM:er) att köra kommandon, interagera med REPL:er och hantera arbetsflöden i den för tillfället aktiva iTerm-terminalen. Genom att koppla AI-klienter till terminalmiljön förbättrar iterm-mcp utvecklingsflöden genom naturlig, delad åtkomst – och underlättar uppgifter som att köra shell-kommandon, inspektera terminalutdata och skicka kontrolltecken (t.ex. avbrottssignaler). Dess effektiva tokenhantering ser till att endast relevant utdata visas, och dess minimala beroenden gör det enkelt att integrera med plattformar som Claude Desktop och andra MCP-aktiverade klienter, vilket förenklar CLI- och REPL-stöd för utvecklare.

Lista över promptar

Inga promptmallar anges uttryckligen i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

• write_to_terminal
  Skriver indata till den aktiva iTerm-terminalsessionen. Används ofta för att köra shell-kommandon och returnerar antalet genererade utdata-rader.

• read_terminal_output
  Läser ett angivet antal rader från den aktiva iTerm-terminalens utdata, vilket gör det möjligt för modeller att hämta senaste terminalaktivitet.

• send_control_character
  Skickar kontrolltecken (som Ctrl+C eller Ctrl+Z) till den aktiva iTerm-terminalen, och stödjer avbrytande eller pausande av processer.

Användningsområden för denna MCP-server

• REPL-automatisering och assistans
  Möjliggör för LLM:er att interagera med aktiva REPL-sessioner, köra kommandon, inspektera resultat och hantera flerstegsarbetsflöden interaktivt.

• CLI-arbetsflödesautomatisering
  Låter AI-agenter köra och övervaka shell-kommandon, automatisera rutinuppgifter för utveckling och hantera utdataanalys eller felhantering.

• Inspektion av terminalutdata
  Modeller kan inspektera aktuell eller tidigare terminalutdata, svara på frågor om vad som visas på skärmen och bistå med felsökning eller logganalys.

• Processhantering
  Via kontrolltecken kan utvecklare låta AI-assistenter hantera avbrott, paus eller återupptagning av processer för ökad arbetsflödessäkerhet.

• Kodkörning och testning
  Underlättar att köra kodsnuttar eller skript direkt i terminalen, där AI-modellen tar emot utdata och itererar utifrån resultaten.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js (v18 eller senare) och iTerm2 är installerade och körs på din Mac.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (se Windsurf-dokumentationen för sökväg).
3. Lägg till iterm-mcp MCP-serverkonfigurationen under sektionen mcpServers:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att försöka ansluta till iterm-mcp från Windsurf-gränssnittet.

Skydda API-nycklar:
Om servern kräver miljövariabler eller hemligheter, lägg till dem så här:

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

Claude

1. Säkerställ att Node.js (v18 eller senare) och iTerm2 är installerade och körs på din Mac.
2. Öppna Claude Desktop-konfigurationsfilen:
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
3. Lägg till iterm-mcp-servern i din mcpServers-sektion:

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

4. Spara filen och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig i Claude-gränssnittet.

Skydda API-nycklar:
Lägg till hemligheter under objektet env vid behov.

Cursor

1. Installera Node.js (v18+) och säkerställ att iTerm2 körs.
2. Öppna din Cursor-konfigurationsfil (plats enligt Cursor-dokumentation).
3. Lägg in följande konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa anslutningen från Cursor.

Skydda API-nycklar:
Lägg till hemligheter via attributet env.

Cline

1. Kontrollera att Node.js (v18+) och iTerm2 är installerade och körs.
2. Hitta din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till följande konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Verifiera installationen genom att ansluta till iTerm MCP-servern.

Skydda API-nycklar:
Konfigurera hemligheter som miljövariabler i konfigfilen, t.ex.:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “MCP-name” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” osv.) och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån tillgänglig information erbjuder iterm-mcp robust terminalintegrering och verktygsexponering, med tydliga installationsinstruktioner och säkerhetsvägledning, men saknar dokumenterade promptmallar, explicita resurser och avancerade MCP-funktioner som rötter och sampling. Detta gör den lämplig för terminalcentrerade arbetsflöden, men mindre funktionsrik för bredare MCP-sammanhang.

MCP-poäng