iterm-mcp MCP 服务器

“iterm-mcp” MCP 服务器有什么用？

iterm-mcp MCP 服务器是一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，专为让 AI 助手能够直接访问您的 iTerm 会话而设计。这个强大的工具让大语言模型（LLM）可以在当前活动的 iTerm 终端中执行命令、交互 REPL 及管理终端工作流。通过为 AI 客户端与终端环境搭建桥梁，iterm-mcp 让开发流程更加高效自然，实现如运行 shell 命令、检查终端输出、发送控制字符（如中断信号）等任务。其高效的 token 利用机制确保仅输出相关内容，极简依赖便于集成到如 Claude Desktop 等 MCP 客户端，助力开发者流畅享受 CLI 与 REPL 协作支持。

提示词列表

仓库中未明确给出提示词模板。

资源列表

仓库中未明确记录相关资源。

工具列表

• write_to_terminal
  向当前活动的 iTerm 终端会话写入输入。常用于运行 shell 命令，并返回产生的输出行数。

• read_terminal_output
  读取当前活动 iTerm 终端输出的指定行数，便于模型获取最新的终端活动。

• send_control_character
  向当前活动 iTerm 终端发送控制字符（如 Ctrl+C 或 Ctrl+Z），用于进程中断或挂起。

本 MCP 服务器的应用场景

• REPL 自动化与协作
  允许 LLM 与实时 REPL 会话交互，执行命令、检查结果，并以交互方式管理多步工作流。

• CLI 工作流自动化
  让 AI 代理可以执行并监控 shell 命令，自动化开发中的常规任务，并处理输出解析或错误管理。

• 终端输出检查
  模型可检查当前或历史终端输出，回答关于屏幕内容的问题，协助调试或日志分析。

• 进程管理
  借助控制字符，开发者可将进程中断、挂起或继续等操作委托给 AI 助手，提高工作流安全性。

• 代码执行与测试
  支持在终端直接运行代码片段或脚本，AI 模型捕获输出并根据结果进行迭代。

如何设置

Windsurf

1. 确认您的 Mac 已安装 Node.js（v18 或更高）和 iTerm2 并已运行。
2. 定位您的 Windsurf 配置文件（具体路径请参考 Windsurf 文档）。
3. 在 mcpServers 部分添加 iterm-mcp MCP 服务器配置：

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

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 尝试在 Windsurf 界面连接 iterm-mcp，验证安装。

安全地添加 API key：
如需设置环境变量或密钥，请如下添加：

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

Claude

1. 确认您的 Mac 已安装 Node.js（v18 或更高）和 iTerm2 并已运行。
2. 打开 Claude Desktop 配置文件：
   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）
   %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json（Windows）
3. 在 mcpServers 部分添加 iterm-mcp 服务器：

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

4. 保存文件并重启 Claude Desktop。
5. 在 Claude 界面确认服务器可用。

安全地添加 API key：
如有需要，在 env 对象下添加密钥。

Cursor

1. 安装 Node.js（v18+），确保 iTerm2 已运行。
2. 打开 Cursor 配置文件（具体位置见 Cursor 文档）。
3. 插入如下配置：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 在 Cursor 内部测试连接。

安全地添加 API key：
通过 env 属性添加密钥。

Cline

1. 确保已安装并运行 Node.js（v18+）和 iTerm2。
2. 找到您的 Cline 配置文件。
3. 添加如下配置：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 通过连接 iTerm MCP 服务器验证配置。

安全地添加 API key：
在配置中将密钥作为环境变量配置，例如：

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

如何在流程中使用 MCP

FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板，在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具访问本 MCP 的全部功能。请记得将 “MCP-name” 替换为实际 MCP 服务器名（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并用您自己的 MCP 服务器 URL 替换上述 URL。

概览

根据目前公开信息，iterm-mcp 提供了强大的终端集成与工具暴露，拥有清晰的安装指导与安全配置，但缺少提示词模板、明确资源及高级 MCP 特性（如 roots 和采样）。因此非常适合以终端为核心的工作流，但在更广泛的 MCP 场景下功能略显不足。

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