关于 mcp server for unix pty control
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
terminal-mcp
原生 MCP 服务,用于控制 unix pty。
是什么
为 AI 模型提供真实终端访问能力的 MCP 服务。创建会话、运行命令、读取输出。仅此而已。
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "create_session",
"arguments": {
"session_name": "prod-debug",
"command": "ssh prod.server"
}
}
}
功能
- 真正的 pty,不是 applescript 变通方案,而是真正的 unix 终端
- 全面异步,由 tokio 驱动的非阻塞 i/o
- 智能缓冲,仅返回新输出,不重复
- 会话持久化,终端在调用之间保持运行
- 多会话支持,可同时运行多个终端并在它们之间切换
概念
- 会话:命名的终端实例(
bash、python、ssh) - 工具:AI 调用的 mcp 协议端点
- pty:用于正确进行 shell 交互的伪终端
- 管理器:自动处理生命周期和清理
工具
create_session:创建新的终端execute_command:运行命令并立即获取输出execute_command_async:启动长时间运行的命令read_streaming_output:轮询异步命令进度list_sessions:查看正在运行的会话destroy_session:完成后清理send_control_character:发送 ctrl-c 等控制字符
配置
claude code:
cargo install --git https://github.com/ianks/terminal-mcp
claude mcp add --scope user terminal-mcp
开发
cargo test -- --nocapture # see test output
RUST_LOG=debug cargo run # verbose logging
cargo clippy # lint
cargo fmt # format
架构
mcp api layer (json-rpc)
↓
session manager (lifecycle)
↓
pty engine (pty-process)
↓
unix ptys (kernel)
理念
AI 可以像人类一样与计算机交互。 不做抽象。只有 shell。
许可证
mit
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。