Terminal MCP Server
This server does not currently have a deployable release on Glama. Follow the repository's setup instructions to install and configure it for your MCP client, including any required credentials and local dependencies.
MCP Terminal Server (Python)
MCP Terminal Server — это сервер для выполнения терминальных команд через протокол Model Context Protocol (MCP), интегрируемый с Cursor AI. Проект предоставляет инструменты для безопасного и гибкого запуска команд в различных оболочках (bash, cmd, PowerShell) с поддержкой ограничений и метрик.
Возможности
Поддерживаемые оболочки: PowerShell (по умолчанию на Windows), cmd, bash
Параметры:
command— команда для выполненияshell— оболочка (опционально)cwd— рабочая директория (опционально)timeout_seconds— таймаут выполнения (опционально)
Транспорт MCP: stdio
Метрики и ограничения:
Максимальный размер stdout/stderr
Ограничение длины команды
Ограничение числа одновременных процессов
Грейс-период для завершения процессов
Related MCP server: Command-Line MCP Server
Быстрый старт
1. Клонирование и установка зависимостей
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# или .venv\Scripts\activate # Windows PowerShell
pip install -r requirements.txt2. Конфигурация Cursor
Создайте файл .cursor/mcp.json в корне TMCP:
{
"mcpServers": {
"terminal-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "TMCP.mcp_terminal.server"]
}
}
}Cursor автоматически запустит MCP сервер через stdio.
3. Запуск вручную (для отладки)
python -m TMCP.mcp_terminal.serverИспользование
После запуска сервера инструмент run_command будет доступен в Cursor.
Примеры вызова
PowerShell (по умолчанию на Windows):
command:Get-ChildItem
Через cmd:
shell:cmdcommand:dir
С указанием рабочей папки и таймаута:
cwd:C:\CursorProjects\TMCPtimeout_seconds:60
Структура проекта
TMCP/
├── mcp_terminal/
│ ├── __init__.py
│ └── server.py # Основная логика MCP сервера
├── scripts/
│ └── test_terminal_mcp.py # Пример теста клиента
├── .cursor/
│ └── mcp.json # Пример конфигурации для Cursor
├── requirements.txt
├── README.md
└── __init__.pyДля разработчиков
Код сервера написан на Python 3.8+
Для тестирования используйте скрипты из папки
scripts/Для расширения функционала добавляйте новые инструменты через декоратор
@server.toolМетрики и кастомные маршруты реализованы для мониторинга и интеграции
Безопасность
Не передавайте неподтверждённые команды — сервер выполняет любые команды, полученные через MCP.
Запускайте сервер без повышенных прав (не от root/Administrator).
Используйте переменные окружения для ограничения разрешённых оболочек, директорий и таймаутов.
Лицензия
MIT License
Контакты и поддержка
Автор: magadsm Вопросы и предложения: через GitHub Issues
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Operate Linux, macOS and Windows from your LLM. Every action runs through an auditable allowlist.
Run AI agent tasks in isolated sandboxes with a cost cap, saved workflows and scoped connections.
- DNS-DATA RemoteDeprecatedcom.dns-data
Connect AI assistants to authorized Windows and macOS devices for files, commands, and management.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityFmaintenanceA secure server that enables AI applications to execute shell commands in specified directories, supporting multiple shell types (bash, sh, cmd, powershell) with built-in security features like directory isolation and timeout control.123Apache 2.0
- AlicenseAqualityAmaintenanceAllows AI assistants to safely execute common Unix/macOS terminal commands through a controlled interface with comprehensive security features.825 PyPI10MIT
- FlicenseBqualityDmaintenanceEnables safe execution of system shell commands with real-time streaming output and rich metadata capture. Provides configurable command execution with timeout controls, environment management, and extensible plugin architecture for monitoring command lifecycles.4-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides AI assistants with direct terminal access to execute commands, manage files, and run persistent REPL sessions. It features automated installation scripts that educate AI assistants on its capabilities for seamless integration.MIT