关于 Terrarium
Terrarium 是面向 Claude Code 的 HTML 成果审阅工具,供 Agent 发布页面并收集人工反馈。评论锚定到具体文本,Agent 可拉取意见、提交修订并重复审阅流程。
主要功能
- 01发布 HTML 成果
- 02浏览器内审阅与锚定评论
- 03拉取结构化反馈
- 04推送修订版本
- 05回复和解决评论
适用场景
- 01让审阅者检查 Agent 生成的 HTML
- 02按具体段落收集修改意见
- 03根据评论迭代页面直至获批
MCP 相关
提供基于 Streamable HTTP 的远程 MCP 服务,包含用于管理成果、评论和版本的 7 个工具。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
服务地址
https://www.tryterrarium.com/api/mcp一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http nelsonsantryhkd-terrarium https://www.tryterrarium.com/api/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"nelsonsantryhkd-terrarium":{"type":"http","url":"https://www.tryterrarium.com/api/mcp"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"nelsonsantryhkd-terrarium":{"type":"http","url":"https://www.tryterrarium.com/api/mcp"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"nelsonsantryhkd-terrarium":{"type":"http","url":"https://www.tryterrarium.com/api/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"nelsonsantryhkd-terrarium":{"serverUrl":"https://www.tryterrarium.com/api/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
全部服务地址
Streamable HTTP
https://www.tryterrarium.com/api/mcp需要授权工具
详细介绍
Claude Code 的 Terrarium 插件
为你的 Agent 提供一个展示工作成果的地方。Terrarium 会托管 Agent 构建的 HTML;人们可以在浏览器中查看,并针对精确段落添加评论;Agent 通过 MCP 获取这些反馈, 推送修复,然后重复此流程,直到获得批准。
安装
/plugin marketplace add nelsonsantryhkd/terrarium-plugin
/plugin install terrarium@terrarium
然后在 tryterrarium.com/connect
创建令牌,并将其设置为 TERRARIUM_PAT:
export TERRARIUM_PAT="samus_pat_…"
(或者直接让 Agent 帮你设置 Terrarium——随附的技能会引导它完成整个流程,包括让你前往 /connect 获取令牌。)
提供内容
- MCP 服务(
.mcp.json)——Terrarium 的远程服务,通过 Streamable HTTP 提供 7 个工具:list_artifacts、publish_artifact、get_artifact、pull_comments、push_version、reply_to_comment、resolve_comment。 - 技能(
skills/terrarium/)——讲解发布 → 审核 → 修复的循环流程, 包括terrarium-feedback/1负载、expectedVersion新鲜度检查, 以及评论串礼仪。
协议
pull_comments 会返回一个有版本号的结构化负载
(terrarium-feedback/1),其设计足够稳定,可用于构建 Agent:
审核状态、带类型的评论串(change_request / question / bug)、
带有实时解析状态的文本锚点,以及回复链。/1 内的演进只允许增加内容。
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。