简单实现一个 claude plugin

背景

之前每次使用 claude code 的时候，如果上下文太多了，比如说:

1. 多轮重构
2. 长时间 debug
3. PRD / 设计文档 + 代码同时存在

这些会导致效果不好。再新开一个窗口又需要重新开始，但是新开一个窗口会有以下问题:

1. 需要重新解释项目背景
2. 需要手动复制关键代码 / 设计说明
3. 很容易漏掉隐含上下文（约定、命名、历史决策）

所以想着能不能实现一个命令来实现保存上下文，正好 claude code 推出了 plugins 正好可以做一个来试试看。

实现方式

从设计上看，Claude Code 的 plugin 并不是“代码插件”，而更接近一种 Skill / Context Provider。这里可以看下官方例子:

plugin 的核心职责，并不是“执行复杂逻辑”，而是以不同形式，把能力或上下文接入到 Claude Code 的工作流中。有六种方式和 claude code 集成，这些可以组合使用:

1. Slash command
2. Agent
3. Skills
4. Hook
5. Mcp Server
6. LSP Server

我们实现方式是用 slash command 和 mcp-server 作为使用方法，mcp-server 具体实现我们这里不展开了，来看下 slash command 是怎么实现的。这是我们整体目录:

nidhogg-marketplace/
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json
└── nidhogg/
    ├── .claude-plugin/
    │   └── plugin.json
    ├── commands/
    │   └── save.md
    └── .mcp.json

1. Marketplace 表示是插件集合的入口，下面可以有多个 plugin
2. nidhogg/.claude-plugin/plugin.json 是 plugin 主体，重点关心这一段。

slash command 实现

1.首先创建一个 plugin marketplace 目录，用来存放插件定义：

mkdir nidhogg-marketplace

2.随后创建 Claude Code 约定的插件配置目录：

mkdir nidhogg-marketplace/.claude-plugin

manifest 文件表示插件的身份信息：包括名称、描述和版本，写入 manifest 信息:

/.claude-plugin/plugin.json

{
  "name": "",
  "owner": {
    "name": ""
  },
  "metadata": {
    "description": "",
    "homepage": ""
  },
  "plugins": [
    {
      "name": "nidhogg",
      "version": "0.1.0",
      "source": "./nidhogg",
      "description": "Persistent conversation memory and structured context system for Claude Code"
    }
  ]
}

这里需要注意的是：

• manifest 只描述“插件是什么”
• 并不涉及任何具体逻辑
• Claude Code 会通过它发现并加载 plugin

3.接着创建 slash command:

mkdir nidhogg-marketplace/commands

4.创建具体命令，命令名就是文件名，比如我的是 save，哪就应该是 save.md:

---
description: Save the current conversation into Nidhogg for long-term memory and future reuse
---

# Save Conversation

This conversation appears to be complete and ready to be preserved.

You should:
1. Identify the main topic and purpose of the conversation.
2. Write a concise summary suitable for future recall.
3. Extract any important decisions, conclusions, or design outcomes.
4. Assign relevant tags.
5. Call the Nidhogg MCP tool to persist:
   - the full conversation as Markdown
   - structured metadata as JSON

Ensure the saved output is clean, structured, and optimized for long-term retrieval.

你需要在这个 Markdown 中明确告诉模型：

• 当前命令的目的是什么
• 应该如何理解当前上下文
• 需要调用哪些工具
• 输出应该满足什么结构和质量要求

完成这个文件之后，一个 Slash command 就已经“实现”了。

4.我们可以使用 claude –plugin-dir ./nidhogg-marketplace 方式来做个测试，可以看到我们的命令：

使用 mcp-server

我们可以进阶一步，来实现 mcp-server，我们在之前 save.md 中也提到过 mcp tool，这里比较简单，我们配置好 .mcp.json 就可以，比如像下面这样:

{
  "mcpServers": {
    "nidhogg-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [""],
      "cwd": "",
      "env": {
        "PYTHONPATH": ""
      }
    }
  }
}

参考

1. https://code.claude.com/docs/en/plugins
2. https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/plugins/code-review
3. https://code.claude.com/docs/en/plugins-reference
4. https://github.com/Shuimo03/Nidhogg