A local-first conversation, context, and knowledge recorder for LLM workflows.

Nidhogg 是一个面向工程师、重度 LLM 使用者的 本地优先（local-first）上下文与对话管理工具。
它关注的不是“如何把聊天做得更像人”，而是一个更工程化、更长期的问题：

LLM 的上下文是易失的，但工程知识应该是可重建、可审计、可复用的。

Nidhogg 通过 结构化存储 + MCP（Model Context Protocol）+ Plugin 机制，
把一次次与模型的对话，沉淀为真正可以长期积累的工程资产。

在真实的工程场景中，你大概率遇到过这些情况：

• 架构设计、排障推理、决策讨论都消失在聊天窗口里
• Prompt 很复杂，但无法被版本化或回溯
• 每次都要“重新喂上下文”，效率极低
• 模型很强，但上下文管理极其原始

Nidhogg 想解决的核心问题只有一个：

把 LLM 对话，从“临时交流”升级为“工程材料”。

• Local-first
  所有数据默认存储在本地文件系统，可离线、可备份、可审计

• Rebuildable（可重建）
  向量、索引、统计数据都不是源数据，随时可以丢弃并重建

• LLM-agnostic
  不绑定任何模型或厂商，通过 MCP 与上层工具交互

• Engineering-friendly
  面向工程师，而不是泛聊天用户

Nidhogg/ ├── README.md ├── LICENSE ├── AGENTS.md │ ├── nidhogg-mcp/ # MCP Server（Python） │ └── src/ │ └── nidhogg_mcp/ │ ├── nidhogg-marketplace/ # Claude Code Plugin Marketplace │ ├── .claude-plugin/ │ │ └── marketplace.json │ └── nidhogg/ # Plugin 定义 │ └── prd/ # 设计 / 产品文档 

• conversation.md：按时间顺序保存完整对话，便于回溯与审计。
• meta.json：结构化元数据（标题、摘要、标签、决策等），支撑检索与二次消费。
• chunks.jsonl：分块后的纯文本，供向量化或索引重建；v0 可为空，按需生成。

• 已安装 Claude Code / claude CLI
• 已安装 Python 3.10+
• 已安装 uv（用于运行 Python 环境与依赖）

可选检查：

python --version uv --version claude --version

1. git clone https://github.com/Shuimo03/Nidhogg.git
2. 启动 claude code

 /plugin marketplace add ./Nidhogg/nidhogg-marketplace /plugin install nidhogg@nidhogg

3. 查看 plugin 命令，如果出现 /nidhogg:save 表示安装成功。

因为使用的是 stdio-server，需要确保 MCP 服务的 cwd 与 PYTHONPATH 指向 nidhogg-mcp 目录。以下示例基于仓库结构：

<repo-root>/ nidhogg-mcp/ nidhogg-marketplace/ nidhogg/ # CLAUDE_PLUGIN_ROOT 

举例说明：如果你在 /Users/mac/code/prometheus 下 clone 了 Nidhogg， 需要修改 /Users/mac/code/prometheus/nidhogg-marketplace/nidhogg/.mcp.json。

示例配置（插件目录内的 .mcp.json）：

{ "mcpServers": { "nidhogg-mcp": { "type": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "nidhogg_mcp"], "cwd": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/../../nidhogg-mcp", "env": { "PYTHONPATH": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/../../nidhogg-mcp/src" } } } }

如果你将插件目录移动到其他位置，请相应调整 cwd 与 PYTHONPATH， 确保能定位到 nidhogg-mcp。