插件开发

开发插件本身也交给智能体：仓库自带开发 Skill，把调通的 ComfyUI 工作流交给它，分析、实现、测试一条龙。插件注册后，工作台用户和 MCP 里的 Agent 自动获得同一套能力，不需要为 MCP 写任何代码。

1让开发智能体来做（推荐）

仓库已经提供 .agents/skills/videofree-plugin-development/。把完整目录安装到开发智能体（Claude Code、Codex、Trae 等）的技能目录，然后发送：

使用 $videofree-plugin-development，把我的 ComfyUI 工作流制作成 VideoFree 插件。先分析输入、输出、模型依赖和插件形态，再实现、测试并运行发布自检；所有模型专用代码和资源必须留在插件目录。

智能体会先分析工作流、选对插件形态，再写实现、跑测试。下面的第 2–4 节是它每一步的依据，也是你验收的清单。

2选择插件形态

• 生成插件：封装图片、视频、语音或音乐工作流；
• 动作插件：提供二采、增强或业务操作；
• 项目小插件：在当前项目或分类中管理剧本、进度等数据；
• 应用插件：拥有完整独立页面，例如剪辑工具。

3把全部专用内容留在插件内部

插件的 plugin.json 是唯一注册入口。工作流、编译器、协作技能、Vue 页面、图标、预设和固定样本都必须随插件分发；不能把模型专用规则写进框架，也不能直接读取平台数据库或其他插件代码。

注册之后，MCP 接入是自动完成的：能力出现在 list_capabilities 里，Agent 用 get_capability 查输入限制、用 submit_generation 提交任务，全程不接触节点。你要做的只是把 plugin.json 的字段写对。

模型需要什么、装到哪里，写进插件自己的 INSTALL.md——这正是插件安装里用户和智能体安装模型的唯一依据。

4按真实协议开发和验证

详细字段、运行时接口和 UI 规则以仓库中的 plugins/PLUGIN_DEVELOPMENT.md、docs/plugin-protocol.md、ARCHITECTURE.md 为准。完成后至少验证插件扫描、相关测试、前端构建（有 UI 时）和 videofree.bat --check（Linux 使用 ./videofree.sh --check）。

验证 MCP 侧是否注册成功：让任意支持 MCP 的 AI 调用一次 list_capabilities，你的新能力出现在列表里、get_capability 能返回完整输入 Schema，即接入完成。