MCP里用Prompt工程调教大模型，上下文窗口总崩怎么办？

试试把思考链改成强制精简版，只输出关键判断，别让模型复述全部代码逻辑。

或者搞个滑动窗口，按函数级别分段喂给模型，MCP那边用工具做上下文裁剪比纯调Prompt靠谱。

试试把思考链改成强制摘要，每轮只保留结论和关键变量，上下文能省一半。

我一般会手动清空历史消息，只回传最近一轮的代码片段，比啥prompt都管用。

这问题我上周刚踩过，光靠prompt压缩治标不治本，MCP里工具返回的原始代码块占了绝大部分token。建议在工具层加个预处理，把超过200行的代码先按函数拆块再分批送进去，给模型配一个“按需取代码片段”的工具，比硬塞进上下文稳得多。另外思考链别全量保留，让它只输出结论和关键警告，能省不少空间。

你这问题八成不在Prompt，在MCP工具返回数据没做截断/摘要，试试把大文件切片或让工具先返回AST摘要。

这问题太典型了，我怀疑不是Prompt写得不简洁，而是你压根没给模型留“遗忘”的空间。MCP里多轮交互本质是状态累积，你不如试试在关键轮次主动把之前的内容摘要成一句话塞回去，而不是全量保留原文。另外代码审查这种场景，完全可以拆成“先单独分析函数，再汇总逻辑”两步，让每次对话只聚焦一小段代码，上下文压力会小很多。至于那个“忽略历史错误”的结尾，老实说治标不治本，模型该看还是会看，不如直接在前面加“基于以下新代码重新分析，不参考之前结论”这种硬性重置指令试试。

这问题我也踩过坑，核心不是Prompt不够简洁，是MCP工具返回的代码块本身就占了大量token，你再要求思考链，等于双重消耗。我现在的做法是让工具端先做静态分析，只把关键函数和报错行号喂给模型，别丢整个文件。另外思考链别全量输出，改成只输出结论和可疑点，不然300行代码加思考链，神仙也扛不住。你可以试试在工具层做个分块摘要，比在Prompt里反复强调“忽略历史”靠谱多了。

这问题太典型了，建议先把代码切块分批喂，别让单轮上下文吃满。Prompt再精简也扛不住300行源码，工具链上做压缩更靠谱。

你这个问题根子不在Prompt写得简不简洁，300行代码本身可能就占了几千token，再加上思考链的输出，窗口不炸才怪。我之前也踩过这坑，后来改成让工具先做代码切片，每次只喂相关函数给模型，历史轮次只保留最近一两轮的结论摘要。另外“先思考再结论”这套在长上下文里特别容易让模型把旧推理串到新代码上，可以试试把思考链关掉，直接约束输出JSON。MCP那边好像有context管理的配置项，你翻翻文档看能不能自动截断旧消息。