开发者推出 jitprompt：用 MCP 按需分发 Agent 指令，告别巨型系统提示
mirkop82_ · reddit · 2026-10-13
一位在 EV 充电网络公司构建 AI Agent 的开发者发布了 jitprompt，一个通过 MCP「按时供应」指令的服务，解决系统提示词膨胀问题。
核心问题：规则越堆越多，Agent 会悄悄且不均匀地变差——缓存解决了成本，但没解决注意力竞争：3 万 token 的系统提示即使全缓存，仍是 Agent 执行小任务时的负担。
工作方式：上传 Markdown/PDF/Word 文档后自动切分章节并生成标题与一行摘要，通过三个 MCP 工具按需取用：
- gettoc：轻量目录地图
- searchinstructions(plan)：Agent 描述「即将做什么」来检索适用章节
- getsection(id)：读取完整章节
与 RAG 的区别：检索基于 Agent 的行动计划而非用户消息，且始终返回完整章节，规则不会脱离其例外条件。更新文档即全局生效，无需重新部署，支持 Claude Code、Cursor、LangChain 等客户端。有免费额度（1 个命名空间、3 份文档）。
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