AI Coding 规则遗忘难题：反馈式MCP服务器解决方案

本文针对AI Coding工具中prompt过长导致大模型忽略中间规则的问题（中间遗忘效应），提出了一种基于反馈的MCP服务器解决方案。作者通过构建硬编码规则库，将代码规范转换为检查器，生成代码后获取反馈并迭代优化，有效缓解规则遗忘。文章详细介绍了使用TypeScript开发MCP服务器的技术步骤，包括规则转换、服务器封装和实际应用案例，展示了在主流AI Coding工具中显著提升代码生成规范性的效果。该方法为AI开发者提供了实用技术路径，解决了长期困扰的规则遵循难题。