Analyse von Leistungsengpässen
Die Latenz der Streaming-Antworten ist hauptsächlich auf die Modell-API und die Netzübertragung zurückzuführen, die in mehreren Dimensionen optimiert werden können.
Technisches Programm
- Optimierung des EinsatzesKonfigurieren Sie Ressourcengrenzen (z.B. cpus: '0.5') mit docker-compose.yml
- Caching-StrategieSWR für die Zwischenspeicherung gemeinsamer Tool-Antworten in next.config.js konfigurieren
- Auswahl des ProtokollsSSE gegenüber HTTP-Polling für Szenarien mit hoher Gleichzeitigkeit bevorzugen.
Überwachungslösungen
- Integration von Prometheus zur Überwachung des MCP-Anrufzeitverbrauchs
- Ermöglichung von Edge-Funktionen zur Verringerung der Netzwerklatenz in Vercel-Implementierungen
- Analyse der Rendering-Leistung mit chrome://tracing
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelScira MCP Chat: Open-Source-KI-Chat-Tool mit Unterstützung für plattformübergreifende KI-Modelle und Tool-ErweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Reaktionsfähigkeit von Scira MCP Chat in einer Produktionsumgebung optimiert werden?
