性能瓶颈分析
流式响应延迟主要来源于模型API和网络传输，可通过多维度优化。
技术方案
- Optimierung des Einsatzes：使用docker-compose.yml配置资源限制（如cpus: ‘0.5’）
- Caching-Strategie：在next.config.js中配置SWR缓存常见工具响应
- 协议选择：高并发场景优先使用SSE而非HTTP轮询
监控方案
- 集成Prometheus监控MCP调用耗时
- 在Vercel部署时启用Edge Functions减少网络延迟
- 使用chrome://tracing分析渲染性能
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 " 如何优化Scira MCP Chat在生产环境中的响应速度？
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