性能调优的实用方法
针对本地部署常见瓶颈，提供以下解决方案：
- Hardware preparation：建议配备至少8GB内存，当记忆节点超过1万个时，需要16GB以上内存保障流畅运行
- Network Configuration：若API调用延迟高，可修改.env文件中的API_BASE_URL为就近服务器地址（亚洲用户可试用https://core-asia.heysol.ai）
- data management：定期执行”npm run cleanup”清除日志缓存，对于非活跃记忆节点可导出为JSON备份后删除
- 进程监控：使用PM2等进程管理器运行MCP服务，配置自动重启策略应对意外崩溃
遇到400错误时，首先检查API_TOKEN有效性；503错误则需确认3000端口未被占用。
This answer comes from the articleCore: a tool for personalized memory storage for large modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Core本地部署时的性能问题？
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