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如何优化Scira MCP Chat在生产环境中的响应速度？

2025-08-22
AIアンサー
458

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

  • 展開の最適化：使用docker-compose.yml配置资源限制（如cpus: ‘0.5’）
  • キャッシング戦略：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

この答えは記事から得たものである。Scira MCP Chat: マルチプラットフォームAIモデルとツール拡張をサポートするオープンソースAIチャットツールについて

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