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
- Otimização da implantação：使用docker-compose.yml配置资源限制（如cpus: ‘0.5’）
- estratégia de cache：在next.config.js中配置SWR缓存常见工具响应
- Seleção de protocolo：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
Essa resposta foi extraída do artigoScira MCP Chat: ferramenta de bate-papo de IA de código aberto com suporte para modelos de IA multiplataforma e extensões de ferramentasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何优化Scira MCP Chat在生产环境中的响应速度？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch