Análise de gargalos de desempenho
A latência da resposta de streaming se origina principalmente da API do modelo e da transmissão de rede, que pode ser otimizada em várias dimensões.
Programa técnico
- Otimização da implantaçãoConfiguração de limites de recursos (por exemplo, cpus: '0,5') usando docker-compose.yml
- estratégia de cacheConfigurar o SWR para armazenar em cache as respostas de ferramentas comuns em next.config.js
- Seleção de protocoloSSE: Prefira o SSE ao polling HTTP para cenários de alta simultaneidade.
Soluções de vigilância
- Integração do Prometheus para monitorar o consumo de tempo de chamada do MCP
- Habilitando funções de borda para reduzir a latência da rede em implantações Vercel
- Análise do desempenho de renderização com chrome://tracing
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 " Como otimizar a capacidade de resposta do Scira MCP Chat em um ambiente de produção?
