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
- 部署优化:使用docker-compose.yml配置资源限制(如cpus: ‘0.5’)
- 缓存策略: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
本答案来源于文章《Scira MCP Chat:开源AI聊天工具,支持多平台AI模型和工具扩展》