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怎样优化MCP服务在大规模AI集群中的性能表现？

2025-08-21

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扩展性挑战

当同时服务1000+语言模型实例时，时间查询请求的QPS可能突破5000，传统单点部署会出现高延迟和超时故障。

高性能架构方案

分层缓存：L1缓存（内存）存储最近5分钟时间数据，L2缓存（Redis）备份24小时历史时间戳
负载均衡：用Kubernetes部署多个Pod副本，通过HorizontalPodAutoscaler根据CPU使用率自动扩容
协议优化：SSE连接改用gRPC流式传输，压缩率提升60%，时延降低至200ms以下

关键配置参数

调整server.py中的max_workers=CPU核数*2，设置keepalive_timeout=300保持长连接。CDN加速推荐配置：Cloudflare Workers边缘计算节点+Argo Smart Routing。

本答案来源于文章《Passage of Time MCP：为语言模型提供时间感知和计算能力的服务》

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