第15章：MCP服务端项目开发实战：性能优化
在构建和部署 MCP（Memory, Context, Planning）驱动的 AI Agent 系统时，性能和可扩展性是关键的考量因素。随着用户量、数据量和交互复杂度的增加，系统需要能够高效地处理请求，并能够平滑地扩展以应对更高的负载。本章将探讨 MCP 系统中常见的性能瓶颈，并介绍一系列优化策略和扩展方案，包括缓存、并发处理、分布式部署等。
1. 性能瓶颈分析
MCP 系统的性能瓶颈可能出现在多个环节：
- 记忆系统 (Memory)：
- 向量数据库检索：大规模向量索引的查询延迟可能成为瓶颈，尤其是在高并发场景下。
- 记忆写入/更新：频繁的记忆写入和元数据更新可能导致数据库压力过大。
- 记忆衰减/遗忘计算：定期扫描和计算可能消耗大量资源。
- 上下文处理 (Context)：
- 上下文构建：从短期记忆、长期记忆检索结果和当前交互中组装上下文可能涉及多次数据查找和处理。
- 上下文压缩/摘要
