MCP Server

# Melhorias de Performance para o MCP Server Este documento descreve as melhorias de performance implementadas e planejadas para o MCP Server. > **Nota:** Este documento complementa [Otimizações de Performance](performance_optimization.md), que contém detalhes sobre as otimizações já implementadas. ## Melhorias Implementadas ### 1. Sistema de Cache Simplificado Implementamos um sistema de cache em memória simples e eficiente que: - Armazena resultados de buscas, conteúdo de páginas e MCPs gerados - Implementa políticas de expiração (TTL) para diferentes tipos de dados - Usa uma estratégia LRU (Least Recently Used) para evitar crescimento excessivo da memória - Fornece uma interface similar ao Redis para facilitar a migração futura O sistema de cache está implementado no arquivo `simple_cache.py` e é usado em todo o codebase para armazenar e recuperar dados frequentemente acessados. ### 2. Otimização de Imports e Dependências Reduzimos as dependências externas e otimizamos os imports para melhorar o tempo de inicialização e reduzir o uso de memória. ### 3. Pool de Instâncias Puppeteer Implementamos um pool de instâncias Puppeteer para reutilização, reduzindo o overhead de criar e destruir instâncias de navegador. - Redução significativa no uso de memória - Melhoria no tempo de resposta para scraping - Menor carga no servidor ### 4. Scraping Adaptativo Implementamos um sistema que escolhe o método de scraping mais eficiente para cada site. - Uso mais eficiente dos recursos - Melhor tempo de resposta - Maior confiabilidade ## Melhorias Planejadas ### 1. Paralelização com Controle de Concorrência Avançado **Descrição**: Melhorar o sistema de paralelização com controle de concorrência mais sofisticado. **Benefícios**: - Maior throughput - Melhor utilização de recursos - Respeito aos limites de rate dos sites **Implementação**: - Aprimorar o uso de asyncio para paralelizar requisições - Implementar semáforos para limitar o número de requisições concorrentes - Implementar limites por domínio para evitar sobrecarga de sites específicos - Usar filas de prioridade para recursos mais relevantes ### 2. Cache Distribuído com Redis **Descrição**: Migrar o sistema de cache para uma solução distribuída usando Redis. **Benefícios**: - Persistência de cache entre reinicializações do servidor - Melhor escalabilidade - Compartilhamento de cache entre múltiplas instâncias **Implementação**: - Configurar Redis (Redis Cloud para produção) - Migrar o sistema de cache atual para usar Redis - Implementar serialização/deserialização eficiente - Manter cache em memória como fallback ### 3. Otimização de Algoritmos **Descrição**: Otimizar os algoritmos de geração de árvores e filtragem de recursos. **Benefícios**: - Redução do tempo de processamento - Menor consumo de memória - Melhor qualidade dos resultados **Implementação**: - Otimizar a geração de estrutura da árvore para evitar recálculos - Implementar técnicas de poda para eliminar caminhos irrelevantes precocemente ## Plano de Implementação ### Fase 1: Otimização Adicional do Web Scraping (1-2 semanas) 1. Aprimorar o pool de instâncias Puppeteer 2. Melhorar o scraping adaptativo 3. Implementar a paralelização com controle de concorrência avançado 4. Testar e medir o impacto ### Fase 2: Cache Distribuído (1-2 semanas) 1. Configurar Redis 2. Migrar o sistema de cache para Redis 3. Implementar políticas de expiração avançadas 4. Testar e medir o impacto ### Fase 3: Otimização de Algoritmos (1-2 semanas) 1. Otimizar a geração de estrutura da árvore 2. Implementar técnicas de poda 3. Testar e medir o impacto ### Fase 4: Monitoramento e Ajustes (1 semana) 1. Implementar logging detalhado 2. Configurar alertas para problemas de performance 3. Ajustar parâmetros baseados em dados de uso real 4. Documentar todas as mudanças ## Métricas de Performance Para medir o impacto das melhorias, monitoramos as seguintes métricas: 1. **Tempo de Resposta**: Tempo médio para gerar um MCP 2. **Uso de Memória**: Consumo de memória do servidor 3. **Uso de CPU**: Utilização de CPU durante a geração de MCPs 4. **Taxa de Cache Hit**: Porcentagem de requisições atendidas pelo cache 5. **Tempo de Scraping**: Tempo médio para fazer scraping de uma página ## Conclusão As melhorias implementadas e planejadas visam otimizar o MCP Server para funcionar de forma eficiente no plano gratuito do Render, oferecendo uma experiência de usuário melhor com tempos de resposta mais rápidos e maior confiabilidade. A abordagem faseada permite implementar as melhorias de forma incremental, medindo o impacto a cada passo e ajustando conforme necessário.