MCP Server

# Otimização de Web Scraping no MCP Server Este documento descreve as técnicas e estratégias de otimização de web scraping implementadas e planejadas para o MCP Server. ## Visão Geral O MCP Server depende fortemente de web scraping para coletar recursos educacionais da web. A otimização do processo de scraping é crucial para melhorar a performance, reduzir o tempo de resposta e minimizar o uso de recursos. ## Desafios Atuais O processo de web scraping no MCP Server enfrenta os seguintes desafios: 1. **Alto Consumo de Recursos**: O uso do Puppeteer (via Pyppeteer) para scraping consome muita memória e CPU, pois cada instância carrega um navegador Chrome headless completo. 2. **Tempo de Resposta Lento**: O scraping de múltiplas páginas sequencialmente leva a tempos de resposta longos. 3. **Limitações do Render**: O plano gratuito do Render tem recursos limitados, o que pode levar a timeouts e falhas durante o scraping. 4. **Diversidade de Sites**: Diferentes sites requerem diferentes técnicas de scraping, alguns necessitando de JavaScript e outros não. ## Otimizações Implementadas ### 1. Sistema de Cache Implementamos um sistema de cache que armazena o conteúdo de páginas web e metadados extraídos, reduzindo a necessidade de fazer scraping repetidamente da mesma página. ```python # Verificar o cache antes de fazer scraping cache_key = f"page:{url}" cached_content = simple_cache.get(cache_key) if cached_content: return cached_content # Fazer scraping e armazenar no cache content = await scrape_url(url) simple_cache.setex(cache_key, 604800, content) # 1 semana ``` ## Otimizações Planejadas ### 1. Pool de Instâncias Puppeteer **Descrição**: Implementar um pool de instâncias Puppeteer para reutilização, reduzindo o overhead de criar e destruir instâncias de navegador. **Implementação**: ```python class PuppeteerPool: def __init__(self, max_instances=3): self.max_instances = max_instances self.browsers = [] self.in_use = set() self.lock = asyncio.Lock() async def get_browser(self): async with self.lock: # Tentar reutilizar um browser existente for browser in self.browsers: if browser not in self.in_use: self.in_use.add(browser) return browser # Criar novo browser se não exceder o limite if len(self.browsers) < self.max_instances: browser = await launch(headless=True, args=['--no-sandbox']) self.browsers.append(browser) self.in_use.add(browser) return browser # Esperar até que um browser esteja disponível while True: await asyncio.sleep(0.5) for browser in self.browsers: if browser not in self.in_use: self.in_use.add(browser) return browser async def release_browser(self, browser): async with self.lock: if browser in self.in_use: self.in_use.remove(browser) ``` ### 2. Scraping Adaptativo **Descrição**: Implementar um sistema que escolhe o método de scraping mais eficiente para cada site. **Implementação**: ```python async def scrape_url(url: str, timeout: int = 30) -> Optional[str]: """ Scrape a URL using the most efficient method available. """ domain = urlparse(url).netloc # Decide qual método usar baseado no domínio if domain in JS_REQUIRED_DOMAINS: return await scrape_with_puppeteer(url, timeout) else: # Tentar primeiro com requests try: content = await scrape_with_requests(url, timeout) # Verificar se o conteúdo parece completo if content and len(content) > 1000: return content except Exception: pass # Fallback para Puppeteer se requests falhar return await scrape_with_puppeteer(url, timeout) ``` ### 3. Otimização do Puppeteer **Descrição**: Otimizar o uso do Puppeteer para reduzir o consumo de recursos. **Implementação**: ```python async def scrape_with_puppeteer(url: str, timeout: int = 30) -> Optional[str]: """Scrape a URL using Puppeteer.""" browser = await puppeteer_pool.get_browser() try: page = await browser.newPage() # Bloquear recursos desnecessários await page.setRequestInterception(True) page.on('request', lambda req: asyncio.ensure_future( req.abort() if req.resourceType in ['stylesheet', 'font', 'image'] else req.continue_() )) # Definir timeout await page.setDefaultNavigationTimeout(timeout * 1000) # Navegar para a página await page.goto(url, {'waitUntil': 'domcontentloaded'}) # Obter o conteúdo content = await page.content() # Fechar a página await page.close() return content finally: await puppeteer_pool.release_browser(browser) ``` ### 4. Paralelização com Controle de Concorrência **Descrição**: Implementar scraping paralelo com controle de concorrência para otimizar o uso de recursos. **Implementação**: ```python class ParallelScraper: def __init__(self, max_concurrent=10, max_per_domain=3): self.max_concurrent = max_concurrent self.max_per_domain = max_per_domain self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent) self.domain_semaphores = {} async def get_domain_semaphore(self, domain): if domain not in self.domain_semaphores: self.domain_semaphores[domain] = asyncio.Semaphore(self.max_per_domain) return self.domain_semaphores[domain] async def scrape_urls(self, urls: List[str]) -> Dict[str, str]: tasks = [] for url in urls: task = asyncio.create_task(self._scrape_with_limits(url)) tasks.append(task) results = await asyncio.gather(*tasks) return dict(results) async def _scrape_with_limits(self, url: str) -> Tuple[str, str]: domain = urlparse(url).netloc domain_semaphore = await self.get_domain_semaphore(domain) # Adquirir ambos os semáforos async with self.semaphore: async with domain_semaphore: content = await scrape_url(url) return url, content ``` ## Benefícios Esperados A implementação dessas otimizações trará os seguintes benefícios: 1. **Redução no Uso de Memória**: O pool de instâncias Puppeteer reduzirá significativamente o uso de memória ao reutilizar instâncias de navegador. 2. **Melhoria no Tempo de Resposta**: A paralelização e o scraping adaptativo reduzirão o tempo total de scraping. 3. **Maior Confiabilidade**: O controle de concorrência e as técnicas adaptativas aumentarão a confiabilidade do processo de scraping. 4. **Melhor Utilização de Recursos**: A otimização do Puppeteer e o bloqueio de recursos desnecessários reduzirão o uso de CPU e memória. ## Métricas de Performance Para medir o impacto das otimizações, monitoraremos as seguintes métricas: 1. **Tempo de Scraping**: Tempo médio para fazer scraping de uma página 2. **Uso de Memória**: Consumo de memória durante o scraping 3. **Uso de CPU**: Utilização de CPU durante o scraping 4. **Taxa de Sucesso**: Porcentagem de páginas scrapadas com sucesso 5. **Tempo Total de Geração**: Tempo total para gerar um MCP ## Conclusão A otimização do web scraping é uma parte crucial da melhoria de performance do MCP Server. As técnicas e estratégias descritas neste documento permitirão reduzir significativamente o tempo de resposta e o uso de recursos, melhorando a experiência do usuário e permitindo que o servidor funcione de forma eficiente no plano gratuito do Render.