官方来布道了。但是现在缺的是客户端支持，不是服务端 MCP 服务。
https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/
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The Cloudflare Blog
Hi Claude, build an MCP server on Cloudflare Workers
Want Claude to interact with your app directly? Build an MCP server on Workers. That will enable you to connect your service directly, allowing Claude to understand and run tasks on your behalf.
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all in one vps 炸了，救了半小时，真刺激。
HTTP 响应超时，SSH 连不上。VPS 后台显示 CPU 100%。
先创建一个快照，然后强制重启，快速进入 SSH 把服务都先关掉，删除缓存。
看起来是数据量上来后 redis 把内存吃光了，然后连带着其他服务一起无响应。数据量上来后，虽然给 redis 的数据设置了过期，但是越积越多。查一下有没有限制 redis 数据量的方法，而且感觉设置过期时间不是好办法，按命中时间来设置过期更合适。
HTTP 响应超时，SSH 连不上。VPS 后台显示 CPU 100%。
先创建一个快照，然后强制重启，快速进入 SSH 把服务都先关掉，删除缓存。
看起来是数据量上来后 redis 把内存吃光了，然后连带着其他服务一起无响应。数据量上来后，虽然给 redis 的数据设置了过期，但是越积越多。查一下有没有限制 redis 数据量的方法，而且感觉设置过期时间不是好办法，按命中时间来设置过期更合适。
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leveldb 和 redis 的性能对比。
Redis:
随机读取: 约 100,000 ~ 200,000 QPS (每秒查询次数)
性能稳定，延迟通常在微秒级(1-2μs)
批量读取效率高，可以一次获取多个键值
不会随数据量增长而显著降低性能
LevelDB:
随机读取: 约 60,000 ~ 100,000 QPS
延迟相对较高，通常在毫秒级(1-10ms)
读取性能会随数据量增长而下降
顺序读取性能好于随机读取
使用布隆过滤器优化读取性能
写入性能
Redis:
随机写入: 约 100,000 ~ 200,000 QPS
写入延迟稳定，微秒级
批量写入性能好
开启持久化会影响写入性能
LevelDB:
随机写入: 约 300,000 ~ 400,000 QPS
写入延迟较低，微秒到毫秒级
顺序写入性能极好，可达 600,000+ QPS
LSM-Tree 结构对写入特别友好
写入性能基本不随数据量变化
影响性能的因素
Redis:
内存大小和可用性
网络延迟和带宽
持久化策略(RDB/AOF)
数据结构的复杂度
单线程模型的限制
LevelDB:
磁盘性能(特别是 SSD vs HDD)
数据压缩率
缓存大小设置
后台合并(Compaction)的频率
读写比例
具体场景性能对比
小数据量随机访问:
Redis 表现更好，因为纯内存操作
LevelDB 需要磁盘 I/O，性能差距明显
大数据量写入:
LevelDB 可能表现更好，尤其是顺序写入
Redis 受内存限制，可能需要考虑内存淘汰
批量操作:
Redis 的多数据结构支持使得批量操作更高效
LevelDB 批量写入性能好，但批量读取相对较差
性能优化建议
Redis:
合理设置内存大小和淘汰策略
使用 Pipeline 减少网络往返
适当设置持久化策略
避免复杂的命令操作
LevelDB:
使用 SSD 存储
调整写入缓冲区大小
合理设置压缩策略
批量写入而不是单条写入
控制好 Compaction 频率
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