2025-06-04 19:38:18 +08:00
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# UV Cache 管理指南
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## 🔍 問題說明
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由於本專案使用 `uvx` 執行，每次運行都會在系統中建立 cache 檔案。隨著時間推移，這些 cache 可能會佔用大量磁碟空間。
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### Cache 位置
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- **Windows**: `%USERPROFILE%\AppData\Local\uv\cache`
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- **macOS/Linux**: `~/.cache/uv`
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## 🧹 清理方法
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### 方法一：使用 UV 內建命令（推薦）
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```bash
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# 查看 cache 位置
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uv cache dir
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# 清理所有 cache
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uv cache clean
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```
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### 方法二：使用專案提供的清理工具
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```bash
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# 查看 cache 大小
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python scripts/cleanup_cache.py --size
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# 預覽清理內容
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python scripts/cleanup_cache.py --dry-run
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# 執行清理
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python scripts/cleanup_cache.py --clean
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# 強制清理（會嘗試關閉相關程序）
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python scripts/cleanup_cache.py --force
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```
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## ⚠️ 常見問題
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### 問題：清理時出現「檔案正由另一個程序使用」錯誤
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**原因**：有 MCP 服務器或其他 uvx 程序正在運行
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**解決方案**：
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1. **關閉相關程序**：
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- 關閉 Claude Desktop 或其他使用 MCP 的應用
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- 結束所有 `uvx` 相關程序
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2. **使用強制清理**：
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```bash
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python scripts/cleanup_cache.py --force
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```
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3. **手動清理**：
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```bash
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# Windows
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taskkill /f /im uvx.exe
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taskkill /f /im python.exe /fi "WINDOWTITLE eq *mcp-feedback-enhanced*"
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2025-06-11 03:25:08 +08:00
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2025-06-04 19:38:18 +08:00
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# 然後執行清理
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uv cache clean
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```
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### 問題：清理後 cache 很快又變大
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**原因**：頻繁使用 `uvx mcp-feedback-enhanced@latest`
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**建議**：
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1. **定期清理**：建議每週或每月清理一次
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2. **監控大小**：定期檢查 cache 大小
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3. **考慮本地安裝**：如果是開發者，可考慮本地安裝而非每次使用 uvx
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## 📊 Cache 大小監控
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### 檢查 Cache 大小
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```bash
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# 使用清理工具
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python scripts/cleanup_cache.py --size
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# 或直接查看目錄大小（Windows）
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dir "%USERPROFILE%\AppData\Local\uv\cache" /s
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# macOS/Linux
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du -sh ~/.cache/uv
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```
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### 建議的清理頻率
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| Cache 大小 | 建議動作 |
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| < 100MB | 無需清理 |
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| 100MB-500MB | 可考慮清理 |
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| > 500MB | 建議清理 |
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| > 1GB | 強烈建議清理 |
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## 🔧 自動化清理
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### Windows 排程任務
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```batch
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@echo off
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cd /d "G:\github\interactive-feedback-mcp"
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python scripts/cleanup_cache.py --clean
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```
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### macOS/Linux Cron Job
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```bash
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# 每週日清理一次
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0 2 * * 0 cd /path/to/interactive-feedback-mcp && python scripts/cleanup_cache.py --clean
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```
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## 💡 最佳實踐
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1. **定期監控**：每月檢查一次 cache 大小
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2. **適時清理**：當 cache 超過 500MB 時進行清理
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3. **關閉程序**：清理前確保關閉相關 MCP 服務
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4. **備份重要資料**：清理前確保重要專案已備份
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## 🆘 故障排除
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### 清理失敗的常見原因
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1. **程序佔用**：MCP 服務器正在運行
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2. **權限不足**：需要管理員權限
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3. **磁碟錯誤**：檔案系統錯誤
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### 解決步驟
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1. 關閉所有 MCP 相關程序
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2. 以管理員身份運行清理命令
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3. 如果仍然失敗，重啟電腦後再試
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4. 考慮手動刪除部分 cache 目錄
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## 📞 支援
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如果遇到清理問題，請：
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1. 查看本文檔的故障排除部分
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2. 在 [GitHub Issues](https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced/issues) 回報問題
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3. 提供錯誤訊息和系統資訊
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