2025-06-04 19:38:18 +08:00
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# UV Cache 管理指南
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## 🔍 问题说明
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由于本项目使用 `uvx` 执行，每次运行都会在系统中建立 cache 文件。随着时间推移，这些 cache 可能会占用大量磁盘空间。
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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 内建命令（推荐）
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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：使用项目提供的清理工具
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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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# 预览清理内容
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python scripts/cleanup_cache.py --dry-run
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# 执行清理
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python scripts/cleanup_cache.py --clean
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# 强制清理（会尝试关闭相关程序）
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python scripts/cleanup_cache.py --force
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```
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## ⚠️ 常见问题
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### 问题：清理时出现「文件正由另一个程序使用」错误
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**原因**：有 MCP 服务器或其他 uvx 程序正在运行
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**解决方案**：
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1. **关闭相关程序**：
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- 关闭 Claude Desktop 或其他使用 MCP 的应用
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- 结束所有 `uvx` 相关程序
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2. **使用强制清理**：
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```bash
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python scripts/cleanup_cache.py --force
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```
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3. **手动清理**：
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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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# 然后执行清理
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uv cache clean
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```
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### 问题：清理后 cache 很快又变大
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**原因**：频繁使用 `uvx mcp-feedback-enhanced@latest`
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**建议**：
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1. **定期清理**：建议每周或每月清理一次
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2. **监控大小**：定期检查 cache 大小
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3. **考虑本地安装**：如果是开发者，可考虑本地安装而非每次使用 uvx
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## 📊 Cache 大小监控
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### 检查 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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# 或直接查看目录大小（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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### 建议的清理频率
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| Cache 大小 | 建议动作 |
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| < 100MB | 无需清理 |
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| 100MB-500MB | 可考虑清理 |
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| > 500MB | 建议清理 |
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| > 1GB | 强烈建议清理 |
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## 🔧 自动化清理
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### Windows 计划任务
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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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# 每周日清理一次
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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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## 💡 最佳实践
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1. **定期监控**：每月检查一次 cache 大小
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2. **适时清理**：当 cache 超过 500MB 时进行清理
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3. **关闭程序**：清理前确保关闭相关 MCP 服务
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4. **备份重要资料**：清理前确保重要项目已备份
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## 🆘 故障排除
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### 清理失败的常见原因
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1. **程序占用**：MCP 服务器正在运行
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2. **权限不足**：需要管理员权限
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3. **磁盘错误**：文件系统错误
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### 解决步骤
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1. 关闭所有 MCP 相关程序
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2. 以管理员身份运行清理命令
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3. 如果仍然失败，重启电脑后再试
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4. 考虑手动删除部分 cache 目录
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## 📞 支持
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如果遇到清理问题，请：
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1. 查看本文档的故障排除部分
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2. 在 [GitHub Issues](https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced/issues) 报告问题
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3. 提供错误信息和系统信息
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