mcp-feedback-enhanced/docs/zh-TW/cache-management.md

3.3 KiB
Raw Blame History

UV Cache 管理指南

🔍 問題說明

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。

Cache 位置

  • Windows: %USERPROFILE%\AppData\Local\uv\cache
  • macOS/Linux: ~/.cache/uv

🧹 清理方法

方法一:使用 UV 內建命令(推薦)

# 查看 cache 位置
uv cache dir

# 清理所有 cache
uv cache clean

方法二:使用專案提供的清理工具

# 查看 cache 大小
python scripts/cleanup_cache.py --size

# 預覽清理內容
python scripts/cleanup_cache.py --dry-run

# 執行清理
python scripts/cleanup_cache.py --clean

# 強制清理(會嘗試關閉相關程序)
python scripts/cleanup_cache.py --force

⚠️ 常見問題

問題:清理時出現「檔案正由另一個程序使用」錯誤

原因:有 MCP 服務器或其他 uvx 程序正在運行

解決方案

  1. 關閉相關程序

    • 關閉 Claude Desktop 或其他使用 MCP 的應用
    • 結束所有 uvx 相關程序
  2. 使用強制清理

    python scripts/cleanup_cache.py --force
    
  3. 手動清理

    # Windows
    taskkill /f /im uvx.exe
    taskkill /f /im python.exe /fi "WINDOWTITLE eq *mcp-feedback-enhanced*"
    
    # 然後執行清理
    uv cache clean
    

問題:清理後 cache 很快又變大

原因:頻繁使用 uvx mcp-feedback-enhanced@latest

建議

  1. 定期清理:建議每週或每月清理一次
  2. 監控大小:定期檢查 cache 大小
  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

📊 Cache 大小監控

檢查 Cache 大小

# 使用清理工具
python scripts/cleanup_cache.py --size

# 或直接查看目錄大小Windows
dir "%USERPROFILE%\AppData\Local\uv\cache" /s

# macOS/Linux
du -sh ~/.cache/uv

建議的清理頻率

Cache 大小 建議動作
< 100MB 無需清理
100MB-500MB 可考慮清理
> 500MB 建議清理
> 1GB 強烈建議清理

🔧 自動化清理

Windows 排程任務

@echo off
cd /d "G:\github\interactive-feedback-mcp"
python scripts/cleanup_cache.py --clean

macOS/Linux Cron Job

# 每週日清理一次
0 2 * * 0 cd /path/to/interactive-feedback-mcp && python scripts/cleanup_cache.py --clean

💡 最佳實踐

  1. 定期監控:每月檢查一次 cache 大小
  2. 適時清理:當 cache 超過 500MB 時進行清理
  3. 關閉程序:清理前確保關閉相關 MCP 服務
  4. 備份重要資料:清理前確保重要專案已備份

🆘 故障排除

清理失敗的常見原因

  1. 程序佔用MCP 服務器正在運行
  2. 權限不足:需要管理員權限
  3. 磁碟錯誤:檔案系統錯誤

解決步驟

  1. 關閉所有 MCP 相關程序
  2. 以管理員身份運行清理命令
  3. 如果仍然失敗,重啟電腦後再試
  4. 考慮手動刪除部分 cache 目錄

📞 支援

如果遇到清理問題,請:

  1. 查看本文檔的故障排除部分
  2. GitHub Issues 回報問題
  3. 提供錯誤訊息和系統資訊