MCP/mcp-feedback-enhanced

Fork 0

mirror of https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git synced 2025-07-27 10:42:25 +08:00

Minidoracat 5d1a8f0222 🔨 執行檢測後的修改

2025-06-11 03:25:08 +08:00

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：

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

使用強制清理：

python scripts/cleanup_cache.py --force

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：

定期清理：建議每週或每月清理一次
監控大小：定期檢查 cache 大小
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

定期監控：每月檢查一次 cache 大小
適時清理：當 cache 超過 500MB 時進行清理
關閉程序：清理前確保關閉相關 MCP 服務
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

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

解決步驟

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

📞 支援

如果遇到清理問題，請：

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

3.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape