为了确保 Model Context Protocol (MCP) 服务运行良好，应重点关注三类指标：性能和可靠性、资源效率和应用专属质量。这些指标有助于识别瓶颈、优化资源使用，并验证服务是否达到预期目标。以下是各类别中需要跟踪的关键指标的详细说明。
性能和可靠性指标对于确保服务快速且稳定地响应至关重要。跟踪延迟（每请求所需时间）和吞吐量（每秒处理的请求数）以衡量负载下的响应能力。例如，如果在高峰流量期间延迟飙升至 500ms 以上，可能表明存在扩展性问题。监控错误率（例如，HTTP 5xx 错误、超时）以便及早发现故障。此外，跟踪正常运行时间/可用性（服务运行的时间百分比）和成功率（未出错处理的请求百分比）。像 Prometheus 或 Grafana 这样的工具可以可视化这些指标，设置阈值警报（例如，99% 成功率）有助于保持可靠性。
资源效率指标确保服务有效利用基础设施。衡量 CPU/内存使用率以避免过度配置或资源利用不足。例如，持续 CPU 使用率高于 80% 可能需要进行扩展或代码优化。如果服务处理大量数据传输或频繁的磁盘操作，则跟踪网络带宽和磁盘 I/O。对于依赖缓存的 MCP 服务，监控缓存命中率——命中率低表明缓存策略效率低下。如果服务使用 GPU/TPU，则跟踪 GPU 利用率和内存消耗以优化硬件成本。这些指标有助于平衡性能与基础设施成本。
应用专属质量指标验证服务的功能目标。对于 MCP，这可能包括模型准确率（例如，正确输出的百分比）或上下文相关性得分（例如，响应与用户意图的匹配程度）。使用统计测试或 Evidently 等监控工具跟踪数据漂移（输入数据分布的变化）和模型漂移（模型性能随时间下降）。如果服务允许用户反馈，收集用户满意度得分（例如，点赞/踩率）以使输出与预期保持一致。例如，满意度得分下降可能表明需要重新训练模型或调整上下文处理逻辑。
通过结合这些指标，您可以全面监控 MCP 服务的健康状况，主动解决问题，并确保服务高效地提供价值。