我用 Cloudflare Workers 搭了个多模型协作 Demo，踩了哪些坑？

最近跟几个大佬聊了聊多模型协作平台（MCP，Multi-Model Collaboration Platform）的想法，脑子一热，用 Cloudflare Workers 搭了个小 Demo。想法很简单：让 Claude 写代码、Flux 生成图片、R1 优化逻辑，串起来给用户吐个结果。但真动手才发现，理想很丰满，现实全是坑------Token 成本高得心疼、延迟叠加让人崩溃、体验像拼接而不是协作。这篇文章就聊聊我踩的坑、怎么优化的，以及对国内 AI 生态的点滴吐槽和期待。

从 Demo 到落地的第一个坑：Token 成本和延迟

先说背景。我的目标是用 MCP 做一个"写简单网页并配图"的功能：用户输入需求，Claude 生成 HTML/CSS，Flux 搞个 banner 图，R1 优化代码逻辑，最后打包成 ZIP 返回。听起来挺酷，但跑一遍 Demo 就暴露问题：

• Token 浪费严重：Claude 生成代码后，R1 优化时得把整个上下文重新喂一遍，Token 用量直接翻倍。输出还不匹配------Claude 的代码偏自然语言风，R1 的推理偏逻辑流，中间得人工调格式。
• 延迟叠加：串行调用三个模型（Claude → R1 → Flux），用户从输入到拿到结果得等十几秒，体验崩得一塌糊涂。

这不只是我的问题，跟大佬们聊发现，大家做 MCP Server Demo 时都撞过这堵墙。根源在于多模型协作本质上是"分布式计算"，但没做好资源调度。

优化思路

折腾了两天，我试了几个办法：

1. 中间状态缓存用 Cloudflare KV 存每个模型的输出，只把关键数据（比如 Claude 的代码）传给下一步，上下文无关的部分直接跳过。Token 用量砍了 30% 左右。
2. 并行处理改成异步调度，让 Claude 写代码和 Flux 生成图片同时跑。Workers 的轻量特性很适合这种任务，延迟从十几秒降到 5 秒以内。
3. 统一格式加了个中间层，把模型输出标准化成 JSON Schema。比如 Claude 返回 {"type": "code", "result": "..."}，Flux 返回 {"type": "image", "result": "binary_data"}，后续处理省了不少力气。

效果还不错，但体验上还是差口气。用户感觉到的不是"协作"，而是一堆工具硬凑在一起。反思了一下，我觉得得加个"智能调度器"------用户只管扔需求，系统自动挑模型组合，输出结果。这种"黑盒"体验可能更贴近实际需求。

Cloudflare 为啥是个好切入点？

为啥选 Cloudflare Workers？简单，成本低、生态全，能快速试错。

• 低成本验证：Workers 免费额度够高，小规模 Demo 几乎零成本。KV 存中间结果，D1 记任务日志，R2 放图片，整个闭环很轻量。
• 具体玩法：我搭了个简版 Worker，代码大概长这样（伪代码）：

javascript

addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request));
});

async function handleRequest(request) {
  const { task } = await request.json(); // "写个简单网页并配图"

  const [claudeResult, fluxImage] = await Promise.all([
    fetchClaude(task), // Claude 生成 HTML/CSS
    fetchFlux("banner image") // Flux 生成图片
  ]);

  const optimizedCode = await fetchR1(claudeResult); // R1 优化代码
  await KV.put("code", optimizedCode);
  await R2.put("banner.jpg", fluxImage);

  const zipUrl = await createZip(optimizedCode, fluxImage);
  return new Response(JSON.stringify({ url: zipUrl }), { status: 200 });
}

一天搞定，跑通后还能加个 Web UI（用 CF Pages）或者丢 GitHub 开源，吸引开发者一起玩。

国内生态：封闭的池子和可能的缝隙

聊到国内就有点emo。大厂都想把用户锁在自家池子里，API 要么不开放，要么贵得离谱。中小开发者想用 AI 能力，却只能干瞪眼。我觉得 MCP 在国内落地的突破口有几个：

1. 面向开发者的中间件做个轻量 MCP 桥接国内外模型（比如文心一言 + Claude），提供统一接口。初期靠开源社区攒口碑，后续考虑商业化。
2. 垂直场景比如教育（生成试题 + 解析 + 图表）、电商（文案 + 图片 + 数据分析），需求明确，竞争没那么白热化。
3. 政策红利国内一直在推 AI 产业化，如果有"AI 开放平台"之类政策，MCP 的机会会更大。先把技术攒好，等风口。

但说实话，国内厂商的无脑套路（闭环、自娱自乐）让我挺失望。希望别老想着圈地，多少给点生态松动空间吧。

写内容的心态：别求广度，玩深度

本来想写这方面的内容，但怕受众少。后来想想，换个角度可能更有意思：

• 硬核技术贴：细节拉满（代码、成本、踩坑），发到 X 或博客，哪怕只有几十个读者，也是高质量同好。
• 加点故事：吐槽国内生态的封闭，顺带讲讲我搭 Demo 的心路历程，读者会有共鸣。
• 小步快跑：不用一次写完，分几次发进展。比如"Day 1: 搭了个 Claude + Flux 的 Demo，Token 花了 $2，心疼"。

未来猜想：MCP 会标配吗？

• 短期：API 文化强的公司（OpenAI、Anthropic）会先跑出来，国内还是各自为战。
• 中期：如果大厂带头开放（比如腾讯、阿里推协作平台），生态可能松动，但大概率是"半开放"------API 给你，数据留我家。
• 长期：MCP 可能像 REST API 一样标配，不集成就没人用。平台化和去中心化会并行，大厂主导前者，社区驱动后者。

最后一点碎碎念

搭这个 Demo 挺有意思，但也挺累。Token 成本、延迟、体验，每优化一步都像在挤牙膏。国内生态的封闭更是让我有点无力。不过转念一想，能用 Cloudflare 这种低成本方案跑通，哪怕只是个玩具，也算有点小成就感。接下来想再试试中间件方向，或者把这套东西写成系列贴，记录一下踩坑和成长。

你觉得呢？MCP 在国内真有戏吗？欢迎 X 上拍砖或者一起聊聊！

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从 Demo 到落地的第一个坑：Token 成本和延迟

痛点拆解

我最初的 Demo 是这样的流程：用户输入"写个简单网页并配图"，Claude 生成 HTML/CSS，R1 优化代码，Flux 生成 banner 图，最后打包 ZIP 返回。跑下来发现三大问题：

1. Token 浪费的根源

   • 冗余调用：Claude 生成一段 500 Token 的代码，R1 优化时得把整个上下文（包括用户输入和 Claude 的输出）再喂一遍，假设上下文 800 Token，单次调用翻倍到 1600 Token。
   • 输出不匹配：Claude 返回的是纯文本（比如 Hello），R1 期望结构化输入（比如 JSON），我得手动加个解析步骤，费时费力。
   • 成本估算：以 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet（ <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 3 / 百万输入 T o k e n ， 3/百万输入 Token， </math>3/百万输入Token，15/百万输出 Token）为例，跑一次完整流程 Token 消耗约 2000（输入）+ 1000（输出），成本 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0.021 ， F l u x 图片生成另算 0.021，Flux 图片生成另算 </math>0.021，Flux图片生成另算0.05，单次请求 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0.07 。 10 次测试就烧了 0.07。10 次测试就烧了 </math>0.07。10次测试就烧了0.7，心疼。

2. 延迟叠加

   • 串行调用：Claude 3 秒，R1 2 秒，Flux 5 秒，总延迟 10 秒以上，用户体验像 PPT。
   • 网络开销：每次 API 调用都有 200-500ms 的 RTT（往返时间），串行三次累计 1 秒多。

3. 体验拼接感用户拿到结果是个 ZIP 文件，里面代码和图片是分开的，得自己拼起来用，感觉像"半成品"。

优化方案（带代码和细节）

我花了两天试了几个优化方案，效果还行，具体如下：

1. 中间状态缓存

思路：用 Cloudflare KV 存每步的中间结果，避免重复传大块上下文。实现：

• KV 是个 key-value 存储，免费额度 10 万次读/天，1 万次写/天，够 Demo 用。
• 每次模型调用后，把输出存 KV，下个模型只拿关键部分。
• 比如 Claude 输出 HTML，我存到 KV，下发给 R1 时只传 {"code": "..."}，上下文丢掉。

代码：

javascript

// KV 存结果
async function saveToKV(key, value) {
  await KV.put(key, JSON.stringify(value), { expirationTtl: 3600 }); // 1小时过期
}

// 调用 Claude 并存结果
async function fetchClaude(task) {
  const response = await fetch("<https://api.anthropic.com/v1/messages>", {
    method: "POST",
-turned: headers: {
      "x-api-key": CLAUDE_API_KEY,
      "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
      max_tokens: 1000,
      prompt: `Generate HTML/CSS for: ${task}`
    })
  });
  const result = await response.json();
  const html = result.content[0].text;
  await saveToKV(`claude_${task_id}`, { type: "code", result: html });
  return html;
}

// R1 只拿 KV 数据
async function fetchR1(taskId) {
  const claudeData = JSON.parse(await KV.get(`claude_${taskId}`));
  const response = await fetch("https実は://r1-api.example.com/optimize", {
    method: "POST",
    body: JSON.stringify({ code: claudeData.result })
  });
  return await response.text();
}

效果：

• Token 消耗从 1600 降到 600-800（R1 只处理代码部分）。
• 成本单次降到 $0.015（不含 Flux）。

踩坑：KV 有 1MB 大小限制，Flux 的图片得存 R2（对象存储），不然会报错。

2. 并行处理

思路：让 Claude 和 Flux 同时跑，用 Promise.all 合并结果，R1 依赖 Claude 输出所以串行。实现：

• Workers 自带异步支持，我直接并行调用 API。
• 用 taskId 做唯一标识，方便后续拼接。

代码：

javascript

async function handleRequest(request) {
  const { task } = await request.json();
  const taskId = Date.now().toString(); // 简单生成 taskId

  // 并行调用 Claude 和 Flux
  const [claudeResult, fluxImage] = await Promise.all([
    fetchClaude(task, taskId),
    fetchFlux("banner image for simple webpage", taskId)
  ]);

  // R1 串行优化
  const optimizedCode = await fetchR1(taskId);

  // 存 R2 和打包
  await R2.put(`${taskId}/banner.jpg`, fluxImage);
  const zipUrl = await createZip(optimizedCode, fluxImage);

  return new Response(JSON.stringify({ url: zipUrl }), { status: 200 });
}

async function fetchFlux(prompt, taskId) {
  const response = await fetch("<https://flux-api.example.com/generate>", {
    method: "POST",
    body: JSON.stringify({ prompt, size: "1024x256" })
  });
  const image = await response.arrayBuffer();
  await R2.put(`${taskId}/banner.jpg`, image);
  return image;
}

效果：

• 总延迟从 10 秒降到 5-6 秒（Claude 和 Flux 并行，取最长耗时 5 秒 + R1 的 1 秒）。
• 用户等待时间明显缩短。

踩坑：

• Flux API 偶尔超时（>10 秒），得加个超时处理（Promise.race）。
• 并行调用多了，Workers 的 CPU 时间（10ms 免费限制）容易超，得精简逻辑。

3. 统一格式 + 智能调度器

思路：

• 用 JSON Schema 标准化输出，减少后续处理开销。
• 加个轻量调度器，根据任务挑模型组合，用户只管输入需求。

实现：

• 定义输出格式：{ type: "code" | "image" | "text", result: any }。
• 调度器简单用 if-else 判断（未来可以用规则引擎）。

代码：

javascript

// 调度器
async function scheduleTask(task, taskId) {
  const results = [];
  if (task.includes("网页") || task.includes("代码")) {
    results.push(fetchClaude(task, taskId));
  }
  if (task.includes("配图") || task.includes("图片")) {
    results.push(fetchFlux("banner image", taskId));
  }
  const outputs = await Promise.all(results);

  // 优化代码（如果有代码输出）
  const codeOutput = outputs.find(o => o.type === "code");
  if (codeOutput) {
    codeOutput.result = await fetchR1(taskId);
  }
  return outputs;
}

// 主逻辑
async function handleRequest(request) {
  const { task } = await request.json();
  const taskId = Date.now().toString();
  const outputs = await scheduleTask(task, taskId);

  // 打包
  const code = outputs.find(o => o.type === "code")?.result;
  const image = outputs.find(o => o.type === "image")?.result;
  const zipUrl = await createZip(code, image);
  return new Response(JSON.stringify({ url: zipUrl }), { status: 200 });
}

效果：

• 用户输入"写网页"只跑 Claude+R1，输入"配图"只跑 Flux，灵活性提升。
• 输出标准化后，后续可以用脚本自动解压 ZIP，体验从"拼接"变"一体"。

踩坑：

• 调度逻辑太简单，复杂任务（比如"写网页+配图+SEO优化"）容易漏模型，得加更智能的解析。

成本和性能总结

优化后：

• Token 成本：单次 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0.015 （ C l a u d e + R 1 ） + 0.015（Claude+R1）+ </math>0.015（Claude+R1）+0.05（Flux）= <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0.065 ，比原来 0.065，比原来 </math>0.065，比原来0.07 略降，但跑 100 次还是 $6.5，得继续压。
• 延迟：5-6 秒，勉强能用，但 Flux 的图片生成是瓶颈。
• Cloudflare 费用：KV/R2 免费额度够用，Workers 跑 10 万次请求才 $5，很香。

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