给 AI 安装高速缓存:实战 MCP 对接 Redis,实现热点数据的毫秒级读取与状态共享随着 AI 智能体(Agents)处理的业务逻辑日益复杂,频繁地查询底层数据库或调用外部慢速 API 已成为性能瓶颈。Model Context Protocol (MCP) 协议虽然解决了连接问题,但其原生的同步调用机制在面对高频热点数据时表现不佳。本文提出了一种基于 Redis 的“AI 语义缓存”架构,通过将高频访问的业务元数据、临时任务状态及跨 Agent 的共享变量存入内存级存储,实现毫秒级的上下文注入。实战部分将展示如何使用 TypeScript 开发一个具备自动失效(TTL)策略与分布式锁机