MCP工具调用总超时，Agent卡住不动怎么优化？

我之前也踩过类似的坑，建议先检查下Server端是不是用了同步阻塞操作，FastMCP默认跑在异步上，如果工具里混了requests这种同步库，很容易把事件循环卡住。数据量大确实会影响推理速度，Agent在整合返回内容时token数会猛涨，可以考虑给工具加个分页或者摘要输出。超时重试的话，我习惯用tenacity库配合指数退避，设个3次重试上限，基本能缓解大部分pending问题。

超时问题可以试试给每个工具加个异步处理，数据大的话建议分块返回，不然确实容易卡推理。

我之前踩过类似的坑，后来发现是FastMCP的异步处理没配置好，工具函数里如果有同步阻塞操作（比如requests.get）会卡住事件循环，试试改成httpx.AsyncClient或者把耗时操作扔到线程池里。超时重试这块我直接用了tenacity库，配合指数退避策略，效果还不错。大数据返回确实会影响推理，因为Agent处理完整响应时上下文会变长，建议工具返回只保留关键信息，或者加个分页参数让Agent按需拉取。你要是还在熬夜debug，可以先把超时时间翻倍试试，有时候是网络抖动的问题。

超时问题可以试试把工具调用改成异步，再配个指数退避重试，应该能缓解不少。

跟你遇到几乎一样的问题，后来定位到其实是FastMCP里某些工具函数没有做异步处理，串行阻塞了事件循环。你试试把那些耗时操作改成async def，或者用loop.run_in_executor包一下，应该能缓解pending问题。超时重试的话，我一般会在客户端用tenacity库加个指数退避，配合read_timeout和connect_timeout分开设置，比如工具调用设15秒，连接设5秒，这样不会因为一次波动就卡死。另外数据量大确实会影响推理速度，Agent在解析返回内容时如果token太多，LLM的上下文窗口会被撑满，导致后续决策变慢。建议你在工具返回时做一下精简，只返回关键字段，或者用分页返回，别一次塞太多。还有个小细节，检查下你的MCP Server是不是跟Agent跑在同一个进程/线程里，如果共用GIL的话，CPU密集任务会互相拖累。总之别灰心，这些坑我熬了快两周才摸清😅。