关于 GenPark LRU TTL Multi-Tier Cache
GenPark LRU TTL Multi-Tier Cache 是面向 LLM 工作负载的内存缓存，支持按键过期、确定性淘汰以及命中、未命中和过期数据遥测。它可作为 MCP 服务运行或作为库导入，仅使用 Python 标准库。
主要功能
- 01内存 LRU 缓存
- 02按键 TTL 过期
- 03确定性淘汰
- 04命中、未命中和过期数据遥测
- 05仅使用 Python 标准库
适用场景
- 01为 LLM 数据提供按键过期缓存
- 02监控缓存命中、未命中和过期条目
MCP 相关
它作为 MCP 服务向 MCP 客户端提供缓存功能。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
GenPark LRU TTL 多层缓存
面向大模型的内存 LRU 缓存，支持按键设置 TTL 过期时间、确定性淘汰，以及命中／未命中／过期遥测。
属于 GenPark AI Agent 技能生态系统。
🌟 主要功能
- 100% 使用 Python 标准库：运行时零第三方依赖。
- 原生支持 MCP：可直接接入 Claude Desktop、Cursor、LobeChat 和自主 Agent DAG。
- 生产级韧性：严格遵循架构规范、零数据丢失、经过企业级加固。
🚀 安装与使用
作为 MCP 服务运行：
python mcp_server.py
直接作为库使用：
from client import *
请参阅 example_usage.py，了解全面的集成示例。
📄 许可证
MIT 许可证。由 GenPark AI 维护。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。