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MCP Gateway High-Performance ArchitectureΒΆ

This diagram showcases the performance-optimized architecture of MCP Gateway (ContextForge), highlighting Rust-powered components, async patterns, and scaling capabilities.

Architecture OverviewΒΆ

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                    KUBERNETES ORCHESTRATION LAYER                                       β”‚
β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚  β”‚                              Horizontal Pod Autoscaler (HPA)                                        β”‚β”‚
β”‚  β”‚                    β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”                         β”‚β”‚
β”‚  β”‚                    β”‚  CPU Target: 70%  β”‚  Memory Target: 80%              β”‚                         β”‚β”‚
β”‚  β”‚                    β”‚  Min Replicas: 3  β”‚  Max Replicas: 50                β”‚                         β”‚β”‚
β”‚  β”‚                    β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜                         β”‚β”‚
β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜
                                                    β”‚
                                                    β–Ό
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                        EDGE / PROXY LAYER                                               β”‚
β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚  β”‚                                    NGINX Caching Proxy                                              β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β” β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”‚ Brotli/Gzip/Zstd  β”‚  β”‚  Static Cache 1GB β”‚  β”‚  API Cache 512MB  β”‚  β”‚   Rate Limiting 3000r/s   β”‚ β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”‚   Compression     β”‚  β”‚   30-day TTL      β”‚  β”‚    5-min TTL      β”‚  β”‚   Burst: 3000 requests    β”‚ β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  30-70% savings   β”‚  β”‚   X-Cache-Status  β”‚  β”‚  Schema Cache     β”‚  β”‚   Conn Limit: 3000/IP     β”‚ β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜ β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  worker_processes: auto β”‚ worker_connections: 8192 β”‚ keepalive: 512 β”‚ backlog: 4096           β”‚  β”‚β”‚
β”‚  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β”‚β”‚
β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜
                                                    β”‚
                    β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
                    β”‚                               β”‚                               β”‚
                    β–Ό                               β–Ό                               β–Ό
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                              GATEWAY APPLICATION LAYER (Replicated Pods)                               β”‚
β”‚                                                                                                        β”‚
β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”              β”‚
β”‚  β”‚     Gateway Pod 1        β”‚  β”‚     Gateway Pod 2        β”‚  β”‚     Gateway Pod N        β”‚              β”‚
β”‚  β”‚                          β”‚  β”‚                          β”‚  β”‚                          β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  HTTP SERVER LAYER β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  HTTP SERVER LAYER β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  HTTP SERVER LAYER β”‚  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  ╔════════════════╗│  β”‚  β”‚  β”‚  ╔════════════════╗│  β”‚  β”‚  β”‚  ╔════════════════╗│  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β•‘    GRANIAN     β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘    GRANIAN     β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘    GRANIAN     β•‘β”‚  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  (Rust HTTP)   β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  (Rust HTTP)   β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  (Rust HTTP)   β•‘β”‚  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  +20-50% perf  β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  +20-50% perf  β•‘β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  +20-50% perf  β•‘β”‚  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β”‚  β”‚              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  16 workers        β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  16 workers        β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  16 workers        β”‚  β”‚              β”‚
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β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
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                                                    β”‚
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β”‚                                          DATA LAYER                                                     β”‚
β”‚                                                                                                         β”‚
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β”‚  β”‚          CONNECTION POOLING           β”‚                  β”‚            DISTRIBUTED CACHE            β”‚ β”‚
β”‚  β”‚                                       β”‚                  β”‚                                         β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”   β”‚                  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚          PGBOUNCER             β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚              REDIS                  β”‚β”‚ β”‚
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β”‚  β”‚  β”‚  β”‚ MAX_CLIENT_CONN: 5000    β”‚  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  ╔═════════════════════════╗  β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚ DEFAULT_POOL_SIZE: 450   β”‚  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘   HIREDIS C PARSER      β•‘  β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚ MAX_DB_CONNECTIONS: 550  β”‚  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘   Up to 83x faster      β•‘  β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚ POOL_MODE: transaction   β”‚  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•  β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚ 8x connection reduction  β”‚  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  maxmemory: 1GB               β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β”‚   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  maxclients: 10000            β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜   β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  tcp-backlog: 2048            β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚                  β”‚                    β”‚                  β”‚  β”‚  β”‚  allkeys-lru eviction         β”‚  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚                  β–Ό                    β”‚                  β”‚  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β” β”‚                  β”‚  β”‚                                     β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚        POSTGRESQL 18             β”‚ β”‚                  β”‚  β”‚  Session storage: TTL 3600s         β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚      Production Database         β”‚ β”‚                  β”‚  β”‚  Message cache: TTL 600s            β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”   β”‚ β”‚                  β”‚  β”‚  Federation cache                   β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  ╔═════════════════════╗  β”‚   β”‚ β”‚                  β”‚  β”‚  Leader election                    β”‚β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘    PSYCOPG V3       β•‘  β”‚   β”‚ β”‚                  β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•‘  (Modern Driver)    β•‘  β”‚   β”‚ β”‚                  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜ β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•  β”‚   β”‚ β”‚                                                              β”‚
β”‚  β”‚  β”‚  β”‚  β€’ Auto-prepared stmts    β”‚   β”‚ β”‚                                                              β”‚
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β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                    OBSERVABILITY & MONITORING                                           β”‚
β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β” β”‚
β”‚  β”‚    Prometheus     β”‚  β”‚     Grafana       β”‚  β”‚       Loki        β”‚  β”‚        Exporters              β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  Metrics Store    β”‚  β”‚   Dashboards      β”‚  β”‚   Log Aggregation β”‚  β”‚  PostgreSQL | Redis | Nginx   β”‚ β”‚
β”‚  β”‚  7-day retention  β”‚  β”‚   Visualization   β”‚  β”‚     LogQL         β”‚  β”‚  PgBouncer | cAdvisor         β”‚ β”‚
β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜ β”‚
β”‚  β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”β”‚
β”‚  β”‚                              OpenTelemetry Integration                                              β”‚β”‚
β”‚  β”‚   OTEL Traces β†’ OTLP Exporter β†’ Collector β”‚ Service Name: mcp-gateway                               β”‚β”‚
β”‚  β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Component Performance Impact SummaryΒΆ

Rust-Powered Components (GIL Bypass)ΒΆ

Component Technology Performance Gain Use Case
Pydantic v2 Rust core (pydantic-core) 5-50x faster validation Request/response schemas (5,463 lines)
orjson Rust JSON library 3x faster serialization All JSON encoding/decoding
Granian Rust HTTP server +20-50% throughput HTTP request handling
hiredis C-based Redis parser Up to 83x faster Large Redis response parsing
uvloop Cython/libuv event loop 2-4x faster async I/O Async event loop

Database PerformanceΒΆ

Optimization Before After Improvement
psycopg v3 prepared statements Parsed each query Auto-prepared 2-3x faster repeated queries
COPY protocol INSERT statements Binary COPY 5-10x faster bulk inserts
Pipeline mode Sequential queries Pipelined 2-5x batch improvements
PgBouncer pooling 1600+ connections 200 connections 8x connection reduction

Caching PerformanceΒΆ

Cache Layer Hit Rate Latency Reduction DB Query Reduction
JWT Cache >80% 5-12ms β†’ <1ms Per-request auth overhead
Auth Cache >90% 8-15ms β†’ 1-3ms 3-4 β†’ 0-1 queries/request
Registry Cache 95%+ Variable 50-200 β†’ 0-1 queries
GlobalConfig Cache 99%+ 1ms β†’ 0.00001ms 42K+ queries eliminated

Compression & BandwidthΒΆ

Algorithm Compression Ratio Best For
Brotli 15-25% smaller than Gzip Production, CDNs
Zstd Very good, fastest High-throughput APIs
Gzip Good, universal Legacy compatibility

Scaling CapacityΒΆ

Configuration Capacity
Single pod (16 workers) ~1,600 RPS
3 pods (default) ~4,800 RPS
10 pods (HPA scaled) ~16,000 RPS
50 pods (max) ~80,000 RPS

Key Performance Features by IssueΒΆ

Issue # Feature Impact
#1695 Granian HTTP server migration +20-50% throughput
#1696, #1692 orjson throughout codebase 3x JSON performance
#1699 uvicorn[standard] with uvloop/httptools 15-30% faster async
#1702 hiredis Redis parser Up to 83x Redis parsing
#1740 psycopg v3 migration Auto-prepared, COPY, pipeline
#1750, #1753 PgBouncer connection pooling 8x connection reduction
#1715 GlobalConfig in-memory cache 42K queries eliminated
#1773 get_user_teams() caching Reduced idle-in-transaction
#1809-1814 Schema/template/filter caching Compilation overhead removed
#1816, #1819, #1830 Precompiled regex patterns CPU reduction in hot paths
#1828, #1837 SSE/logging micro-optimizations Reduced allocation overhead
#1844 Monitoring profile Production observability
#2025 Startup resilience (exponential backoff) Prevents crash-loop CPU storms

Startup ResilienceΒΆ

The gateway implements exponential backoff with jitter for database and Redis connection retries at startup. This prevents CPU-intensive crash-respawn loops when dependencies are temporarily unavailable.

Problem SolvedΒΆ

Without exponential backoff, a dependency outage would cause:

Worker starts β†’ Connection fails after 3 attempts (6s) β†’ Worker crashes
    ↓
Granian respawns worker immediately β†’ Worker starts β†’ Connection fails β†’ Crashes
    ↓
Tight crash-respawn loop β†’ 500%+ CPU consumption β†’ System destabilization

Solution: Exponential Backoff with JitterΒΆ

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                    EXPONENTIAL BACKOFF RETRY PATTERN                        β”‚
β”‚                                                                             β”‚
β”‚   Attempt 1    Attempt 2    Attempt 3    Attempt 4    Attempt 5+            β”‚
β”‚      β”‚            β”‚            β”‚            β”‚            β”‚                  β”‚
β”‚      β–Ό            β–Ό            β–Ό            β–Ό            β–Ό                  β”‚
β”‚   β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”     β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”     β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”     β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”     β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”                β”‚
β”‚   β”‚ 2s  β”‚     β”‚ 4s  β”‚     β”‚ 8s  β”‚     β”‚ 16s  β”‚     β”‚ 30s  β”‚ (capped)       β”‚
β”‚   β””β”€β”€β”€β”€β”€β”˜     β””β”€β”€β”€β”€β”€β”˜     β””β”€β”€β”€β”€β”€β”˜     β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜     β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜                β”‚
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β”‚      β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜                  β”‚
β”‚                              β”‚                                              β”‚
β”‚                              β–Ό                                              β”‚
β”‚                    Β±25% Random Jitter                                       β”‚
β”‚                 (prevents thundering herd)                                  β”‚
β”‚                                                                             β”‚
β”‚   Formula: sleep = min(base Γ— 2^(attempt-1), 30s) Γ— (1 Β± 0.25 Γ— random)    β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Performance ImpactΒΆ

Metric Before After
Retry attempts 3 (~6 seconds) 30 (~5 minutes)
CPU during outage ~500% (crash loop) ~0% (sleeping)
Recovery pattern Thundering herd Staggered with jitter
System stability Cascading failures Graceful degradation

ConfigurationΒΆ

# Database Startup Resilience
DB_MAX_RETRIES=30              # Max attempts before worker exits (default: 30)
DB_RETRY_INTERVAL_MS=2000      # Base interval in ms (doubles each attempt)

# Redis Startup Resilience
REDIS_MAX_RETRIES=30           # Max attempts before worker exits (default: 30)
REDIS_RETRY_INTERVAL_MS=2000   # Base interval in ms (doubles each attempt)

Retry Progression ExampleΒΆ

With default settings (2s base interval):

Attempt Base Delay With Jitter (Β±25%) Cumulative Time
1 2s 1.5s - 2.5s ~2s
2 4s 3s - 5s ~6s
3 8s 6s - 10s ~14s
4 16s 12s - 20s ~30s
5+ 30s (cap) 22.5s - 37.5s ~60s+

After 30 retries: approximately 5 minutes total wait time before the worker gives up, providing ample time for dependencies to recover during maintenance windows or transient outages.

Future: Python 3.14 Free-Threading (GIL Removal)ΒΆ

Current Architecture (Python 3.11-3.13):
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚  16 Worker Processes Γ— 1 GIL each = True Parallelism        β”‚
β”‚  Memory: 256MB base + (16 Γ— 200MB) = ~3.5GB                 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Future Architecture (Python 3.14+):
β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚  2 Worker Processes Γ— 32 Threads = True Parallelism         β”‚
β”‚  Memory: ~1GB (shared memory, reduced IPC overhead)         β”‚
β”‚  Performance: Near-linear scaling with CPU cores            β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Quick Reference CommandsΒΆ

# Start full performance stack
docker-compose up -d

# Access via caching proxy (production)
curl http://localhost:8080/health

# Start with monitoring
docker-compose --profile monitoring up -d

# View cache hit rates
curl -I http://localhost:8080/tools | grep X-Cache-Status

# Run load test
hey -n 10000 -c 200 -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://localhost:8080/

# Check HPA status (Kubernetes)
kubectl get hpa -n mcp-gateway