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Awareness: OpenClaw gateway MCP process pool never cleans up uvx processes, causing memory leak

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
backend, devtools

Línea de trabajo

No se ha identificado ningún archivo del repositorio ni ninguna prueba; empieza revisando el issue #62026 relacionado de OpenClaw y el comportamiento del proceso informado con OpenClaw 2026.4.2 en Ubuntu. Se considerará terminado cuando exista una mitigación confirmada del lado del servidor o se determine claramente que la limpieza del ciclo de vida corresponde a OpenClaw.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Context

This is not an issue with the MiniMax-Coding-Plan-MCP itself, but wanted to make you aware of how it behaves when used with OpenClaw.'s MCP integration.\n\n## Issue\n\nWhen called via OpenClaw's MCP integration, each tool invocation spawns a new uvx minimax-coding-plan-mcp process pair (uv tool + python). OpenClaw never terminates these processes, leading to:\n\n- 88 processes after several days of normal usage\n- ~6GB RAM consumed\n- Only resolvable by restarting the OpenClaw gateway\n\n## Environment\n\n- MCP Server: minimax-coding-plan-mcp\n- Client: OpenClaw 2026.4.2 (d74a122)\n- OS: Linux Ubuntu\n\n## Question\n\nIs this the expected behavior? Is there a recommended way to limit the number of concurrent uvx instances from the MCP server side?\n\n## Related\n\nA bug report has been filed with OpenClaw: https://github.com/openclaw/openclaw/issues/62026\n\nThe issue appears to be in OpenClaw's gateway process pool lifecycle management, not in the MCP server itself. Just wanted to cross-post here in case others hit the same problem and search this repo first.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
101
Forks
31
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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