OpenAI Agents SDK并行MCP调用变串行？实测与修复

问题现象：并行调用为何变成串行？

最近，有开发者发现OpenAI Agents SDK在调用远程MCP工具时存在性能问题：当模型同时请求多个工具调用时，这些调用并没有并行执行，而是一个接一个地串行处理。以4个各需3秒的工具调用为例，总耗时达到12秒，而非预期的3秒。这个问题在OpenAI Agents SDK 0.24.0和MCP 2.3.0（均为PyPI最新版本）上复现，具体表现为streamable HTTP客户端一次只发送一个请求。

这个问题的隐蔽性在于它不会导致崩溃，只是运行缓慢，因此容易被忽略。如果你在使用MCP 2.x并通过streamable HTTP连接远程MCP服务器，很可能已经遇到了这个问题。

MCP（Model Context Protocol） 是OpenAI于2024年推出的一种开放协议，旨在标准化AI模型与外部工具、数据源之间的连接方式。它允许模型通过统一的接口调用远程服务，例如查询数据库、执行代码或访问API。MCP采用客户端-服务器架构，其中Agents SDK作为客户端，通过HTTP或stdio等传输层与MCP服务器通信。Streamable HTTP是MCP 2.x引入的一种传输方式，支持流式响应和更高效的连接复用，但要求客户端正确处理并发请求。理解MCP的基本架构有助于定位问题：并行调用串行化发生在客户端SDK的请求调度层，而非网络或服务器端。

复现步骤：8行代码揭示瓶颈

为了验证这个问题，开发者进行了一次干净的复现实验。环境使用全新的虚拟环境、Python 3.13.5，并精确安装OpenAI Agents 0.24.0和MCP 2.3.0。无需模型或API密钥，服务器端仅用8行代码实现一个名为slow的工具，该工具睡眠3秒后返回。客户端建立单个连接，同时发起4个对slow的调用，并打印每个调用的完成时间。

运行结果显示，完成时间依次为3秒、6秒、9秒、12秒，总耗时12.1秒，检查失败。这证明调用在单个连接上被逐个排队执行。

根源分析：历史遗留的锁机制

为什么会出现串行？根源可以追溯到MCP 1.x时代。当时为了应对一个失败请求可能取消其他请求的问题，在PR 2682中引入了一个按服务器粒度的锁。这个锁在MCP 1.x中是合理的，但在0.24.0版本中，它仍然对streamable HTTP生效。在SDK中，每个请求都会经过这个检查，当标志位设为true时，每个请求都会等待锁释放，导致串行执行。

GitHub issue #5474（11月1日报告）指出，MCP 2.x可能已经不需要这个锁了，但OpenAI尚未替换该机制，MCP 2.x方面也未回复。因此，这目前只是报告者的分析，并非官方确认的修复。

按服务器粒度的锁（per-server lock） 是一种同步机制，用于确保同一服务器连接的请求按顺序处理。在MCP 1.x中，由于底层会话管理不够健壮，并发请求可能导致一个请求的失败（如超时或取消）波及同一连接上的其他请求，因此引入此锁来隔离故障。然而，这种锁牺牲了并行性。在MCP 2.x中，协议层面可能已通过改进的流控制和错误处理解决了该问题，但OpenAI Agents SDK仍保留了对旧版行为的兼容逻辑。_serialized_session_requests 标志位正是控制是否启用此锁的开关，默认值为true，导致即使使用streamable HTTP也强制串行。这反映了SDK在向后兼容与性能优化之间的权衡滞后。

官方状态与社区进展

截至11月4日，该issue仍处于开放状态，没有维护者回复，没有修复PR，也没有新版本发布。另一位开发者复现了该问题，还有一位发布了根本原因分析。社区正在等待官方回应。

临时解决方案：非官方变通方法

目前有一个经过测试的非官方变通方法：在服务器连接后，将_serialized_session_requests属性设置为false。这仅适用于MCP 2.x，且由于是私有属性，任何SDK更新都可能使其失效。在1.x版本上，锁的存在是有原因的，根据issue，如果连接断开，所有进行中的调用会一起失败，因此不建议在1.x上使用。

另一种思路是每次运行使用一个独立连接，但这不会帮助单次运行内的调用并行化，且未经过测试。

应用变通方法后，同样的测试中4个调用在3.1秒内全部完成，总耗时3.1秒，检查通过。重复三次，每次都是3.1秒；而不使用变通方法时，每次都是12.1秒。唯一的变化就是这个标志位，耗时从12.1秒降至3.1秒。

如何判断你是否受影响

你可以用类似的方法自测：创建一个睡眠3秒的工具，同时发起4个调用。如果总耗时约12秒，说明你遇到了这个问题；如果约3秒，则没有。开发者于11月4日复现了该问题。

如果你遇到了，可以在issue下提供你的SDK版本、MCP版本和操作系统信息，帮助社区推动修复。