智能体如何调用成千上百的存量API

注意：绝对不需要，也不应该把每个 API 接口都封装成一个独立的 MCP 服务。

如果每个接口一个 MCP 服务，会带来巨大的运维成本、网络延迟，并且会让 LLM 的上下文（Context Window）瞬间爆炸。

面对成百上千个数据 API 接口，智能体（Agent）的调用架构通常采用以下几种策略的组合，由浅入深如下：

1. 策略一：逻辑聚合（Aggregation）—— 按领域分组

这是最基础的优化。MCP 协议的设计本身允许一个 MCP Server 提供多个 Tools。
你不应该为GET /users和POST /users建两个服务，而应该建立一个名为UserManagement-MCP的服务，里面包含get_user,create_user,delete_user等多个工具。

• 做法：将 API 按业务领域（Domain）分组。
  • 例如：ERP-MCP（包含库存、订单接口）、CRM-MCP（包含客户、销售线索接口）。
• 优点：结构清晰，易于维护。
• 局限：如果一个领域内有 500 个接口，全部塞给 LLM，依然会撑爆 Prompt。

2. 策略二：通用网关模式（The Generic Gateway）—— OpenAPI 动态加载

如果你有现成的 Swagger/OpenAPI 文档，不要手写 Tool 定义。你可以创建一个通用的 MCP Server，它的作用是充当 “API 读取器”。

• 做法：
  1. 编写一个 MCP Server，配置项是 OpenAPI 文档的 URL（或 JSON 文件）。
  2. 这个 MCP Server 启动时解析文档。
  3. 核心技巧：它提供一个通用的工具，例如call_api_endpoint(path, method, params)，或者动态地根据 Spec 生成工具定义。
• 优点：零代码接入新接口，只要有文档就能调。
• 适用：标准 RESTful 接口。

3. 策略三：工具检索（RAG for Tools）—— 解决 “成百上千” 的核心

这是处理海量 API 的终极方案。LLM 的上下文是有限的（即使是 128k/1M context，塞入几千个 API 定义也会导致其注意力分散，且 Token 费用昂贵）。

你需要引入一个“工具检索层”：

• 流程：
  1. 注册阶段：将这 1000 个 API 的描述（Description）和元数据存入向量数据库（Vector DB）。
  2. 提问阶段：用户问 “帮我查一下上个月的销售额”。
  3. 检索阶段：系统先不调用 LLM，而是用用户的 Query 去向量库里搜索，找到最相关的 Top 5 个 API（例如get_sales_report,get_transaction_history）。
  4. 组装阶段：动态生成一个只包含这 5 个 API 定义的 Prompt 给 LLM。
  5. 执行阶段：LLM 此时只需要从这 5 个里选，准确率极高。
• MCP 实现：你可以写一个 “Router MCP”，它内部不执行逻辑，只负责根据 Query 吐出需要动态挂载的子 Tool 定义。

4. 策略四：代码解释器模式（Code Interpreter / Programmatic Access）

对于数据分析类任务，不要把每个数据接口都定义成 Tool。

• 做法：
  • 给 LLM 提供一个 Python 环境（沙箱）。
  • 在 Prompt 中提供 SDK 文档或 API 文档的阅读链接（或者通过 RAG 检索文档片段）。
  • 指令：让 LLM 直接写 Python 代码（使用requests库）来调用 API，并自己解析 JSON 数据。
• 优点：不需要预先定义 Schema，灵活性极高，特别是处理复杂的数据清洗和聚合时。
• 例子：User: “分析 A 接口和 B 接口的数据差异”。Agent 直接写代码：data_a = get(A); data_b = get(B); df = merge(data_a, data_b); print(df.diff())。

5. 策略五：分层多智能体（Hierarchical Multi-Agent）

如果接口极其复杂，可以使用类似公司组织架构的模式。

• 做法：
  • 主智能体（Manager）：不知道具体的 API 细节，只知道谁负责什么。
  • 子智能体（Specialist）：
    • HR Agent：挂载了 HR 系统的 50 个 API。
    • DevOps Agent：挂载了 AWS/K8s 的 100 个 API。
  • 流程：用户请求 -> Manager 分析意图 -> 路由给 HR Agent -> HR Agent 在其较小的范围内选择 API 执行 -> 返回结果给 Manager。

总结：推荐架构图

对于成百上千个接口，推荐的混合架构如下：

结论：
不要一个个封装。

1. 少量接口：按领域聚合到一个 MCP Server。
2. 海量接口：使用RAG (检索增强生成)技术，根据用户意图动态向 LLM 注入当前需要的 API 定义。这是目前解决 Token 上限和提升准确率的行业标准做法。