企业官网建设流程全解析

网站开发接入本地天地图,做网站需要向客户了解什么,vi设计公司平台哪个好,制作网站去哪家好注意#xff1a;绝对不需要#xff0c;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#xff0c;会带来巨大的运维成本、网络延迟#xff0c;并且会让 LLM 的上下文#xff08;Context Window#xff09;瞬间爆炸。 面对成百上千个…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”。做法编写一个 MCP Server配置项是 OpenAPI 文档的 URL或 JSON 文件。这个 MCP Server 启动时解析文档。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。提问阶段用户问 “帮我查一下上个月的销售额”。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。组装阶段动态生成一个只包含这 5 个 API 定义的 Prompt 给 LLM。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SpecialistHR 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执行层 (MCP Servers)工具检索层 (RAG)1. 搜索意图2. 返回 Top N 相关 API 定义3. 携带筛选后的 Tool 调用4. 实际 HTTP 请求通用 API 网关 MCP成百上千的真实后端 APIAPI 向量索引库主智能体/编排层用户指令结论不要一个个封装。少量接口按领域聚合到一个 MCP Server。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。