业界确实有成熟的、开源的解决方案来解决"LLM 对接存量 API"的问题。你不必从零写代码去解析 Swagger，也不用自己手写 HTTP 请求。
针对"成百上千 API"的场景，目前的开源生态主要分为 应用平台类 、开发框架类 和 模型/数据集类 三个层级。
以下是目前业界最主流的开源方案：
1. 开源 LLM 应用编排平台 (最推荐，开箱即用)
如果你不想写大量 Python/JS 代码，而是想通过界面配置的方式快速接入存量 API，这两个项目是首选：
Dify (GitHub Star 40k+)
Dify 是目前最流行的开源 LLM 应用开发平台。
- 如何解决 API 问题 ：
- 一键导入 OpenAPI/Swagger：它支持直接上传 Swagger JSON 文件，自动识别接口定义、参数和描述，把 API 变成智能体可用的"工具"。
- 认证管理：内置支持 API Key、OAuth 等认证方式，不需要你手写 Auth 逻辑。
- API 扩展：即使没有 Swagger，也可以通过简单的表单配置 API Tool。
- 优点：可视化程度高，对存量 API 的兼容性极好，支持工作流（Workflow）编排。
- 适用场景：企业内部工具搭建、快速原型验证。
FastGPT
国内非常火的开源知识库+Agent 平台。
- 特点：同样支持 HTTP 模块和 OpenAPI 导入。它的高级编排功能允许你通过连线的方式定义"如果 LLM 决定调用 API -> 执行 HTTP 请求 -> 处理输出"。
2. 开发框架类 (适合深度定制)
如果你是开发者，需要构建复杂的 Agent 系统（比如包含上文提到的"工具检索"功能），这些框架提供了现成的"API 包装器"。
LangChain / LangGraph (Python/JS)
这是行业标准库，它提供了 OpenAPIToolkit。
- 核心功能 ：
OpenAPISpec加载器：自动读取 Swagger 文档。agent_toolkits.openapi：不仅能解析 API，还能自动生成"API 规划器"，帮助 LLM 理解 API 之间的依赖关系（例如：先调用/login拿到 token，再调用/data）。- RAG for Tools ：LangChain 内置了从大量工具中进行语义检索的组件（
VectorStoreRouterToolkit），专门解决你提到的"上千个接口"导致 Context 溢出的问题。
LlamaIndex
虽然以 RAG 闻名，但它在 Agent 方面也很强。
- LlamaHub (Tools)：LlamaIndex 维护了一个巨大的开源工具库（LlamaHub），里面有大量现成的 API 封装（如 Gmail, Slack, SQL Database）。
- OpenAPI Agent：提供专门针对 OpenAPI 文档的 Agent 构造器。
Composio (Open Core)
这是一个专门解决 "Agent 链接工具" 的中间件。虽然它有 SaaS 版，但它的核心 SDK 是开源的。
- 痛点解决 ：它最强的地方在于搞定 OAuth。对接 Github、Salesforce、Google Calendar 等几百个存量 API 时，最烦的不是调接口，而是搞定授权。Composio 帮你处理了这些脏活。
3. 模型与数据集类 (解决准确率问题)
如果 API 数量真的达到成百上千，普通通用模型（如 Llama 3, Qwen）可能会由 hallucination（幻觉，即编造参数）。这时你需要"专才"。
Gorilla LLM (UC Berkeley)
这是一个专门为"API 调用"微调（Fine-tune）过的开源模型。
- 核心能力：它阅读了海量的 API 文档。相比 GPT-4，Gorilla 在准确生成 API 调用参数（尤其是冷门 API）方面表现更好，且大大降低了幻觉。
- 用法：你可以部署 Gorilla 作为后端模型，专门用来把用户的自然语言翻译成 API 调用代码（JSON 或 Python），然后再去执行。
ToolLLM (ToolBench / 清华大学)
这是一个开源的研究项目，旨在让 LLM 掌握数以万计的真实世界 API。
- ToolBench：提供了一个包含 16000+ 真实 API 的指令微调数据集。
- ToolLLaMA：基于 Llama 微调的模型，拥有强大的工具检索（Tool Retrieval）和多步推理能力，专门设计用来应对你说的"海量 API"场景。
4. 针对 MCP (Model Context Protocol) 的开源实现
既然你提到了 MCP，目前社区也在快速跟进：
- Smithery.ai / Glama：这些是 MCP 的索引站，提供了大量现成的、社区编写的 MCP Server（很多是开源的）。
- Generic REST/OpenAPI MCP Server ：在 GitHub 上已经出现了通用的 MCP Server 实现（例如
mcp-openapi-proxy），你只需要配置一下 OpenAPI 的地址，它就能自动把 API 转换成 MCP 协议吐给 Claude/Cursor 等客户端。
总结建议
- 想最快落地，不想写代码 ：直接用 Dify。导入 Swagger 文档，Agent 就能用了。
- 要处理海量接口 (1000+) ：使用 LangChain + 向量数据库 实现"工具检索（Tool Retrieval）"，或者考虑微调一个 Gorilla/ToolLLM 模型来做专门的路由层。
- 搞不定 OAuth 鉴权 ：看看 Composio。
- 架构设计 ：采用 LLM 路由层 (Router) + OpenAPI 解析器 的模式，千万不要硬编码每个接口。