API调用简化与AI集成：Merge如何统一第三方接口

引言

在当今软件开发生态系统中，第三方API集成已成为构建现代应用程序的核心组成部分。Merge公司联合创始人兼首席技术官Gil Feig在Stack Overflow播客中分享了如何通过创新方法将复杂的第三方API调用简化为单一接口，并探讨了数据标准化、AI集成以及未来API发展趋势。

数据标准化与统一接口

问题背景

Merge公司发现企业在B2B领域面临一个普遍挑战：需要重复集成多个相似功能的API。例如，会计软件需要同时集成QuickBooks、Xero、NetSuite和Sage等多个平台，以确保能够支持广泛的客户基础。

解决方案架构

Merge通过创建"类别"（categories）垂直整合软件领域，包括HR、工单系统、文件存储、会计等七个快速增长的类别。核心解决方案包括：

• 标准化数据模型：构建包含所有平台共同特征的规范化数据模型
• 数据转换引擎：将所有第三方API数据转换为统一格式
• 字段映射系统：处理不同平台间的字段差异和特殊概念

技术实现细节

Gil Feig以Jira和Asana为例说明标准化过程：

• Jira中的"title"字段与Asana中的"name"字段映射为统一类型
• Jira特有的"epics"概念通过通用分组对象处理
• 提供嵌入式iFrame引导客户完成集成流程

数据同步与访问模式优化

同步策略

Merge采用主动数据同步方式，而非按需调用，原因在于：

• 不同API的访问模式差异巨大：有些API单次请求即可获取完整数据，而其他API可能需要多次嵌套调用
• 后台持续同步确保数据始终处于最新状态
• 通过webhook推送数据变更通知

技术选型考量

当被问及为何选择webhook而非Kafka等事件驱动系统时，Gil解释：

• webhook更符合广大客户的技术熟悉度
• 客户可将webhook转换为Kafka事件
• 随着客户规模扩大，正在考虑更复杂的事件系统

AI在API集成中的角色

当前应用与局限

• AI辅助研究不同API间的差异
• 手动工作仍占主导，因为各平台存在大量未文档化的行为和细微差别
• API字段可能已弃用或被替代使用方式取代

MCP协议的前景

Gil认为MCP（Model Context Protocol）是业界期待已久的协议：

• 简化从智能体进行第三方API调用的方式
• 但当前MCP服务器质量参差不齐，许多仅为营销目的构建
• 根本限制在于底层API的访问模式不足

AI代理与代码生成实践

多代理协作

Merge在AI应用方面的探索：

• 使用子代理链式调用LLM
• 代理间相互验证和测试生成的代码
• 自动生成测试并运行静态检查

信任建立机制

• 通过静态测试验证生成代码的质量
• 持续改进提示词工程
• 保留人工代码审查环节，发现严重安全问题（如API密钥公开暴露）

未来API发展趋势

理想API特征

Gil提出理想API应具备：

• 核心数据模型和批量操作支持
• 无需逐模型查询的分页数据获取
• 可定制的子模型扩展（如GraphQL或REST的expand参数）
• 弹性搜索和语义搜索端点
• 丰富的webhook支持，包括数据删除通知

挑战与机遇

• 语义搜索和向量化查询成本高昂
• GDPR合规性对数据删除通知提出更高要求
• 更好的访问模式是推动API进化的关键

结论

Merge通过标准化数据模型和智能数据同步策略，有效解决了多API集成的复杂性挑战。虽然AI技术在API集成和代码生成方面展现出巨大潜力，但在可预见的未来，软件工程师的专业知识和人工监督仍不可或缺。随着MCP等新协议的发展和API访问模式的改进，第三方集成将变得更加高效和智能。

本文基于Stack Overflow播客对Merge公司CTO Gil Feig的访谈整理，探讨了API集成、数据标准化和AI应用的技术实践与未来展望。