MCP vs REST vs GraphQL: Wie sich LLM-First APIs unterscheiden

Mit dem Wachstum der KI-Integration werden neue Standards entwickelt, wie Modelle mit Daten und Diensten interagieren. Während REST und GraphQL den meisten Entwicklern vertraut sind, führt MCP (Model Context Protocol) einen neuen Ansatz ein, der für LLM-gesteuerte Anwendungen konzipiert ist. Dieser Artikel erklärt die technischen Unterschiede zwischen MCP, REST und GraphQL und hilft Junior-Entwicklern zu verstehen, wie sie sich vergleichen und wann jeder eingesetzt wird.

REST-Architektur im Überblick

REST (Representational State Transfer) definiert APIs durch mehrere Endpunkte, die jeweils eine Ressource darstellen. Clients interagieren mit Ressourcen über Standard-HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT und DELETE. REST ist einfach und zustandslos: Jede Anfrage enthält alle benötigten Informationen, und der Server merkt sich keine vorherigen Interaktionen.

• Vorteile: Einfach, vorhersehbar, leicht zu cachen.
• Nachteile: Over-Fetching, Under-Fetching, eingeschränkte Echtzeit-Unterstützung.

Beispiel:

GET /users/123

ruft einen Benutzer ab, während

POST /orders

eine Bestellung erstellt.

Echtzeit-Updates erfordern separate Lösungen (wie WebSockets).

GraphQL-Abfrageansatz

GraphQL bietet einen einzigen Endpunkt, bei dem Clients genau angeben, welche Daten sie benötigen. Es ermöglicht das Abrufen verschachtelter oder verwandter Daten in einer Anfrage und löst damit die Probleme des Over-Fetching und Under-Fetching von REST.

• Vorteile: Nur abrufen, was benötigt wird, starkes Schema, weniger Roundtrips.
• Nachteile: Komplexere Serverkonfiguration, erfordert das Erlernen der GraphQL-Syntax.

Beispielabfrage:

{
  user(id: "123") {
    name
    orders {
      id
      total
    }
  }
}

GraphQL unterstützt Echtzeit-Updates durch Subscriptions über WebSocket-Verbindungen.

MCP und Multi-Protokoll-Integration

MCP (Model Context Protocol) ist anders. Es etabliert eine persistente Sitzung zwischen einem KI-Client (wie einem Coding-Agenten) und einem Server, der Tools und Daten anbietet. Anstatt feste Endpunkte aufzurufen, entdeckt die KI dynamisch verfügbare Aktionen und ruft sie nach Bedarf auf.

• Vorteile: Echtzeit, bidirektionale Kommunikation, dynamische Tool-Entdeckung, sehr flexibel.
• Nachteile: Komplexer einzurichten, erfordert Zustandsverwaltung.

Typische Architektur:

• MCP Client: KI-Modell (z.B. Claude Desktop).
• MCP Server: Stellt Tools und Ressourcen bereit.
• Protokollschicht: Standardisierte Kommunikation zwischen beiden.

Beispielablauf:

• Die KI verbindet sich mit einem Postgres MCP-Server.
• Sie entdeckt ein query_database-Tool.
• Sie verwendet dieses Tool, um Informationen abzurufen, ohne einen hartcodierten Endpunkt zu benötigen.

MCP unterstützt auch vom Server initiierte Ereignisse, was es gut für Workflows geeignet macht, bei denen Updates sofort an die KI übermittelt werden müssen.

Wichtige technische Unterschiede

Aspekt REST GraphQL MCP Kommunikationsmodell Zustandslos, Anfrage-Antwort Zustandslos, flexible Abfrage Zustandsbehaftet, persistente Sitzung Struktur Mehrere Endpunkte Einzelner Endpunkt, dynamische Felder Server stellt Tools dynamisch bereit Echtzeit-Fähigkeiten Nein (benötigt Add-ons) Ja (Subscriptions) Ja (integrierte bidirektionale Nachrichten) Typische Verwendung CRUD-APIs Komplexe UI-Apps mit effizientem Datenladen KI-Systeme, die dynamischen externen Zugriff benötigen

Fazit

REST, GraphQL und MCP bieten sehr unterschiedliche Wege, Systeme zu verbinden:

• REST ist die erste Wahl für einfache, vorhersehbare APIs.
• GraphQL glänzt, wenn Sie genau anpassen müssen, welche Daten ein Client erhält.
• MCP ist neu und passt zu Anwendungsfällen, bei denen KI-Agenten flexiblen Echtzeitzugriff auf Tools und Daten benötigen.

Wenn Sie einen traditionellen Webdienst erstellen, ist REST oft ausreichend. Wenn Sie effizientes Frontend-Datenabrufen benötigen, könnte GraphQL besser sein. Aber wenn Sie etwas KI-gesteuertes entwickeln – besonders wenn dynamische Toolnutzung wichtig ist – wird MCP wahrscheinlich unverzichtbar werden.

Das Verständnis dieser Protokolle früh in Ihrer Karriere wird Ihnen einen Vorteil bei der Auswahl der richtigen Technologie für Ihre zukünftigen Projekte verschaffen.

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