Wann man MCP vs REST vs GraphQL in Ihrem Projekt verwenden sollte

Die Wahl zwischen REST, GraphQL und MCP ist nicht nur eine Frage dessen, was “neu” oder “populär” ist. Es geht darum, was zu den Anforderungen Ihres Projekts passt. Als Junior-Entwickler kann die Kenntnis des richtigen Werkzeugs für die richtige Situation Ihnen Zeit und Frustration ersparen. Dieser Leitfaden erklärt, wann Sie welche Option verwenden sollten – praktisch, einfach und mit echten Beispielen.
Wichtige Erkenntnisse
- REST, GraphQL und MCP dienen unterschiedlichen technischen Anforderungen: einfache APIs, flexible Datenabfragen und KI-gestützte Tool-Integrationen.
- Das Verständnis der Art der Anwendung, die Sie entwickeln, ist der erste Schritt zur Auswahl der richtigen Lösung.
1. Wann REST verwenden
Verwenden Sie REST, wenn:
- Ihre App mit einfachen Ressourcen arbeitet, die sich klar auf URLs abbilden lassen.
- Sie starkes Caching, einfaches Debugging und ausgereiften Community-Support wünschen.
- Sie keine hochdynamischen Abfragen von der Client-Seite benötigen.
Beispiel: Ein einfaches Blog-Backend
In einer Blog-Plattform:
GET /posts # Get all blog posts
GET /posts/1 # Get the blog post with ID 1
POST /posts # Create a new blog post
PUT /posts/1 # Update post 1
DELETE /posts/1 # Delete post 1
Sie können Posts, Benutzer, Kommentare usw. leicht mit grundlegenden HTTP-Verben (GET, POST, PUT, DELETE) modellieren.
Warum REST hier passt:
- Die Struktur ist vorhersehbar.
- HTTP-Methoden bilden Operationen direkt ab.
- Es ist einfach, mit Browser-Tools und Bibliotheken wie
fetch
,axios
usw. zu arbeiten.
Am besten geeignet für CRUD-Apps, Backends für mobile Apps, Microservices.
2. Wann GraphQL verwenden
Verwenden Sie GraphQL, wenn:
- Sie häufig verwandte oder verschachtelte Daten auf flexible Weise abrufen müssen.
- Sie möchten, dass Clients (Browser oder App) nur die Felder anfordern, die sie benötigen.
- Sie die Anzahl der Netzwerkanfragen minimieren möchten.
Beispiel: Ein Produktkatalog für eine E-Commerce-App
Anstatt mehrere REST-Aufrufe für Produktinformationen und Bewertungen durchzuführen, können Sie so abfragen:
query {
product(id: "123") {
name
price
images {
url
altText
}
reviews {
author
rating
comment
}
}
}
Eine Anfrage – und Sie erhalten alles, was Sie brauchen.
Warum GraphQL hier passt:
- Sie vermeiden Over-Fetching (zu viele Daten) und Under-Fetching (fehlende Daten).
- Sie optimieren für mobile Geräte mit langsameren Netzwerken.
- Es passt zu Anwendungen, bei denen Frontend-Entwickler schnell arbeiten und Kontrolle über Daten haben möchten.
Am besten geeignet für SPAs (Single Page Apps), mobile Apps, Dashboards.
3. Wann MCP verwenden
Verwenden Sie MCP, wenn:
- Sie KI-orientierte Produkte entwickeln, die ein LLM (wie Claude, GPT) benötigen, um mit Live-Systemen zu interagieren.
- Sie dynamische bidirektionale Kommunikation wünschen: Modelle, die Tools zur Laufzeit entdecken und nutzen.
- Ihre App KI-nativ sein soll, nicht nur KI-unterstützt.
Beispiel: KI-Agent, der in eine Datenbank schreibt
Anstatt jede Interaktion manuell zu programmieren, kann das LLM verfügbare Operationen entdecken und nutzen:
# Example of calling an MCP-discovered tool
# Connect to the MCP client
mcp_client = MCPClient()
# Discover available tools
available_tools = mcp_client.list_tools()
# Find the tool for database insert
db_insert_tool = available_tools["insert_user"]
# Execute it
response = db_insert_tool.execute({
"username": "new_user",
"email": "user@example.com"
})
print(response)
Das Modell musste die Datenbank nicht im Voraus “kennen”. Der MCP-Server hat das Tool beschrieben, und das LLM hat es verwendet.
Warum MCP hier passt:
- Sie können Tools hinzufügen, entfernen und aktualisieren, ohne das Modell neu zu trainieren oder neu zu promten.
- LLMs arbeiten mit APIs, Datenbanken und Speicher auf universelle Weise.
- Es reduziert den benutzerdefinierten Verbindungscode, den Sie normalerweise beim Erstellen agentenbasierter Apps benötigen.
Am besten geeignet für KI-Anwendungen, KI-Agenten, Tool-nutzende LLMs.
Schnelle Vergleichstabelle
Kriterien | REST | GraphQL | MCP |
---|---|---|---|
API-Design-Stil | Feste Endpunkte | Flexible Abfragen | Dynamische Tool- und Ressourcenerkennung |
Wer kontrolliert die Datenform? | Server | Client | LLM, dynamisch |
Echtzeit-Unterstützung | Nein | Begrenzt (Abonnements) | Ja, ereignisgesteuerte Interaktion |
Zustandsverwaltung | Zustandslos | Zustandslos | Zustandsbehaftete Sitzungen möglich |
Bester Anwendungsfall | Einfache Web- oder Mobile-APIs | Komplexe Frontend-gesteuerte Apps | KI-native Anwendungen, die externen Kontext benötigen |
Entwicklungsreife | Sehr ausgereift | Wächst schnell | Aufstrebend, noch in Entwicklung |
Bonus: 5 schnelle Fragen zur Auswahl zwischen REST, GraphQL und MCP
Frage | Wenn Ja → |
---|---|
Geht es in Ihrer App um CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete)? | Verwenden Sie REST |
Muss das Frontend genau kontrollieren, welche Daten es erhält? | Verwenden Sie GraphQL |
Entwickeln Sie etwas, bei dem eine KI (LLM) handelt, entscheidet oder Tools verwendet? | Verwenden Sie MCP |
Benötigen Sie Echtzeit-Zweiwege-Interaktion zwischen Tools und der App? | Verwenden Sie MCP |
Sind Stabilität und breite Community-Unterstützung entscheidend? | Verwenden Sie REST |
Fazit
Die Wahl zwischen REST, GraphQL und MCP ist keine Frage des Hypes – es geht darum, die Bedürfnisse Ihrer App zu verstehen:
- Wählen Sie REST, wenn Sie Einfachheit und breite Tool-Unterstützung benötigen.
- Wählen Sie GraphQL, wenn Sie flexible Abfragen und Kontrolle über die Nutzlastgröße wünschen.
- Wählen Sie MCP, wenn Sie Apps entwickeln, bei denen KI der Hauptakteur ist, nicht nur ein Helfer.
Jeder Ansatz passt zu einer anderen Zukunft: REST für traditionelle Apps, GraphQL für dynamische Frontends und MCP für KI-gestützte Systeme.
FAQs
Ja. Einige MCP-Server können GraphQL-APIs als Tools bereitstellen, sodass LLMs sie zur Laufzeit abfragen können.
MCP ist relativ neu (Ende 2024 veröffentlicht), entwickelt sich aber schnell weiter. Für KI-orientierte Projekte lohnt es sich, jetzt damit zu experimentieren.
Ja, es sind unterschiedliche Modelle. MCP ist nicht nur eine neue API – es ist eine völlig neue Art, wie KIs dynamisch interagieren. Es erfordert oft ein Umdenken, wie Sie Funktionalitäten bereitstellen.