MCP vs REST vs GraphQL: cómo son diferentes las APIs orientadas a LLM

A medida que la integración de IA crece, se están desarrollando nuevos estándares para la forma en que los modelos interactúan con datos y servicios. Mientras que REST y GraphQL son familiares para la mayoría de los desarrolladores, MCP (Model Context Protocol) introduce un nuevo enfoque diseñado para aplicaciones impulsadas por LLM. Este artículo explica las diferencias técnicas entre MCP, REST y GraphQL, ayudando a los desarrolladores junior a entender cómo se comparan y cuándo se utiliza cada uno.

Visión general de la arquitectura REST

REST (Transferencia de Estado Representacional) define APIs a través de múltiples endpoints, cada uno representando un recurso. Los clientes interactúan con los recursos utilizando métodos HTTP estándar como GET, POST, PUT y DELETE. REST es simple y sin estado: cada solicitud contiene toda la información necesaria, y el servidor no recuerda interacciones previas.

• Ventajas: Simple, predecible, fácil de almacenar en caché.
• Desventajas: Exceso de datos, insuficiencia de datos, soporte limitado en tiempo real.

Ejemplo:

GET /users/123

recupera un usuario, mientras que

POST /orders

crea un pedido.

Las actualizaciones en tiempo real requieren soluciones separadas (como WebSockets).

Enfoque de consulta GraphQL

GraphQL ofrece un único endpoint donde los clientes especifican exactamente qué datos necesitan. Permite obtener datos anidados o relacionados en una sola solicitud, resolviendo los problemas de exceso e insuficiencia de datos de REST.

• Ventajas: Obtener solo lo que necesitas, esquema sólido, menos viajes de ida y vuelta.
• Desventajas: Configuración de servidor más compleja, requiere aprender la sintaxis de GraphQL.

Ejemplo de consulta:

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

GraphQL admite actualizaciones en tiempo real a través de suscripciones sobre conexiones WebSocket.

MCP e integración multi-protocolo

MCP (Model Context Protocol) es diferente. Establece una sesión persistente entre un cliente de IA (como un agente de programación) y un servidor que ofrece herramientas y datos. En lugar de llamar a endpoints fijos, la IA descubre dinámicamente las acciones disponibles y las invoca según sea necesario.

• Ventajas: Comunicación bidireccional en tiempo real, descubrimiento dinámico de herramientas, muy flexible.
• Desventajas: Más complejo de configurar, requiere gestionar estado.

Arquitectura típica:

• Cliente MCP: Modelo de IA (p. ej., Claude desktop).
• Servidor MCP: Expone herramientas y recursos.
• Capa de Protocolo: Comunicación estandarizada entre ambos.

Flujo de ejemplo:

• La IA se conecta a un servidor MCP de Postgres.
• Descubre una herramienta query_database.
• Utiliza esa herramienta para obtener información sin necesidad de un endpoint codificado.

MCP también admite eventos iniciados por el servidor, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo donde las actualizaciones deben enviarse inmediatamente a la IA.

Diferencias técnicas clave

Aspecto REST GraphQL MCP Modelo de comunicación Sin estado, solicitud-respuesta Sin estado, consulta flexible Con estado, sesión persistente Estructura Múltiples endpoints Un solo endpoint, campos dinámicos El servidor expone herramientas dinámicamente Capacidades en tiempo real No (necesita complementos) Sí (suscripciones) Sí (mensajería bidireccional integrada) Uso típico APIs CRUD Aplicaciones UI complejas que necesitan carga eficiente de datos Sistemas de IA que necesitan acceso externo dinámico

Conclusión

REST, GraphQL y MCP ofrecen formas muy diferentes de conectar sistemas:

• REST es la opción predeterminada para APIs simples y predecibles.
• GraphQL destaca cuando necesitas personalizar exactamente qué datos recibe un cliente.
• MCP es nuevo y se adapta a casos de uso donde los agentes de IA necesitan acceso flexible en tiempo real a herramientas y datos.

Si estás construyendo un servicio web tradicional, REST suele ser suficiente. Si necesitas una obtención de datos eficiente para el front-end, GraphQL puede ser mejor. Pero si estás construyendo algo impulsado por IA —especialmente donde el uso dinámico de herramientas es importante— MCP probablemente se volverá esencial.

Entender estos protocolos al principio de tu carrera te dará una ventaja para elegir la tecnología adecuada para tus futuros proyectos.

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