Cuándo usar MCP vs REST vs GraphQL en tu proyecto

Elegir entre REST, GraphQL y MCP no se trata solo de lo que es “nuevo” o “popular”. Se trata de lo que se ajusta a las necesidades de tu proyecto. Como desarrollador junior, conocer la herramienta adecuada para cada situación puede ahorrarte tiempo y frustración. Esta guía explica cuándo usar cada opción — de manera práctica, simple y con ejemplos reales.
Puntos Clave
- REST, GraphQL y MCP satisfacen diferentes necesidades técnicas: APIs simples, consultas de datos flexibles e integraciones de herramientas potenciadas por IA.
- Entender el tipo de aplicación que estás construyendo es el primer paso para elegir la opción correcta.
1. Cuándo usar REST
Usa REST si:
- Tu aplicación maneja recursos simples que se mapean claramente a URLs.
- Quieres un fuerte almacenamiento en caché, depuración simple y un soporte comunitario maduro.
- No necesitas consultas altamente dinámicas desde el lado del cliente.
Ejemplo: Un backend simple para un blog
En una plataforma de blog:
GET /posts # Obtener todos los posts del blog
GET /posts/1 # Obtener el post del blog con ID 1
POST /posts # Crear un nuevo post de blog
PUT /posts/1 # Actualizar el post 1
DELETE /posts/1 # Eliminar el post 1
Puedes modelar fácilmente Posts, Usuarios, Comentarios, etc., usando verbos HTTP básicos (GET, POST, PUT, DELETE).
Por qué REST encaja aquí:
- La estructura es predecible.
- Los métodos HTTP se mapean directamente a operaciones.
- Es fácil trabajar con herramientas de navegador y bibliotecas como
fetch
,axios
, etc.
Mejor para aplicaciones CRUD, backends para aplicaciones móviles, microservicios.
2. Cuándo usar GraphQL
Usa GraphQL si:
- A menudo necesitas obtener datos relacionados o anidados de manera flexible.
- Quieres que los clientes (el navegador o la aplicación) soliciten solo los campos que necesitan.
- Tu objetivo es minimizar el número de peticiones de red.
Ejemplo: Un catálogo de productos para una aplicación de comercio electrónico
En lugar de hacer varias llamadas REST para información de productos y reseñas, puedes consultar así:
query {
product(id: "123") {
name
price
images {
url
altText
}
reviews {
author
rating
comment
}
}
}
Una solicitud — y obtienes todo lo que necesitas.
Por qué GraphQL encaja aquí:
- Evitas la sobrecarga (obtener demasiados datos) y la subcarga (datos faltantes).
- Optimizas para dispositivos móviles con redes más lentas.
- Se adapta a aplicaciones donde los desarrolladores frontend avanzan rápido y quieren control sobre los datos.
Mejor para SPAs (Aplicaciones de Página Única), aplicaciones móviles, paneles de control.
3. Cuándo usar MCP
Usa MCP si:
- Estás construyendo productos centrados en IA que necesitan que un LLM (como Claude, GPT) interactúe con sistemas en vivo.
- Quieres comunicación bidireccional dinámica: modelos que descubren y utilizan herramientas en tiempo de ejecución.
- Necesitas que tu aplicación sea nativa de IA, no solo asistida por IA.
Ejemplo: Agente de IA escribiendo en una base de datos
En lugar de codificar cada interacción manualmente, el LLM puede descubrir y usar operaciones disponibles:
# Ejemplo de llamada a una herramienta descubierta por MCP
# Conectar al cliente MCP
mcp_client = MCPClient()
# Descubrir herramientas disponibles
available_tools = mcp_client.list_tools()
# Encontrar la herramienta para inserción en base de datos
db_insert_tool = available_tools["insert_user"]
# Ejecutarla
response = db_insert_tool.execute({
"username": "new_user",
"email": "user@example.com"
})
print(response)
El modelo no necesitaba “conocer” la base de datos de antemano. El servidor MCP describió la herramienta, y el LLM la utilizó.
Por qué MCP encaja aquí:
- Puedes añadir, eliminar y actualizar herramientas sin reentrenar o reprogramar el modelo.
- Los LLMs trabajan con APIs, bases de datos y almacenamiento de manera universal.
- Reduce el código de integración personalizado que normalmente necesitas al construir aplicaciones basadas en agentes.
Mejor para aplicaciones de IA, agentes de IA, LLMs que utilizan herramientas.
Tabla comparativa rápida
Criterio | REST | GraphQL | MCP |
---|---|---|---|
Estilo de diseño API | Endpoints fijos | Consultas flexibles | Descubrimiento dinámico de herramientas y recursos |
¿Quién controla la forma de los datos? | Servidor | Cliente | LLM, dinámicamente |
Soporte en tiempo real | No | Limitado (suscripciones) | Sí, interacción basada en eventos |
Gestión de estado | Sin estado | Sin estado | Posibles sesiones con estado |
Mejor caso de uso | APIs web o móviles simples | Aplicaciones complejas dirigidas por el frontend | Aplicaciones nativas de IA que necesitan contexto externo |
Madurez para desarrolladores | Muy maduro | Creciendo rápidamente | Emergente, todavía evolucionando |
Bonus: 5 Preguntas Rápidas para Elegir Entre REST, GraphQL y MCP
Pregunta | Si la respuesta es Sí → |
---|---|
¿Tu aplicación se centra en operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar)? | Usa REST |
¿El frontend necesita controlar exactamente qué datos obtiene? | Usa GraphQL |
¿Estás construyendo algo donde una IA (LLM) actúa, decide o usa herramientas? | Usa MCP |
¿Necesitas interacción bidireccional en tiempo real entre herramientas y la aplicación? | Usa MCP |
¿Es crítica la estabilidad y el amplio soporte comunitario? | Usa REST |
Conclusión
Elegir entre REST, GraphQL y MCP no se trata de modas — se trata de entender las necesidades de tu aplicación:
- Elige REST si necesitas simplicidad y amplio soporte de herramientas.
- Elige GraphQL si quieres consultas flexibles y control sobre el tamaño de la carga útil.
- Elige MCP si estás construyendo aplicaciones donde la IA es el actor principal, no solo un ayudante.
Cada enfoque se adapta a un futuro diferente: REST para aplicaciones tradicionales, GraphQL para frontends dinámicos y MCP para sistemas potenciados por IA.
Preguntas Frecuentes
Sí. Algunos servidores MCP pueden exponer APIs de GraphQL como herramientas, permitiendo a los LLMs consultarlas en tiempo de ejecución.
MCP es relativamente nuevo (lanzado a finales de 2024), pero está creciendo rápidamente. Para proyectos centrados en IA, vale la pena experimentar ahora.
Sí, son modelos diferentes. MCP no es solo una nueva API — es una forma completamente nueva para que las IAs interactúen dinámicamente. A menudo requiere repensar cómo expones la funcionalidad.