MCP vs REST vs GraphQL : en quoi les API axées sur les LLM sont différentes

Avec la croissance de l’intégration de l’IA, de nouvelles normes sont en cours de développement pour régir la façon dont les modèles interagissent avec les données et les services. Alors que REST et GraphQL sont familiers à la plupart des développeurs, MCP (Model Context Protocol) introduit une nouvelle approche conçue pour les applications pilotées par les LLM. Cet article explique les différences techniques entre MCP, REST et GraphQL, aidant les développeurs juniors à comprendre comment ils se comparent et quand chacun est utilisé.

Aperçu de l’architecture REST

REST (Representational State Transfer) définit les API à travers plusieurs points de terminaison, chacun représentant une ressource. Les clients interagissent avec les ressources en utilisant des méthodes HTTP standard comme GET, POST, PUT et DELETE. REST est simple et sans état : chaque requête contient toutes les informations nécessaires, et le serveur ne mémorise pas les interactions précédentes.

• Avantages : Simple, prévisible, facile à mettre en cache.
• Inconvénients : Sur-extraction, sous-extraction, support limité du temps réel.

Exemple :

GET /users/123

récupère un utilisateur, tandis que

POST /orders

crée une commande.

Les mises à jour en temps réel nécessitent des solutions séparées (comme WebSockets).

Approche de requête GraphQL

GraphQL offre un point de terminaison unique où les clients spécifient exactement les données dont ils ont besoin. Il permet de récupérer des données imbriquées ou liées en une seule requête, résolvant ainsi les problèmes de sur-extraction et de sous-extraction de REST.

• Avantages : Récupération uniquement de ce dont vous avez besoin, schéma solide, moins d’allers-retours.
• Inconvénients : Configuration serveur plus complexe, nécessite d’apprendre la syntaxe GraphQL.

Exemple de requête :

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

GraphQL prend en charge les mises à jour en temps réel via des abonnements sur des connexions WebSocket.

MCP et intégration multi-protocoles

MCP (Model Context Protocol) est différent. Il établit une session persistante entre un client IA (comme un agent de codage) et un serveur offrant des outils et des données. Au lieu d’appeler des points de terminaison fixes, l’IA découvre dynamiquement les actions disponibles et les invoque selon les besoins.

• Avantages : Communication bidirectionnelle en temps réel, découverte dynamique d’outils, très flexible.
• Inconvénients : Plus complexe à configurer, nécessite la gestion d’état.

Architecture typique :

• Client MCP : Modèle d’IA (par exemple, Claude desktop).
• Serveur MCP : Expose des outils et des ressources.
• Couche de protocole : Communication standardisée entre les deux.

Exemple de flux :

• L’IA se connecte à un serveur MCP Postgres.
• Elle découvre un outil query_database.
• Elle utilise cet outil pour récupérer des informations sans avoir besoin d’un point de terminaison codé en dur.

MCP prend également en charge les événements initiés par le serveur, ce qui le rend bien adapté aux flux de travail où les mises à jour doivent être immédiatement transmises à l’IA.

Différences techniques clés

Aspect REST GraphQL MCP Modèle de communication Sans état, requête-réponse Sans état, requête flexible Avec état, session persistante Structure Points de terminaison multiples Point de terminaison unique, champs dynamiques Le serveur expose les outils dynamiquement Capacités en temps réel Non (nécessite des modules complémentaires) Oui (abonnements) Oui (messagerie bidirectionnelle intégrée) Utilisation typique API CRUD Applications UI complexes nécessitant un chargement efficace des données Systèmes d’IA nécessitant un accès externe dynamique

Conclusion

REST, GraphQL et MCP offrent des façons très différentes de connecter les systèmes :

• REST est la solution privilégiée pour les API simples et prévisibles.
• GraphQL brille lorsque vous devez personnaliser exactement les données qu’un client reçoit.
• MCP est nouveau et convient aux cas d’utilisation où les agents d’IA ont besoin d’un accès flexible et en temps réel aux outils et aux données.

Si vous construisez un service web traditionnel, REST est souvent suffisant. Si vous avez besoin d’une récupération efficace des données côté front-end, GraphQL peut être meilleur. Mais si vous construisez quoi que ce soit piloté par l’IA — en particulier lorsque l’utilisation dynamique d’outils est importante — MCP deviendra probablement essentiel.

Comprendre ces protocoles tôt dans votre carrière vous donnera un avantage pour choisir la bonne technologie pour vos futurs projets.

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