MCP vs REST vs GraphQL: LLMファーストAPIの違い

AIの統合が進むにつれて、モデルがデータやサービスとどのように相互作用するかについての新しい標準が開発されています。RESTとGraphQLはほとんどの開発者にとって馴染みがありますが、MCP（Model Context Protocol）はLLM駆動アプリケーション向けに設計された新しいアプローチを導入しています。この記事では、MCP、REST、GraphQLの技術的な違いを説明し、ジュニア開発者がそれらの比較方法と使用タイミングを理解するのに役立ちます。

RESTアーキテクチャの概要

REST（Representational State Transfer）は、リソースを表す複数のエンドポイントを通じてAPIを定義します。クライアントはGET、POST、PUT、DELETEなどの標準HTTPメソッドを使用してリソースと対話します。RESTはシンプルでステートレスです：各リクエストには必要なすべての情報が含まれており、サーバーは以前の対話を記憶しません。

• 長所：シンプル、予測可能、キャッシュが容易。
• 短所：オーバーフェッチング、アンダーフェッチング、リアルタイムサポートの制限。

例：

GET /users/123

でユーザーを取得し、

POST /orders

で注文を作成します。

リアルタイム更新には別のソリューション（WebSocketなど）が必要です。

GraphQLクエリアプローチ

GraphQLは、クライアントが必要なデータを正確に指定できる単一のエンドポイントを提供します。1つのリクエストでネストされた関連データを取得でき、RESTのオーバーフェッチングとアンダーフェッチングの問題を解決します。

• 長所：必要なものだけを取得、強力なスキーマ、往復回数の削減。
• 短所：サーバーセットアップがより複雑、GraphQL構文の学習が必要。

クエリ例：

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

GraphQLはWebSocket接続を介したサブスクリプションによるリアルタイム更新をサポートしています。

MCPとマルチプロトコル統合

MCP（Model Context Protocol）は異なります。AIクライアント（コーディングエージェントなど）とツールやデータを提供するサーバー間に永続的なセッションを確立します。固定されたエンドポイントを呼び出す代わりに、AIは利用可能なアクションを動的に発見し、必要に応じて呼び出します。

• 長所：リアルタイム、双方向通信、動的ツール発見、非常に柔軟。
• 短所：セットアップがより複雑、状態管理が必要。

典型的なアーキテクチャ：

• MCPクライアント：AIモデル（例：Claude desktop）。
• MCPサーバー：ツールとリソースを公開。
• プロトコル層：両者間の標準化された通信。

フロー例：

• AIがPostgres MCPサーバーに接続。
• query_databaseツールを発見。
• ハードコードされたエンドポイントを必要とせずに、そのツールを使用して情報を取得。

MCPはサーバー起動イベントもサポートしており、更新をAIにすぐにプッシュする必要があるワークフローに適しています。

主な技術的な違い

側面 REST GraphQL MCP 通信モデル ステートレス、リクエスト-レスポンス ステートレス、柔軟なクエリ ステートフル、永続的セッション 構造 複数のエンドポイント 単一エンドポイント、動的フィールド サーバーが動的にツールを公開 リアルタイム機能 なし（アドオンが必要） あり（サブスクリプション） あり（組み込みの双方向メッセージング） 典型的な使用法 CRUD API 効率的なデータ読み込みが必要な複雑なUIアプリ 動的な外部アクセスが必要なAIシステム

結論

REST、GraphQL、MCPはシステムを接続するための非常に異なる方法を提供します：

• RESTはシンプルで予測可能なAPIの定番です。
• GraphQLはクライアントが受け取るデータを正確にカスタマイズする必要がある場合に輝きます。
• MCPは新しく、AIエージェントが柔軟でリアルタイムなツールとデータへのアクセスを必要とするユースケースに適しています。

従来のWebサービスを構築している場合、RESTで十分なことが多いです。フロントエンドのデータ取得を効率化する必要がある場合、GraphQLの方が適しているかもしれません。しかし、AI駆動のものを構築している場合—特に動的なツール使用が重要な場合—MCPは不可欠になるでしょう。

キャリアの早い段階でこれらのプロトコルを理解することで、将来のプロジェクトに適した技術を選択する際に優位に立つことができます。

よくある質問