MCP vs REST vs GraphQL: como as APIs orientadas a LLM são diferentes

À medida que a integração de IA cresce, novos padrões estão sendo desenvolvidos para como os modelos interagem com dados e serviços. Enquanto REST e GraphQL são familiares para a maioria dos desenvolvedores, o MCP (Model Context Protocol) introduz uma nova abordagem projetada para aplicações impulsionadas por LLM. Este artigo explica as diferenças técnicas entre MCP, REST e GraphQL, ajudando desenvolvedores iniciantes a entender como eles se comparam e quando cada um é usado.

Visão geral da arquitetura REST

REST (Representational State Transfer) define APIs através de múltiplos endpoints, cada um representando um recurso. Os clientes interagem com recursos usando métodos HTTP padrão como GET, POST, PUT e DELETE. REST é simples e sem estado: cada requisição contém todas as informações necessárias, e o servidor não se lembra de interações anteriores.

• Prós: Simples, previsível, fácil de armazenar em cache.
• Contras: Excesso de dados, insuficiência de dados, suporte limitado em tempo real.

Exemplo:

GET /users/123

recupera um usuário, enquanto

POST /orders

cria um pedido.

Atualizações em tempo real requerem soluções separadas (como WebSockets).

Abordagem de consulta GraphQL

GraphQL oferece um único endpoint onde os clientes especificam exatamente quais dados precisam. Permite buscar dados aninhados ou relacionados em uma única requisição, resolvendo os problemas de excesso e insuficiência de dados do REST.

• Prós: Busca apenas o que você precisa, esquema forte, menos viagens de ida e volta.
• Contras: Configuração de servidor mais complexa, requer aprender a sintaxe GraphQL.

Exemplo de consulta:

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

GraphQL suporta atualizações em tempo real através de subscrições em conexões WebSocket.

MCP e integração multi-protocolo

MCP (Model Context Protocol) é diferente. Ele estabelece uma sessão persistente entre um cliente de IA (como um agente de codificação) e um servidor oferecendo ferramentas e dados. Em vez de chamar endpoints fixos, a IA descobre dinamicamente ações disponíveis e as invoca conforme necessário.

• Prós: Comunicação bidirecional em tempo real, descoberta dinâmica de ferramentas, muito flexível.
• Contras: Mais complexo de configurar, requer gerenciamento de estado.

Arquitetura típica:

• Cliente MCP: Modelo de IA (por exemplo, Claude desktop).
• Servidor MCP: Expõe ferramentas e recursos.
• Camada de Protocolo: Comunicação padronizada entre os dois.

Fluxo de exemplo:

• A IA se conecta a um servidor MCP Postgres.
• Ela descobre uma ferramenta query_database.
• Ela usa essa ferramenta para buscar informações sem precisar de um endpoint codificado.

MCP também suporta eventos iniciados pelo servidor, tornando-o bem adequado para fluxos de trabalho onde atualizações devem ser enviadas imediatamente para a IA.

Principais diferenças técnicas

Aspecto REST GraphQL MCP Modelo de comunicação Sem estado, requisição-resposta Sem estado, consulta flexível Com estado, sessão persistente Estrutura Múltiplos endpoints Endpoint único, campos dinâmicos Servidor expõe ferramentas dinamicamente Capacidades em tempo real Não (precisa de complementos) Sim (subscrições) Sim (mensagens bidirecionais integradas) Uso típico APIs CRUD Aplicativos de UI complexos que precisam de carregamento eficiente de dados Sistemas de IA que precisam de acesso externo dinâmico

Conclusão

REST, GraphQL e MCP oferecem maneiras muito diferentes de conectar sistemas:

• REST é a escolha padrão para APIs simples e previsíveis.
• GraphQL se destaca quando você precisa personalizar exatamente quais dados um cliente recebe.
• MCP é novo e se adequa a casos de uso onde agentes de IA precisam de acesso flexível e em tempo real a ferramentas e dados.

Se você está construindo um serviço web tradicional, REST geralmente é suficiente. Se você precisa de busca eficiente de dados no front-end, GraphQL pode ser melhor. Mas se você está construindo algo orientado por IA — especialmente onde o uso dinâmico de ferramentas é importante — MCP provavelmente se tornará essencial.

Entender esses protocolos no início da sua carreira lhe dará uma vantagem na escolha da tecnologia certa para seus projetos futuros.

Perguntas Frequentes