MCP против REST против GraphQL: чем отличаются API, ориентированные на LLM

По мере роста интеграции искусственного интеллекта разрабатываются новые стандарты взаимодействия моделей с данными и сервисами. В то время как REST и GraphQL знакомы большинству разработчиков, MCP (Model Context Protocol) представляет новый подход, разработанный для приложений на основе LLM. Эта статья объясняет технические различия между MCP, REST и GraphQL, помогая начинающим разработчикам понять, как они соотносятся и когда используется каждый из них.

Обзор архитектуры REST

REST (Representational State Transfer) определяет API через множество конечных точек, каждая из которых представляет ресурс. Клиенты взаимодействуют с ресурсами, используя стандартные HTTP-методы, такие как GET, POST, PUT и DELETE. REST прост и не сохраняет состояние: каждый запрос содержит всю необходимую информацию, а сервер не запоминает предыдущие взаимодействия.

• Преимущества: Простота, предсказуемость, легкость кэширования.
• Недостатки: Избыточная выборка, недостаточная выборка, ограниченная поддержка реального времени.

Пример:

GET /users/123

извлекает пользователя, а

POST /orders

создает заказ.

Обновления в реальном времени требуют отдельных решений (например, WebSockets).

Подход к запросам GraphQL

GraphQL предлагает единую конечную точку, где клиенты указывают именно те данные, которые им нужны. Он позволяет получать вложенные или связанные данные в одном запросе, решая проблемы избыточной и недостаточной выборки, присущие REST.

• Преимущества: Получение только необходимых данных, строгая схема, меньше обращений к серверу.
• Недостатки: Более сложная настройка сервера, требует изучения синтаксиса GraphQL.

Пример запроса:

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

GraphQL поддерживает обновления в реальном времени через подписки по соединениям WebSocket.

MCP и многопротокольная интеграция

MCP (Model Context Protocol) отличается. Он устанавливает постоянную сессию между ИИ-клиентом (например, агентом для программирования) и сервером, предлагающим инструменты и данные. Вместо вызова фиксированных конечных точек, ИИ динамически обнаруживает доступные действия и вызывает их по мере необходимости.

• Преимущества: Двусторонняя коммуникация в реальном времени, динамическое обнаружение инструментов, высокая гибкость.
• Недостатки: Более сложная настройка, требует управления состоянием.

Типичная архитектура:

• MCP-клиент: Модель ИИ (например, Claude desktop).
• MCP-сервер: Предоставляет инструменты и ресурсы.
• Протокольный слой: Стандартизированная коммуникация между ними.

Пример потока:

• ИИ подключается к серверу Postgres MCP.
• Он обнаруживает инструмент query_database.
• Он использует этот инструмент для получения информации без необходимости в жестко закодированной конечной точке.

MCP также поддерживает события, инициируемые сервером, что делает его хорошо подходящим для рабочих процессов, где обновления должны немедленно передаваться ИИ.

Ключевые технические различия

Аспект REST GraphQL MCP Модель коммуникации Без состояния, запрос-ответ Без состояния, гибкий запрос С сохранением состояния, постоянная сессия Структура Множество конечных точек Одна конечная точка, динамические поля Сервер динамически предоставляет инструменты Возможности реального времени Нет (требуются дополнения) Да (подписки) Да (встроенный двусторонний обмен сообщениями) Типичное использование CRUD API Сложные UI-приложения, требующие эффективной загрузки данных Системы ИИ, требующие динамического внешнего доступа

Заключение

REST, GraphQL и MCP предлагают совершенно разные способы соединения систем:

• REST — это основной выбор для простых, предсказуемых API.
• GraphQL отлично подходит, когда нужно настроить точно, какие данные получает клиент.
• MCP — это новый подход, подходящий для случаев, когда агентам ИИ требуется гибкий доступ к инструментам и данным в реальном времени.

Если вы создаете традиционный веб-сервис, REST часто достаточен. Если вам нужна эффективная выборка данных для фронтенда, GraphQL может быть лучше. Но если вы создаете что-то на основе ИИ — особенно когда важно динамическое использование инструментов — MCP, вероятно, станет необходимым.

Понимание этих протоколов в начале вашей карьеры даст вам преимущество при выборе правильной технологии для ваших будущих проектов.

Часто задаваемые вопросы