Когда использовать MCP, REST или GraphQL в вашем проекте

Выбор между REST, GraphQL и MCP — это не просто вопрос того, что “новое” или “популярное”. Речь идет о том, что лучше соответствует потребностям вашего проекта. Для начинающего разработчика знание правильного инструмента для конкретной ситуации может сэкономить время и избавить от разочарований. Это руководство объясняет, когда использовать каждый вариант — практично, просто и с реальными примерами.
Ключевые выводы
- REST, GraphQL и MCP обслуживают различные технические потребности: простые API, гибкие запросы данных и интеграции инструментов с поддержкой ИИ.
- Понимание типа приложения, которое вы создаете, — первый шаг к выбору правильного подхода.
1. Когда использовать REST
Используйте REST, если:
- Ваше приложение работает с простыми ресурсами, которые четко соответствуют URL-адресам.
- Вам нужно эффективное кэширование, простая отладка и зрелая поддержка сообщества.
- Вам не требуются высокодинамичные запросы со стороны клиента.
Пример: Простой бэкенд для блога
В платформе для блогов:
GET /posts # Get all blog posts
GET /posts/1 # Get the blog post with ID 1
POST /posts # Create a new blog post
PUT /posts/1 # Update post 1
DELETE /posts/1 # Delete post 1
Вы можете легко моделировать Посты, Пользователей, Комментарии и т.д., используя базовые HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE).
Почему здесь подходит REST:
- Структура предсказуема.
- HTTP-методы напрямую соответствуют операциям.
- Легко работать с инструментами браузера и библиотеками, такими как
fetch
,axios
и т.д.
Лучше всего подходит для CRUD-приложений, бэкендов для мобильных приложений, микросервисов.
2. Когда использовать GraphQL
Используйте GraphQL, если:
- Вам часто нужно получать связанные или вложенные данные гибким способом.
- Вы хотите, чтобы клиенты (браузер или приложение) запрашивали только те поля, которые им нужны.
- Вы стремитесь минимизировать количество сетевых запросов.
Пример: Каталог товаров для приложения электронной коммерции
Вместо нескольких REST-вызовов для информации о продукте и отзывах, вы можете сделать запрос так:
query {
product(id: "123") {
name
price
images {
url
altText
}
reviews {
author
rating
comment
}
}
}
Один запрос — и вы получаете всё, что вам нужно.
Почему здесь подходит GraphQL:
- Вы избегаете избыточной выборки (получения слишком большого объема данных) и недостаточной выборки (отсутствия нужных данных).
- Оптимизация для мобильных устройств с более медленными сетями.
- Подходит для приложений, где фронтенд-разработчики работают быстро и хотят контролировать данные.
Лучше всего подходит для SPA (одностраничных приложений), мобильных приложений, панелей управления.
3. Когда использовать MCP
Используйте MCP, если:
- Вы создаете продукты с приоритетом ИИ, которым нужно, чтобы LLM (например, Claude, GPT) взаимодействовал с действующими системами.
- Вам нужна динамическая двусторонняя коммуникация: модели обнаруживают и используют инструменты во время выполнения.
- Вам нужно, чтобы ваше приложение было ИИ-нативным, а не просто с поддержкой ИИ.
Пример: ИИ-агент, записывающий в базу данных
Вместо ручного кодирования каждого взаимодействия, LLM может обнаруживать и использовать доступные операции:
# Example of calling an MCP-discovered tool
# Connect to the MCP client
mcp_client = MCPClient()
# Discover available tools
available_tools = mcp_client.list_tools()
# Find the tool for database insert
db_insert_tool = available_tools["insert_user"]
# Execute it
response = db_insert_tool.execute({
"username": "new_user",
"email": "user@example.com"
})
print(response)
Модели не нужно было “знать” о базе данных заранее. MCP-сервер описал инструмент, и LLM использовал его.
Почему здесь подходит MCP:
- Вы можете добавлять, удалять и обновлять инструменты без переобучения или изменения промптов модели.
- LLM работают с API, базами данных и хранилищами универсальным способом.
- Это уменьшает количество специального связующего кода, который обычно нужен при создании приложений на основе агентов.
Лучше всего подходит для ИИ-приложений, ИИ-агентов, LLM, использующих инструменты.
Краткая сравнительная таблица
Критерий | REST | GraphQL | MCP |
---|---|---|---|
Стиль дизайна API | Фиксированные конечные точки | Гибкие запросы | Динамическое обнаружение инструментов и ресурсов |
Кто контролирует форму данных? | Сервер | Клиент | LLM, динамически |
Поддержка реального времени | Нет | Ограниченная (подписки) | Да, взаимодействие на основе событий |
Управление состоянием | Без состояния | Без состояния | Возможны сеансы с сохранением состояния |
Лучший вариант использования | Простые веб или мобильные API | Сложные приложения, управляемые фронтендом | ИИ-нативные приложения, требующие внешнего контекста |
Зрелость для разработчиков | Очень зрелая | Быстро растущая | Развивающаяся, все еще эволюционирует |
Бонус: 5 быстрых вопросов для выбора между REST, GraphQL и MCP
Вопрос | Если Да → |
---|---|
Ваше приложение ориентировано на операции CRUD (Создание, Чтение, Обновление, Удаление)? | Используйте REST |
Нужно ли фронтенду контролировать, какие именно данные он получает? | Используйте GraphQL |
Вы создаете что-то, где ИИ (LLM) действует, принимает решения или использует инструменты? | Используйте MCP |
Нужно ли вам двустороннее взаимодействие в реальном времени между инструментами и приложением? | Используйте MCP |
Критически важны ли стабильность и широкая поддержка сообщества? | Используйте REST |
Заключение
Выбор между REST, GraphQL и MCP не связан с модой — речь идет о понимании потребностей вашего приложения:
- Выбирайте REST, если вам нужна простота и широкая поддержка инструментов.
- Выбирайте GraphQL, если вам нужны гибкие запросы и контроль над размером полезной нагрузки.
- Выбирайте MCP, если вы создаете приложения, где ИИ является основным действующим лицом, а не просто помощником.
Каждый подход подходит для разного будущего: REST для традиционных приложений, GraphQL для динамических фронтендов и MCP для систем с поддержкой ИИ.
Часто задаваемые вопросы
Да. Некоторые MCP-серверы могут предоставлять GraphQL API как инструменты, позволяя LLM запрашивать их во время выполнения.
MCP относительно новый (выпущен в конце 2024 года), но быстро развивается. Для проектов с приоритетом ИИ стоит экспериментировать уже сейчас.
Да, это разные модели. MCP — это не просто новый API, это совершенно новый способ динамического взаимодействия ИИ. Часто требуется переосмыслить, как вы предоставляете функциональность.