MCP vs REST vs GraphQL：LLM优先API的不同之处

随着AI集成的增长，新的标准正在开发中，用于模型如何与数据和服务交互。虽然REST和GraphQL对大多数开发者来说很熟悉，但MCP（Model Context Protocol）引入了一种为LLM驱动应用设计的新方法。本文解释了MCP、REST和GraphQL之间的技术差异，帮助初级开发者理解它们的比较以及各自的使用场景。

REST架构概述

REST（表述性状态转移）通过多个端点定义API，每个端点代表一个资源。客户端使用标准HTTP方法如GET、POST、PUT和DELETE与资源交互。REST简单且无状态：每个请求包含所有需要的信息，服务器不记住之前的交互。

• 优点：简单、可预测、易于缓存。
• 缺点：过度获取、获取不足、实时支持有限。

示例：

GET /users/123

检索用户，而

POST /orders

创建订单。

实时更新需要单独的解决方案（如WebSockets）。

GraphQL查询方法

GraphQL提供单一端点，客户端可以精确指定所需数据。它允许在一个请求中获取嵌套或相关数据，解决了REST的过度获取和获取不足问题。

• 优点：只获取所需内容、强大的模式、减少往返次数。
• 缺点：服务器设置更复杂，需要学习GraphQL语法。

示例查询：

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

GraphQL通过WebSocket连接上的订阅支持实时更新。

MCP和多协议集成

MCP（模型上下文协议）有所不同。它在AI客户端（如编码代理）和提供工具和数据的服务器之间建立持久会话。AI不是调用固定端点，而是动态发现可用操作并根据需要调用它们。

• 优点：实时、双向通信、动态工具发现、非常灵活。
• 缺点：设置更复杂，需要管理状态。

典型架构：

• MCP客户端：AI模型（例如，Claude桌面版）。
• MCP服务器：暴露工具和资源。
• 协议层：两者之间的标准化通信。

示例流程：

• AI连接到Postgres MCP服务器。
• 它发现一个query_database工具。
• 它使用该工具获取信息，无需硬编码端点。

MCP还支持服务器发起的事件，使其非常适合需要立即向AI推送更新的工作流。

关键技术差异

方面 REST GraphQL MCP 通信模型 无状态，请求-响应 无状态，灵活查询 有状态，持久会话 结构 多个端点 单一端点，动态字段 服务器动态暴露工具 实时能力 否（需要附加组件） 是（订阅） 是（内置双向消息传递） 典型用途 CRUD API 需要高效数据加载的复杂UI应用 需要动态外部访问的AI系统

结论

REST、GraphQL和MCP提供了非常不同的系统连接方式：

• REST是简单、可预测API的首选。
• GraphQL在需要自定义客户端接收的确切数据时表现出色。
• MCP是新兴技术，适合AI代理需要灵活、实时访问工具和数据的用例。

如果你正在构建传统的Web服务，REST通常就足够了。如果你需要高效的前端数据获取，GraphQL可能更好。但如果你正在构建任何AI驱动的应用——尤其是动态工具使用很重要的场景——MCP可能会变得必不可少。

在职业生涯早期了解这些协议将使你在为未来项目选择正确技术方面具有优势。

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