选择REST、GraphQL和MCP不仅仅是关于什么是”新的”或”流行的”。而是关于什么最匹配你项目的需求。 作为初级开发者，了解适合特定情况的正确工具可以节省你的时间和减少挫折感。 本指南通过实用、简单的方式和真实示例解释何时使用每种选项。

1. 何时使用REST

在以下情况使用REST：

• 你的应用处理可以清晰映射到URL的简单资源。
• 你需要强大的缓存、简单的调试和成熟的社区支持。
• 你不需要客户端高度动态的查询。

示例：简单的博客后端

在博客平台中：

GET /posts       # 获取所有博客文章
GET /posts/1     # 获取ID为1的博客文章
POST /posts      # 创建新博客文章
PUT /posts/1     # 更新文章1
DELETE /posts/1  # 删除文章1

你可以使用基本的HTTP动词(GET, POST, PUT, DELETE)轻松建模Posts、Users、Comments等。

为什么REST适合这里：

• 结构可预测。
• HTTP方法直接映射到操作。
• 使用浏览器工具和库如fetch、axios等非常容易。

最适合 CRUD应用、移动应用后端、微服务。

2. 何时使用GraphQL

在以下情况使用GraphQL：

• 你经常需要以灵活方式获取相关或嵌套数据。
• 你希望客户端（浏览器或应用）只请求它们需要的字段。
• 你的目标是最小化网络请求数量。

示例：电子商务应用的产品目录

不需要进行多个REST调用来获取产品信息和评论，你可以这样查询：

query {
  product(id: "123") {
    name
    price
    images {
      url
      altText
    }
    reviews {
      author
      rating
      comment
    }
  }
}

一个请求 — 你就能获得所需的一切。

为什么GraphQL适合这里：

• 你避免了过度获取（获取过多数据）和获取不足（缺少数据）。
• 为网络较慢的移动设备优化。
• 适合前端开发者快速迭代并希望控制数据的应用。

最适合 SPA（单页应用）、移动应用、仪表盘。

3. 何时使用MCP

在以下情况使用MCP：

• 你正在构建需要LLM（如Claude、GPT）与实时系统交互的AI优先产品。
• 你需要动态双向通信：模型在运行时发现和使用工具。
• 你需要你的应用是_AI原生_的，而不仅仅是AI辅助的。

示例：AI代理写入数据库

无需手动编码每个交互，LLM可以_发现_并_使用_可用操作：

# 调用MCP发现的工具示例

# 连接到MCP客户端
mcp_client = MCPClient()

# 发现可用工具
available_tools = mcp_client.list_tools()

# 查找数据库插入工具
db_insert_tool = available_tools["insert_user"]

# 执行它
response = db_insert_tool.execute({
    "username": "new_user",
    "email": "user@example.com"
})

print(response)

模型不需要事先”了解”数据库。 MCP服务器描述了工具，LLM使用了它。

为什么MCP适合这里：

• 你可以添加、移除和升级工具，而无需重新训练或重新提示模型。
• LLM以通用方式与API、数据库和存储协作。
• 它减少了构建基于代理的应用通常需要的自定义胶水代码。

最适合 AI应用、AI代理、使用工具的LLM。

快速比较表

附加：5个快速问题帮你在REST、GraphQL和MCP之间做选择

结论

选择REST、GraphQL和MCP不是关于炒作 — 而是关于理解你的应用需求：

• 选择REST 如果你需要简单性和广泛的工具支持。
• 选择GraphQL 如果你想要灵活的查询和对有效载荷大小的控制。
• 选择MCP 如果你正在构建AI作为主要角色而非仅仅是辅助的应用。

每种方法适合不同的未来：REST适合传统应用，GraphQL适合动态前端，MCP适合AI驱动系统。

常见问题