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何时在项目中使用MCP、REST或GraphQL

何时在项目中使用MCP、REST或GraphQL

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。

要点

  • REST、GraphQL和MCP服务于不同的技术需求:简单API、灵活数据查询和AI驱动的工具集成。
  • 了解你正在构建的应用类型是选择正确方案的第一步。

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fetchaxios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

标准RESTGraphQLMCP
API设计风格固定端点灵活查询动态工具和资源发现
谁控制数据形状?服务器客户端LLM,动态方式
实时支持有限(订阅)是,事件驱动交互
状态管理无状态无状态可能有状态会话
最佳用例简单的Web或移动API复杂的前端驱动应用需要外部上下文的AI原生应用
开发者成熟度非常成熟快速增长新兴,仍在发展

附加:5个快速问题帮你在REST、GraphQL和MCP之间做选择

问题如果是 →
你的应用是关于CRUD(创建、读取、更新、删除)操作吗?使用 REST
前端需要精确控制它获取的数据吗?使用 GraphQL
你是否在构建一个AI(LLM)执行、决策或使用工具的应用?使用 MCP
你需要工具和应用之间的实时双向交互吗?使用 MCP
稳定性和广泛的社区支持是否至关重要?使用 REST

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

是的。一些MCP服务器可以将GraphQL API作为工具暴露,让LLM在运行时查询它们。

MCP相对较新(2024年末发布),但它发展迅速。对于AI优先的项目,现在值得尝试。

是的,它们是不同的模型。MCP不仅仅是一个新API — 它是AI动态交互的全新方式。通常需要重新思考如何暴露功能。

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