Отличия MCP и REST API
Важно
Функциональность доступна только в Visual Studio Code.
Нельзя полноценно сравнивать REST API с протоколом контекста модели (MCP). Они работают на разных уровнях абстракции и служат принципиально разным целям в ИИ-системах.
Архитектурные различия
| Характеристика | MCP | REST API |
|---|---|---|
| Управление состоянием | Stateful — поддерживается контекст между взаимодействиями. | Stateless — каждый запрос независим. |
| Тип соединения | Постоянные двунаправленные соединения. | Односторонний запрос-ответ. |
| Стиль связи | Основан на JSON-RPC с текущими сессиями. | Основан на HTTP с дискретными запросами. |
| Обработка контекста | Контекст встроен в протокол. | Контекст должен управляться вручную. |
| Обнаружение инструментов | Обнаружение доступных инструментов во время выполнения. | Интеграция на этапе проектирования, требующая предварительных знаний. |
| Подход к интеграции | Интеграция во время выполнения с динамическими возможностями. | Интеграция на этапе проектирования, требующая изменений в коде. |
Разные уровни, разные цели
REST API и MCP обслуживают разные уровни в технологическом стеке:
- REST — низкоуровневый веб-коммуникационный шаблон, предоставляющий операции с ресурсами.
- MCP — высокоуровневый ИИ-протокол, который оркестрирует использование инструментов и поддерживает контекст.
MCP часто использует REST API внутри, но в абстрагированном для ИИ виде. MCP можно рассматривать как промежуточное ПО, которое превращает дискретные веб-сервисы в единое окружение, в котором может работать ИИ.
Сохранение контекста
Дизайн MCP с сохранением состояния решает ключевое ограничение REST в ИИ-приложениях:
- REST — каждый вызов изолирован, требуется ручная передача контекста между шагами.
- MCP — один контекст сохраняется на протяжении нескольких использований инструментов.
Например ИИ, отлаживающий кодовую базу, может открыть файл, запустить тесты и выявить ошибки, не теряя контекста между шагами. Сессия MCP сохраняет осведомленность о предыдущих действиях и результатах.
Динамическое обнаружение инструментов
MCP позволяет ИИ обнаруживать и использовать инструменты во время выполнения:
// ИИ обнаруживает доступные инструменты
{
"tools": [
{
"name": "readFile",
"description": "Читает содержимое файла",
"parameters": {
"path": { "type": "string", "description": "Путь к файлу" }
}
},
{
"name": "createTicket",
"description": "Создает тикет в системе отслеживания задач",
"parameters": {
"title": { "type": "string" },
"description": { "type": "string" }
}
}
]
}
Эта возможность позволяет добавлять новые инструменты без повторного развертывания или модификации самого ИИ.
Пример — многосервисный рабочий процесс
Рассмотрим задачу, требующую использования нескольких сервисов: Проверь последние коммиты, создай тикет в JIRA для исправления ошибки и опубликуй в Slack.
Подход на основе REST:
- Требует отдельных интеграций для git, JIRA и Slack API.
- Нужен пользовательский код для управления контекстом между вызовами.
- Ломается, если какой-либо сервис изменяет свой API.
Подход на основе MCP:
- Один унифицированный протокол для всех инструментов.
- Сохраняет контекст на протяжении всего рабочего процесса.
- Новые инструменты можно добавлять без изменений в коде.
Почему Code Assistant использует MCP
Code Assistant использует MCP для предоставления:
- Расширяемость — добавляйте неограниченное количество пользовательских инструментов без ожидания официальной интеграции.
- Контекстная осведомленность — инструменты могут получать доступ к истории разговоров и контексту проекта.
- Упрощенная интеграция — один стандартный протокол вместо множества шаблонов API.
- Гибкость во время выполнения — обнаруживайте и используйте новые возможности «на лету».
MCP создает универсальный коннектор между Code Assistant и внешними сервисами, при этом REST API часто скрыто обеспечивает работу этих сервисов.
MCP не заменяет REST API — эта технология строится на основе REST API.
REST отлично подходит для предоставления дискретных сервисов, в то время как MCP превосходен в оркестрации этих сервисов для ИИ-агентов.
Ключевое различие в том, что MCP ориентирован на ИИ: он рассматривает модель как полноценного пользователя, предоставляя контекстуальный, сохраняющий состояние слой взаимодействия, необходимый ИИ-агентам для эффективной работы в сложных средах.