MCP vs REST API：根本区别
将 REST API 与模型上下文协议 (MCP) 进行比较是一个类别错误。它们在技术栈的不同抽象层运行，在 AI 系统中服务于根本不同的目的。
架构差异
| 特性 | MCP | REST API |
|---|---|---|
| 状态管理 | 有状态 - 在交互间维护上下文 | 无状态 - 每个请求都是独立的 |
| 连接类型 | 持久、双向连接 | 单向请求/响应 |
| 通信风格 | 基于 JSON-RPC，具有持续会话 | 基于 HTTP，具有离散请求 |
| 上下文处理 | 上下文是协议的内在部分 | 上下文必须手动管理 |
| 工具发现 | 运行时发现可用工具 | 设计时集成，需要预先了解 |
| 集成方法 | 运行时集成，具有动态功能 | 设计时集成，需要代码更改 |
不同层次，不同目的
REST API 和 MCP 在技术栈中服务于不同的层级：
- REST：低级别的 Web 通信模式，暴露对资源的操作
- MCP：高级别的 AI 协议，编排工具使用并维护上下文
MCP 通常在内部使用 REST API，但为 AI 抽象了它们。将 MCP 想象成中间件，它将离散的 Web 服务转换为 AI 可以在其中运行的统一环境。
上下文保持：AI 工作流的关键
MCP 的有状态设计解决了 REST 在 AI 应用中的一个关键限制：
- REST 方法：每次调用都是隔离的，需要在步骤间手动传递上下文
- MCP 方法：一个对话上下文在多个工具使用间持续存在
例如，调试代码库的 AI 可以打开文件、运行测试并识别错误，而不会在步骤间丢失上下文。MCP 会话保持对先前操作和结果的感知。
动态工具发现
MCP 使 AI 能够在运行时发现和使用工具：
// AI 发现可用工具
{
"tools": [
{
"name": "readFile",
"description": "从文件读取内容",
"parameters": {
"path": { "type": "string", "description": "文件路径" }
}
},
{
"name": "createTicket",
"description": "在问题跟踪器中创建工单",
"parameters": {
"title": { "type": "string" },
"description": { "type": "string" }
}
}
]
}
这种"即插即用"功能允许添加新工具，而无需重新部署或修改 AI 本身。
实际示例：多工具工作流
考虑一个需要多个服务的任务："检查最近的提交，为错误修复创建 JIRA 工单，并发布到 Slack。"
基于 REST 的方法：
- 需要为 Git、JIRA 和 Slack API 的单独集成
- 需要自定义代码来管理调用间的上下文
- 如果任何服务更改其 API 就会中断
基于 MCP 的方法：
- 所有工具的单一统一协议
- 在整个工作流中维护上下文
- 新工具可以在不更改代码的情况下交换
为什么 itBuilder 使用 MCP
itBuilder 利用 MCP 提供：
- 可扩展性：添加无限的自定义工具，而无需等待官方集成
- 上下文感知：工具可以访问对话历史和项目上下文
- 简化集成：一个标准协议而不是众多的 API 模式
- 运行时灵活性：即时发现和使用新功能
MCP 在 itBuilder 和外部服务之间创建了通用连接器，REST API 通常在幕后为这些服务提供动力。
结论：互补而非竞争技术
MCP 不会替代 REST API - 它建立在它们之上。REST 擅长提供离散服务，而 MCP 擅长为 AI 代理编排这些服务。
关键区别在于 MCP 是 AI 原生的：它将模型视为一等用户，提供 AI 代理在复杂环境中有效运行所需的上下文感知、有状态交互层。