模型上下文协议 (MCP) 与 REST、GraphQL 和 gRPC 的不同之处在于，它专注于管理客户端和服务之间的上下文交互，而不仅仅是数据传输。 REST 依赖于使用 HTTP 方法（GET、POST 等）的无状态、面向资源的交互，将每个请求视为独立的。 GraphQL 优先考虑灵活的查询，允许客户端请求特定的数据结构。 gRPC 通过协议缓冲区强调具有严格服务合同的高性能 RPC（远程过程调用）。 相比之下，MCP 侧重于在交互中维护和发展共享上下文（如会话状态或动态参数），使其适用于持续上下文（例如，用户行为、模型状态）直接影响响应的场景。
例如，REST API 通常要求客户端在每个请求中重新发送上下文（例如，身份验证令牌、过滤器）。 在购物车 API 中，客户端重复发送用户 ID 和项目 ID。 GraphQL 减少了过度获取，但仍然将查询视为孤立的操作。 MCP 可以改为在服务器端跟踪购物车的状态，并逐步更新它。 同样，gRPC 擅长低延迟通信（例如，微服务交换股票交易数据），但本质上不管理超出单个调用的上下文。 MCP 将形式化服务如何共享和更新上下文——例如，一个欺诈检测系统在各个交易中传播风险评分，而无需重复的客户端输入。
MCP 的结构在技术上也不同。 REST 使用标准 HTTP，GraphQL 依赖于查询语言，gRPC 使用协议缓冲区和 HTTP/2。 MCP 可以定义自己的上下文握手、版本控制或同步协议。 例如，使用 MCP 的聊天机器人可以在 API 调用之间保留对话历史记录，而 REST 需要将历史记录嵌入到每个请求中。 这减少了有效负载大小和服务器重新处理。 虽然 gRPC 支持实时数据流式传输，但 MCP 可以将其扩展到上下文感知流，例如根据随时间跟踪的网络条件调整视频质量。 这些区别使 MCP 成为有状态、上下文驱动系统的利基工具，而不是通用的数据交换工具。