JSON-RPC 2.0 vs REST API 详细对比分析

现在要开始做一个新的业务模块了，系统思考下 新的业务模式应该是采用 JSON-RPC 2.0 还是 老套路 REST API 的接口协议 ，系统的学习下

1. 基本概念

JSON-RPC 2.0

• 无状态的、轻量级的远程过程调用（RPC）协议
• 使用 JSON 作为数据格式
• 所有调用通过发送 JSON 对象完成
• 主要关注"动作"和"过程"
• 版本号固定为 “2.0”

REST

• 表述性状态转移（Representational State Transfer）
• 基于 HTTP 协议的架构风格
• 以资源为中心
• 使用标准 HTTP 方法操作资源
• 无版本概念，依赖 HTTP 协议

2. 请求格式对比

JSON-RPC 2.0 请求格式

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "subtract",
    "params": [42, 23],
    "id": 1
}

REST 请求格式

GET /api/v1/users/123
POST /api/v1/users
PUT /api/v1/users/123
DELETE /api/v1/users/123

3. 主要特点对比

JSON-RPC 2.0 特点

1. 请求/响应格式固定
2. 支持批量请求
3. 支持通知（无需响应）
4. 统一的错误处理机制
5. 方法名自定义
6. 所有操作都是 POST 请求

REST 特点

1. 使用 HTTP 方法语义
2. 以资源为中心
3. 利用 HTTP 状态码
4. 支持缓存机制
5. URL 表达资源
6. 支持多种 HTTP 方法

4. 适用场景

JSON-RPC 2.0 适合：

• 复杂业务逻辑处理
• 微服务间通信
• 需要批量操作
• 事件驱动系统
• 内部API系统

REST 适合：

• 资源的 CRUD 操作
• 需要缓存的场景
• 公开 API 接口
• 标准的 Web 服务
• 面向用户的 API

5. 示例代码

JSON-RPC 2.0 示例

单个请求：

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "createUser",
    "params": {
        "name": "张三",
        "age": 25,
        "email": "[email protected]"
    },
    "id": 1
}

批量请求：

[
    {"jsonrpc": "2.0", "method": "getUser", "params": [1], "id": "1"},
    {"jsonrpc": "2.0", "method": "getUser", "params": [2], "id": "2"}
]

REST 示例

创建资源：

POST /api/users
Content-Type: application/json

{
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "email": "[email protected]"
}

批量操作：

POST /api/users/batch
Content-Type: application/json

{
    "users": [
        {"name": "张三", "age": 25},
        {"name": "李四", "age": 30}
    ]
}

6. 优缺点对比

特性	JSON-RPC 2.0	REST
优点	• 协议简单，易实现 • 支持批量请求 • 明确的错误处理 • 支持通知机制 • 适合复杂业务逻辑	• 简单直观 • 优秀的缓存机制 • 良好的可扩展性 • 丰富的工具支持 • 符合 HTTP 语义
缺点	• 不如 REST 直观 • 缓存机制较弱 • 工具支持较少 • 不符合 HTTP 语义	• 复杂业务支持不友好 • URL 设计可能复杂 • 某些操作难以表示 • 可能需要多个请求

7. 安全性对比

安全特性	JSON-RPC 2.0	REST
认证机制	需要自行实现认证	标准 HTTP 认证
加密支持	可使用 HTTPS 加密	HTTPS 加密
权限控制	需要方法级权限控制	OAuth/JWT 支持
错误处理	统一的错误处理	HTTP 状态码错误处理

8. 性能特性对比

性能特性	JSON-RPC 2.0	REST
请求优化	批量请求优化	HTTP 缓存机制
开销控制	通知机制减少开销	条件请求
数据处理	自定义压缩机制	资源压缩
连接管理	连接复用	连接池化

9. 开发工具支持对比

工具特性	JSON-RPC 2.0	REST
工具生态	工具相对较少	丰富的工具生态
文档支持	需要自定义文档	Swagger/OpenAPI 支持
测试工具	基础测试工具	Postman 等测试工具
代码生成	客户端生成简单	完善的代码生成工具

10. 选择建议

1. 选择 JSON-RPC 2.0 的情况：

   • 内部服务间通信
   • 复杂业务逻辑处理
   • 需要批量操作
   • 性能要求高的场景

2. 选择 REST 的情况：

   • 公开 API 接口
   • 标准的 CRUD 操作
   • 需要好的缓存机制
   • 需要良好的工具支持

3. 混合使用的情况：

   • REST 用于资源操作
   • JSON-RPC 用于复杂业务逻辑
   • 根据具体场景选择合适的方式

11. 大模型 MCP (Model Context Protocol) 案例分析

11.1 为什么 MCP 选择 JSON-RPC 2.0

MCP（Model Context Protocol）是大模型与工具交互的协议。它选择 JSON-RPC 2.0 而不是 RESTful API 有其深层的技术考虑：

11.2 大模型通信的特殊需求

// MCP 典型的函数调用请求
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_sequential_thinking_sequentialthinking",
    "params": {
        "thought": "分析当前问题...",
        "nextThoughtNeeded": true,
        "thoughtNumber": 1,
        "totalThoughts": 5
    },
    "id": 1
}

主要原因：

• 需要复杂的上下文传递
• 需要流式思考过程
• 需要支持函数调用链
• 需要支持异步操作
• 需要处理大量的结构化数据

11.3 函数调用特性

// 函数调用链示例
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_webresearch_search_google",
    "params": {
        "query": "最新 AI 发展",
        "explanation": "搜索最新 AI 发展动态"
    },
    "id": "search_1"
}

// 后续的函数调用
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_webresearch_visit_page",
    "params": {
        "url": "https://example.com/ai-news",
        "takeScreenshot": true
    },
    "id": "visit_1"
}

优势：

1. 函数调用的自然表达
2. 参数传递的灵活性
3. 调用链的清晰表达
4. 错误处理的统一性

11.4 流式思考过程的支持

// 连续思考过程
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_sequential_thinking_sequentialthinking",
    "params": {
        "thought": "第一步：理解问题本质",
        "thoughtNumber": 1,
        "totalThoughts": 3,
        "nextThoughtNeeded": true
    },
    "id": "thought_1"
}

// 下一个思考步骤
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_sequential_thinking_sequentialthinking",
    "params": {
        "thought": "第二步：分析可能的解决方案",
        "thoughtNumber": 2,
        "totalThoughts": 3,
        "nextThoughtNeeded": true
    },
    "id": "thought_2"
}

11.5 工具调用的灵活性

// 文件系统操作
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_filesystem_read_file",
    "params": {
        "path": "docs/example.md"
    },
    "id": "read_1"
}

// 命令行操作
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_desktop_commander_execute_command",
    "params": {
        "command": "ls -l",
        "timeout_ms": 5000
    },
    "id": "cmd_1"
}

11.6 错误处理机制

// 统一的错误响应格式
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "error": {
        "code": -32000,
        "message": "工具调用失败",
        "data": {
            "tool": "mcp_filesystem_read_file",
            "reason": "文件不存在"
        }
    },
    "id": "read_1"
}

11.7 上下文管理

// 维护对话上下文
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp_context_manager",
    "params": {
        "conversation_id": "conv_123",
        "user_query": "分析问题",
        "system_context": {
            "tools_available": ["tool1", "tool2"],
            "user_info": {"os": "darwin", "shell": "/bin/zsh"}
        }
    },
    "id": "ctx_1"
}

11.8 为什么特别适合 MCP

1. 结构化通信：

   • 清晰的方法调用
   • 规范的参数传递
   • 统一的响应格式

2. 工具调用链：

   • 支持连续调用
   • 保持上下文一致
   • 错误传播清晰

3. 异步操作支持：

   • 支持长时间运行的操作
   • 支持并行工具调用
   • 支持事件通知

4. 性能考虑：

   • 协议开销小
   • 批量操作支持
   • 连接复用

11.9 实际应用优势

// 工具调用示例
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "codebase_search",
    "params": {
        "query": "查找相关代码",
        "explanation": "搜索代码库中的相关实现"
    },
    "id": "search_1"
}

// 文件编辑示例
{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "edit_file",
    "params": {
        "target_file": "src/main.py",
        "instructions": "添加新功能",
        "code_edit": "// ... existing code ..."
    },
    "id": "edit_1"
}

11.10 MCP 选择 JSON-RPC 2.0 的核心原因

1. 协议特性匹配：

   • 适合函数调用模式
   • 支持复杂参数传递
   • 统一的错误处理

2. 实现简单：

   • 协议规范清晰
   • 实现成本低
   • 调试方便

3. 性能优势：

   • 低协议开销
   • 支持批量操作
   • 连接复用

4. 功能完备：

   • 支持异步操作
   • 支持通知机制
   • 支持双向通信

5. 特别适合 AI 工具调用：

   • 清晰的方法调用
   • 结构化的参数
   • 统一的错误处理
   • 支持链式操作

这些特性使得 JSON-RPC 2.0 成为大模型 MCP 协议的理想选择，能够很好地支持 AI 模型与各种工具之间的交互通信需求。