تكامل خادم LeetCode MCP

ماذا يفعل خادم “LeetCode” MCP؟

خادم LeetCode MCP هو تطبيق لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) صُمم لربط مساعدي الذكاء الاصطناعي مع مستودع LeetCode الضخم من مشاكل البرمجة وبيانات المستخدمين ومعلومات المسابقات عبر GraphQL. من خلال التفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات LeetCode، يمكّن هذا الخادم أدوات وسير العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من تنفيذ مهام متقدمة مثل البحث عن المشاكل، واسترجاع التحديات اليومية، والوصول إلى ملفات المستخدمين، واستعلام بيانات المسابقات والترتيب. يسهّل هذا التكامل سير تطوير مساعدي الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لهم عرض تحديات برمجية حديثة، وإحصائيات المستخدمين، وبيانات البرمجة التنافسية، وبالتالي تعزيز الإنتاجية وتجربة المستخدم للمطورين والمتعلمين على حد سواء.

قائمة القوالب (Prompts)

لم يتم ذكر أي قوالب للأوامر صراحة في ملفات المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

• مشاكل LeetCode: توفر إمكانية الوصول إلى جميع مشاكل LeetCode، بما في ذلك إمكانيات التصفية والبحث.
• التحدي اليومي: يتيح التحدي البرمجي اليومي في LeetCode كمورد للمستخدمين أو وكلاء الذكاء الاصطناعي.
• ملفات المستخدمين: يسمح باسترجاع معلومات المستخدم، مثل المشاكل المحلولة والترتيب.
• بيانات المسابقات: يقدم الوصول إلى معلومات المسابقات والترتيب من LeetCode.

قائمة الأدوات

لم يتم توفير قائمة صريحة للأدوات في server.py أو التوثيق الرئيسي. ومع ذلك، تم وصف الوظائف التالية:

• البحث عن المشاكل: تمكين البحث في مشاكل LeetCode حسب الصعوبة أو عوامل تصفية أخرى.
• استرجاع التحدي اليومي: السماح بالحصول على تحدي البرمجة اليومي الحالي.
• الوصول إلى ملف المستخدم: استرجاع إحصائيات المستخدم ومعلوماته.
• استعلام المسابقات: تمكين جلب تفاصيل المسابقات والترتيب.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• ممارسة البرمجة المؤتمتة: يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي جلب وتقديم تحديات برمجية يومية أو موجهة، لمساعدة المستخدمين على الحفاظ على روتين ممارسة منتظم.
• تتبع التقدم الشخصي: يمكن للمطورين استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة تقدمهم على LeetCode، والمشاكل المحلولة، والترتيب، مما يتيح استراتيجيات تعلم معتمدة على البيانات.
• التحضير للمسابقات والتحليلات: استرجاع بيانات المسابقات المحدثة للاستعداد للمنافسات القادمة أو تحليل الأداء السابق.
• دمج المنهج الدراسي: يمكن للمعلمين والمعسكرات البرمجية دمج موارد LeetCode في سير عمل التعليم، وتوفير واجبات برمجية في الوقت الفعلي للطلاب.
• إعداد المقابلات المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يمكن للمساعدين عرض مشاكل مناسبة حسب الوظيفة أو الصعوبة، لمساعدة المرشحين على الاستعداد بشكل أكثر كفاءة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على جهازك.
2. ثبّت خادم LeetCode MCP بشكل عالمي:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. حدد موقع ملف إعدادات خادم MCP في Windsurf.
4. أضف JSON التالي إلى الإعدادات:

   {
     "mcpServers": {
       "leetcode": {
         "command": "mcp-server-leetcode"
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf لتطبيق التغييرات.

حماية مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

إذا لزم الأمر، استخدم متغيرات البيئة:

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
      }
    }
  }
}

Claude

1. ثبّت خادم MCP عبر Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. عدّل claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "leetcode": {
         "command": "mcp-server-leetcode"
       }
     }
   }
   

3. من أجل التطوير، استخدم:

   {
     "mcpServers": {
       "leetcode": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/dist/index.js"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. تحقق من خلال فحص حالة خادم MCP في التطبيق.

حماية مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. ثبّت Node.js وحزمة خادم MCP بشكل عالمي.
2. عدّل إعدادات MCP في Cursor أو إعدادات المكوّن الإضافي وأضف:

   {
     "mcpServers": {
       "leetcode": {
         "command": "mcp-server-leetcode"
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
4. تحقق من أن خادم MCP يعمل.

حماية مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
      }
    }
  }
}

Cline

1. ثبّت Node.js و@mcpfun/mcp-server-leetcode عالميًا.
2. افتح إعدادات خادم MCP في Cline.
3. أضف الإعدادات التالية:

   {
     "mcpServers": {
       "leetcode": {
         "command": "mcp-server-leetcode"
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
5. تأكد من أن الخادم نشط.

حماية مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:

{
  "leetcode": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “leetcode” إلى اسم خادم MCP الحقيقي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى الجدول أعلاه، يعتبر خادم LeetCode MCP تنفيذًا قويًا للوصول إلى بيانات LeetCode عبر MCP. يغطي الميزات الأساسية للتكامل والوصول للموارد والإعداد، لكنه يفتقر إلى قوالب أوامر تفصيلية ومعلومات صريحة حول دعم العينات أو الجذور. التوثيق واضح ويقدم أمثلة عملية للإعداد.

درجة MCP