Integrace LeetCode MCP serveru

K čemu slouží “LeetCode” MCP server?

LeetCode MCP server je implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená pro propojení AI asistentů s rozsáhlou databází programátorských úloh, uživatelských dat a informací o soutěžích na LeetCode pomocí GraphQL. Díky rozhraní s LeetCode API umožňuje tento MCP server AI nástrojům a workflow provádět pokročilé úkony, jako je vyhledávání úloh, získávání denních výzev, přístup k uživatelským profilům a dotazování na data ze soutěží včetně žebříčků. Tato integrace zjednodušuje vývojový workflow pro AI asistenty, umožňuje jim zobrazovat aktuální programátorské výzvy, uživatelské statistiky a data z oblasti soutěžního programování, čímž zvyšuje produktivitu a zlepšuje uživatelský zážitek pro vývojáře i studenty.

Seznam promptů

Žádné šablony promptů nejsou v souborech repozitáře ani dokumentaci výslovně zmíněny.

Seznam zdrojů

• LeetCode úlohy: Poskytuje přístup ke všem LeetCode úlohám včetně možností filtrování a vyhledávání.
• Denní výzva: Zpřístupňuje denní LeetCode programátorskou výzvu jako zdroj pro uživatele nebo AI agenty.
• Uživatelské profily: Umožňuje získat informace o uživateli, jako jsou vyřešené úlohy a žebříček.
• Data ze soutěží: Nabízí přístup k informacím o soutěžích a žebříčcích z LeetCode.

Seznam nástrojů

Výslovný seznam nástrojů není v server.py ani v hlavní dokumentaci uveden. Nicméně je popsána následující funkcionalita:

• Vyhledávání úloh: Umožňuje vyhledávat LeetCode úlohy podle obtížnosti nebo jiných filtrů.
• Získání denní výzvy: Umožňuje získat aktuální denní programátorskou výzvu.
• Přístup k uživatelskému profilu: Získává uživatelské statistiky a informace.
• Dotazování na soutěže: Umožňuje načítat podrobnosti a žebříčky soutěží.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizované procvičování kódování: AI asistenti mohou získávat a doporučovat denní nebo cílené programátorské výzvy a pomáhat uživatelům udržovat pravidelný trénink.
• Sledování osobního pokroku: Vývojáři mohou pomocí AI nástrojů sledovat svůj pokrok na LeetCode, vyřešené úlohy a žebříčky a podporovat tak datově řízené učení.
• Příprava na soutěže a analytika: Získávání aktuálních dat ze soutěží pro přípravu na nadcházející akce nebo analýzu minulých výsledků.
• Integrace do výuky: Učitelé a bootcampy mohou začlenit LeetCode zdroje do svých výukových workflow a poskytovat studentům aktuální programátorské úkoly v reálném čase.
• AI poháněná příprava na pohovory: Asistenti mohou zobrazovat relevantní úlohy podle pracovních pozic nebo obtížnosti a pomoci kandidátům efektivněji se připravit.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na systému nainstalovaný Node.js.
2. Nainstalujte LeetCode MCP server globálně:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Najděte konfigurační soubor MCP serveru Windsurf.
4. Přidejte do konfigurace následující JSON:

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

5. Soubor uložte a restartujte Windsurf, aby se změny projevily.

Zabezpečení API klíčů

Pokud jsou potřeba API klíče, použijte proměnné prostředí:

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

Claude

1. Nainstalujte MCP server přes Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Upravte soubor claude_desktop_config.json:

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

3. Pro vývoj použijte:

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

4. Uložte a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte stav MCP serveru v aplikaci.

Zabezpečení API klíčů

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

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a balíček MCP serveru globálně.
2. Upravte MCP konfiguraci nebo nastavení pluginu Cursor a přidejte:

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

3. Uložte a restartujte Cursor.
4. Ověřte, že MCP server běží.

Zabezpečení API klíčů

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

Cline

1. Nainstalujte Node.js a @mcpfun/mcp-server-leetcode globálně.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP serveru Cline.
3. Přidejte následující konfiguraci:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte, že je server aktivní.

Zabezpečení API klíčů

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

Jak využít MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a napojením na AI agenta:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci konfigurace systémových MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “leetcode” na skutečné jméno vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě uvedených tabulek je LeetCode MCP server solidní implementací pro přístup k datům LeetCode přes MCP. Pokrývá klíčové funkce integrace, přístupu ke zdrojům i nastavení, ale chybí detailní šablony promptů a explicitní informace o podpoře sampling nebo roots. Dokumentace je přehledná a obsahuje praktické příklady konfigurace.

MCP skóre