Integración del Servidor MCP de LeetCode

¿Qué hace el Servidor MCP de “LeetCode”?

El Servidor MCP de LeetCode es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para conectar asistentes de IA con el vasto repositorio de problemas de codificación, datos de usuario e información de concursos de LeetCode vía GraphQL. Al interactuar con la API de LeetCode, este servidor MCP permite a herramientas y flujos de trabajo impulsados por IA realizar tareas avanzadas como buscar problemas, obtener desafíos diarios, acceder a perfiles de usuario y consultar datos y rankings de concursos. Esta integración optimiza el flujo de trabajo de desarrollo para asistentes IA, permitiéndoles mostrar desafíos de codificación actualizados, estadísticas de usuario y datos de programación competitiva, mejorando así la productividad y experiencia de desarrolladores y aprendices.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en los archivos del repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

• Problemas de LeetCode: Proporciona acceso al conjunto completo de problemas de LeetCode, incluyendo capacidades de filtrado y búsqueda.
• Desafío Diario: Expone el desafío de codificación diario de LeetCode como recurso para usuarios o agentes IA.
• Perfiles de Usuario: Permite obtener información de usuario, como problemas resueltos y ranking.
• Datos de Concursos: Ofrece acceso a información de concursos y rankings de LeetCode.

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas en server.py ni en la documentación principal. Sin embargo, se describe la siguiente funcionalidad:

• Buscar Problemas: Permite buscar problemas de LeetCode por dificultad u otros filtros.
• Obtener el Desafío Diario: Permite recibir el desafío de codificación actual.
• Acceso a Perfil de Usuario: Recupera estadísticas e información de usuario.
• Consulta de Concursos: Permite obtener detalles y rankings de concursos.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Práctica de Programación Automatizada: Los asistentes IA pueden obtener y recomendar desafíos diarios o específicos, ayudando a los usuarios a mantener una rutina constante de práctica.
• Seguimiento Personal del Progreso: Los desarrolladores pueden usar herramientas IA para monitorizar su progreso en LeetCode, problemas resueltos y rankings, permitiendo estrategias de aprendizaje basadas en datos.
• Preparación y Análisis de Concursos: Obtén datos actualizados de concursos para prepararte para competencias próximas o analizar rendimientos pasados.
• Integración Curricular: Educadores y bootcamps pueden integrar recursos de LeetCode en sus flujos de enseñanza, proporcionando ejercicios de codificación en tiempo real.
• Preparación de Entrevistas con IA: Los asistentes pueden mostrar problemas relevantes según el rol o la dificultad, ayudando a los candidatos a prepararse de forma más eficiente.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Instala el servidor MCP de LeetCode globalmente:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Localiza el archivo de configuración del servidor MCP de Windsurf.
4. Añade el siguiente JSON a la configuración:

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

5. Guarda el archivo y reinicia Windsurf para aplicar los cambios.

Asegurar las claves API

Si se requieren claves API, utiliza variables de entorno:

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "tu-token-de-sesión"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instala el servidor MCP usando Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Edita claude_desktop_config.json:

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

3. Para desarrollo, usa:

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

4. Guarda y reinicia Claude Desktop.
5. Verifica el estado del servidor MCP en la app.

Asegurar las claves API

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "tu-token-de-sesión"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Instala Node.js y el paquete del servidor MCP globalmente.
2. Edita la configuración MCP de Cursor o los ajustes del plugin para añadir:

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

3. Guarda y reinicia Cursor.
4. Verifica que el servidor MCP esté en ejecución.

Asegurar las claves API

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "tu-token-de-sesión"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Instala Node.js y @mcpfun/mcp-server-leetcode globalmente.
2. Abre la configuración del servidor MCP de Cline.
3. Añade la siguiente configuración:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Cline.
5. Confirma que el servidor está activo.

Asegurar las claves API

{
  "mcpServers": {
    "leetcode": {
      "command": "mcp-server-leetcode",
      "env": {
        "LEETCODE_SESSION": "tu-token-de-sesión"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "leetcode": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “leetcode” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas anteriores, el servidor MCP de LeetCode es una implementación sólida para acceder a datos de LeetCode vía MCP. Cubre las características esenciales para integración, acceso a recursos y configuración, pero carece de plantillas detalladas de prompts e información explícita sobre sampling o soporte de roots. La documentación es clara y ofrece ejemplos prácticos de configuración.

Puntuación MCP