Intégration du serveur MCP LeetCode

Que fait le serveur MCP “LeetCode” ?

Le serveur MCP LeetCode est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour connecter les assistants IA au vaste référentiel de problèmes de codage, données utilisateurs et informations de concours de LeetCode via GraphQL. En s’interfaçant avec l’API LeetCode, ce serveur MCP permet aux outils IA et workflows automatisés d’effectuer des tâches avancées telles que la recherche de problèmes, la récupération du défi quotidien, l’accès aux profils utilisateurs et l’interrogation des données et classements de concours. Cette intégration simplifie le workflow de développement pour les assistants IA, leur permettant de proposer des défis de codage à jour, des statistiques utilisateurs et des données de programmation compétitive, améliorant ainsi la productivité et l’expérience des développeurs et apprenants.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

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Liste des ressources

• Problèmes LeetCode : Fournit l’accès à l’ensemble des problèmes LeetCode, avec capacités de filtrage et de recherche.
• Défi quotidien : Expose le défi de codage quotidien de LeetCode comme ressource pour les utilisateurs ou agents IA.
• Profils utilisateurs : Permet la récupération d’informations utilisateurs, comme les problèmes résolus et le classement.
• Données de concours : Offre l’accès aux informations de concours et classements de LeetCode.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils n’est fournie dans server.py ou la documentation principale. Cependant, les fonctionnalités suivantes sont décrites :

• Recherche de problèmes : Permet la recherche de problèmes LeetCode par difficulté ou d’autres filtres.
• Récupération du défi quotidien : Permet d’obtenir le défi de codage quotidien actuel.
• Accès au profil utilisateur : Récupère les statistiques et informations utilisateur.
• Interrogation de concours : Permet de récupérer les détails et classements des concours.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Pratique de codage automatisée : Les assistants IA peuvent récupérer et recommander des défis de codage quotidiens ou ciblés pour aider les utilisateurs à maintenir une routine régulière.
• Suivi de progression personnelle : Les développeurs peuvent utiliser des outils IA pour surveiller leur progression LeetCode, les problèmes résolus et les classements, favorisant des stratégies d’apprentissage basées sur les données.
• Préparation et analyse de concours : Récupérez des données de concours à jour pour préparer les compétitions à venir ou analyser les performances passées.
• Intégration dans les cursus : Les enseignants et bootcamps peuvent intégrer les ressources LeetCode dans leurs flux pédagogiques, fournissant aux étudiants des exercices de codage en temps réel.
• Préparation d’entretien assistée par IA : Les assistants peuvent proposer des problèmes pertinents selon le poste ou la difficulté pour aider les candidats à mieux se préparer.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.
2. Installez le serveur MCP LeetCode globalement :
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Localisez le fichier de configuration du serveur MCP de Windsurf.
4. Ajoutez le JSON suivant à la configuration :

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

5. Sauvegardez le fichier et redémarrez Windsurf pour appliquer les changements.

Sécurisation des clés API

Si des clés API sont nécessaires, utilisez des variables d’environnement :

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

Claude

1. Installez le serveur MCP via Smithery CLI :
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Éditez claude_desktop_config.json :

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

3. Pour le développement, utilisez :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez le statut du serveur MCP dans l’application.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Installez Node.js et le package du serveur MCP globalement.
2. Modifiez la configuration MCP ou les paramètres de plugin de Cursor pour ajouter :

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

3. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
4. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Installez Node.js et @mcpfun/mcp-server-leetcode globalement.
2. Ouvrez la configuration du serveur MCP de Cline.
3. Ajoutez la configuration suivante :

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

4. Sauvegardez la config et redémarrez Cline.
5. Confirmez que le serveur est actif.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “leetcode” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP LeetCode est une implémentation solide pour accéder aux données LeetCode via MCP. Il couvre les fonctionnalités principales d’intégration, d’accès aux ressources et de configuration, mais ne fournit pas de modèles de prompt détaillés ni d’informations explicites sur le sampling ou le support des roots. La documentation est claire et propose des exemples de configuration pratiques.

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