LeetCode MCPサーバー連携

「LeetCode」MCPサーバーとは？

LeetCode MCPサーバーは、AIアシスタントをLeetCodeの膨大なコーディング問題データベース、ユーザーデータ、コンテスト情報にGraphQL経由で接続するためのModel Context Protocol（MCP）実装です。LeetCode APIとの連携により、このMCPサーバーを介してAI駆動のツールやワークフローは、問題検索、デイリーチャレンジの取得、ユーザープロファイルへのアクセス、コンテストデータやランキングの取得など高度な操作を実現します。この統合により、AIアシスタントの開発ワークフローが効率化され、最新のコーディング問題・ユーザースタッツ・競技プログラミングデータを提供できるため、開発者や学習者の生産性や体験を大きく向上させます。

プロンプト一覧

リポジトリファイルやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

• LeetCode問題: LeetCodeの全問題へのアクセス、絞り込みや検索も可能。
• デイリーチャレンジ: 毎日のLeetCodeコーディングチャレンジをリソースとして提供。
• ユーザープロファイル: 解決済み問題数やランキングなど、ユーザー情報の取得が可能。
• コンテストデータ: LeetCodeのコンテスト情報やランキングにアクセス可能。

ツール一覧

server.pyやメインドキュメントには明示的なツール一覧はありませんが、次の機能が記載されています：

• 問題検索: 難易度やその他のフィルタでLeetCode問題を検索可能。
• デイリーチャレンジ取得: 当日のコーディングチャレンジを取得。
• ユーザープロファイル取得: ユーザースタッツや情報の取得。
• コンテストクエリ: コンテスト詳細やランキングの取得。

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このMCPサーバーの活用例

• 自動コーディング練習: AIアシスタントが毎日やターゲット別のチャレンジ問題を取得・推奨し、継続的な練習をサポート。
• 個人進捗トラッキング: LeetCodeの進捗・解答済み問題・ランキングをAIツールで可視化し、データ駆動型の学習戦略に。
• コンテスト準備・分析: 最新のコンテストデータを取得して対策や過去分析に活用。
• カリキュラム統合: 教育現場やブートキャンプでLeetCodeリソースをリアルタイム課題として組み込み可能。
• AIによる面接対策: 職種や難易度に基づいた関連問題を提案し、効率的な面接準備を支援。

セットアップ手順

Windsurf

1. お使いのシステムにNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. LeetCode MCPサーバーをグローバルにインストール:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. WindsurfのMCPサーバー設定ファイルを探します。
4. 次のJSONを設定ファイルに追加します:

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

5. ファイルを保存し、Windsurfを再起動してください。

APIキーの安全な管理

APIキーが必要な場合は、環境変数を使用します:

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

Claude

1. Smithery CLIでMCPサーバーをインストール:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. claude_desktop_config.jsonを編集:

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

3. 開発時は次のように指定も可能:

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

4. 保存してClaude Desktopを再起動。
5. アプリ内でMCPサーバーステータスを確認。

APIキーの安全な管理

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

Cursor

1. Node.jsとMCPサーバーパッケージをグローバルインストール。
2. CursorのMCP設定やプラグイン設定を編集し、下記を追加:

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

3. 保存してCursorを再起動。
4. MCPサーバーが起動していることを確認。

APIキーの安全な管理

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

Cline

1. Node.jsと@mcpfun/mcp-server-leetcodeをグローバルインストール。
2. ClineのMCPサーバー設定を開きます。
3. 下記設定を追加:

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

4. 設定を保存し、Clineを再起動。
5. サーバーが有効であることを確認。

APIキーの安全な管理

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

Flow内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に次のJSON形式でサーバー情報を入力してください。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全機能にアクセス可能となります。“leetcode"を実際のMCPサーバー名に、URLをご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記表の通り、LeetCode MCPサーバーはLeetCodeデータにMCP経由でアクセスする堅実な実装です。連携・リソースアクセス・セットアップの主要機能をカバーしつつ、詳細なプロンプトテンプレートやサンプリング/roots対応情報は不足しています。ドキュメントは明快で実践的な設定例が示されています。

MCPスコア