LeetCode MCP Server-integrasjon

Hva gjør “LeetCode” MCP Server?

LeetCode MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) designet for å koble AI-assistenter med LeetCodes store bibliotek av kodeoppgaver, brukerdata og konkurranseinformasjon via GraphQL. Ved å koble til LeetCode API gjør denne MCP-serveren det mulig for AI-drevne verktøy og arbeidsflyter å utføre avanserte oppgaver som å søke etter oppgaver, hente dagens utfordring, få tilgang til brukerprofiler og hente konkurransedata og rangeringer. Denne integrasjonen strømlinjeformer utviklingsflyten for AI-assistenter, slik at de kan vise oppdaterte kodeutfordringer, brukerstatistikk og data for konkurranseprogrammering, og dermed øke produktiviteten og brukeropplevelsen for både utviklere og lærende.

Liste over ledetekster

Ingen maler for ledetekster er eksplisitt nevnt i repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

• LeetCode-oppgaver: Gir tilgang til hele settet med LeetCode-oppgaver, inkludert filtrering og søkefunksjoner.
• Dagens utfordring: Gjør dagens LeetCode kodeutfordring tilgjengelig som en ressurs for brukere eller AI-agenter.
• Brukerprofiler: Lar deg hente brukerdata, som løste oppgaver og rangering.
• Konkurransedata: Tilbyr tilgang til konkurranseinformasjon og rangeringer fra LeetCode.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy er oppgitt i server.py eller hoveddokumentasjonen. Følgende funksjonalitet er imidlertid beskrevet:

• Søk i oppgaver: Muliggjør søk etter LeetCode-oppgaver etter vanskelighetsgrad eller andre filtre.
• Hent dagens utfordring: Gjør det mulig å hente dagens kodeutfordring.
• Tilgang til brukerprofil: Henter brukerstatistikk og informasjon.
• Konkurransespørring: Muliggjør innhenting av konkurransedetaljer og rangeringer.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert kodeøving: AI-assistenter kan hente og anbefale daglige eller målrettede kodeutfordringer slik at brukere kan opprettholde regelmessig øving.
• Personlig fremdriftssporing: Utviklere kan bruke AI-verktøy til å overvåke sin LeetCode-fremgang, løste oppgaver og rangeringer, og legge til rette for datadrevne læringsstrategier.
• Konkurranseforberedelse og analyse: Hent oppdaterte konkurransedata for å forberede seg til kommende konkurranser eller analysere tidligere prestasjoner.
• Pensumintegrasjon: Lærere og bootcamps kan integrere LeetCode-ressurser i undervisningsarbeidsflyten og gi studentene sanntids kodeoppgaver.
• AI-drevet intervjutrening: Assistenter kan finne relevante oppgaver basert på stilling eller vanskelighetsgrad og hjelpe kandidater med å forberede seg mer effektivt.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Installer LeetCode MCP server globalt:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Finn Windsurf sin MCP server-konfigurasjonsfil.
4. Legg til følgende JSON i konfigurasjonen:

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

5. Lagre filen og start Windsurf på nytt for å aktivere endringene.

Sikre API-nøkler

Hvis API-nøkler trengs, bruk miljøvariabler:

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

Claude

1. Installer MCP-serveren via Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Rediger claude_desktop_config.json:

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

3. For utvikling, bruk:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser ved å sjekke MCP-serverstatus i appen.

Sikre API-nøkler

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

Cursor

1. Installer Node.js og MCP-serverpakken globalt.
2. Rediger Cursors MCP-konfigurasjon eller plugininnstillinger for å legge til:

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

3. Lagre og start Cursor på nytt.
4. Verifiser at MCP-serveren kjører.

Sikre API-nøkler

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

Cline

1. Installer Node.js og @mcpfun/mcp-server-leetcode globalt.
2. Åpne Clines MCP server-konfigurasjon.
3. Legg til følgende konfigurasjon:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Bekreft at serveren er aktiv.

Sikre API-nøkler

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “leetcode” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tabellene over er LeetCode MCP-serveren en solid implementasjon for tilgang til LeetCode-data via MCP. Den dekker kjernefunksjonene for integrasjon, ressursadgang og oppsett, men mangler detaljerte ledetekstmaler og eksplisitt informasjon om sampling eller roots-støtte. Dokumentasjonen er tydelig og gir praktiske konfigurasjonseksempler.

MCP Score