Integracja z serwerem LeetCode MCP

Do czego służy serwer „LeetCode” MCP?

Serwer LeetCode MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów AI z obszerną bazą zadań programistycznych, danymi użytkowników i informacjami o konkursach LeetCode za pośrednictwem GraphQL. Dzięki interfejsowi LeetCode API serwer MCP pozwala narzędziom i przepływom AI wykonywać zaawansowane zadania, takie jak wyszukiwanie zadań, pobieranie codziennych wyzwań, dostęp do profili użytkowników oraz zapytania o dane i rankingi konkursów. Integracja ta usprawnia pracę asystentów AI, umożliwiając im prezentowanie najnowszych wyzwań programistycznych, statystyk użytkowników i danych konkursowych, zwiększając wydajność oraz komfort pracy deweloperów i osób uczących się.

Lista promptów

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

• Zadania LeetCode: Umożliwia dostęp do pełnego zbioru zadań LeetCode, wraz z możliwością wyszukiwania i filtrowania.
• Codzienne wyzwanie: Udostępnia codzienne zadanie programistyczne LeetCode jako zasób dla użytkowników lub agentów AI.
• Profile użytkowników: Pozwala pobierać informacje o użytkownikach, takie jak rozwiązane zadania i ranking.
• Dane konkursowe: Zapewnia dostęp do informacji o konkursach i rankingach z LeetCode.

Lista narzędzi

W server.py ani głównej dokumentacji nie podano jawnej listy narzędzi. Jednak opisane są następujące funkcje:

• Wyszukiwanie zadań: Umożliwia wyszukiwanie zadań LeetCode według trudności lub innych filtrów.
• Pobieranie codziennego wyzwania: Pozwala pobrać bieżące codzienne zadanie programistyczne.
• Dostęp do profilu użytkownika: Pobiera statystyki i informacje o użytkowniku.
• Zapytania konkursowe: Umożliwia pobieranie informacji o konkursach i rankingach.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zautomatyzowana praktyka kodowania: Asystenci AI mogą pobierać i rekomendować codzienne lub wybrane zadania programistyczne, pomagając użytkownikom utrzymać regularny trening.
• Śledzenie własnych postępów: Programiści mogą za pomocą narzędzi AI monitorować swoje postępy na LeetCode, rozwiązane zadania i rankingi, co umożliwia naukę opartą na danych.
• Przygotowanie do konkursów i analiza: Pobieranie aktualnych danych konkursowych do przygotowania się do nadchodzących zawodów lub analizy wcześniejszych wyników.
• Integracja z programem nauczania: Edukatorzy i bootcampy mogą włączać zasoby LeetCode do swoich kursów, zapewniając studentom zadania programistyczne w czasie rzeczywistym.
• Przygotowanie do rozmów rekrutacyjnych wspierane AI: Asystenci mogą proponować odpowiednie zadania według stanowiska lub poziomu trudności, efektywniej przygotowując kandydatów.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na Twoim systemie jest zainstalowany Node.js.
2. Zainstaluj globalnie serwer LeetCode MCP:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny serwera MCP dla Windsurf.
4. Dodaj poniższy fragment JSON do konfiguracji:

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

5. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf, aby zastosować zmiany.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli wymagane są klucze API, użyj zmiennych środowiskowych:

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

Claude

1. Zainstaluj serwer MCP przez Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Edytuj plik claude_desktop_config.json:

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

3. W trybie developerskim użyj:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Zweryfikuj, sprawdzając status serwera MCP w aplikacji.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz pakiet serwera MCP globalnie.
2. Edytuj konfigurację MCP Cursor lub ustawienia pluginu, dodając:

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

3. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
4. Zweryfikuj, czy serwer MCP działa.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Cline

1. Zainstaluj Node.js oraz @mcpfun/mcp-server-leetcode globalnie.
2. Otwórz konfigurację serwera MCP dla Cline.
3. Dodaj poniższą konfigurację:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cline.
5. Potwierdź, że serwer jest aktywny.

Zabezpieczanie kluczy API

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

Jak użyć tego MCP wewnątrz przepływów

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić “leetcode” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższej tabeli serwer LeetCode MCP to solidna implementacja do dostępu do danych LeetCode przez MCP. Obejmuje kluczowe funkcje integracji, dostęp do zasobów i konfiguracji, ale brakuje szczegółowych szablonów promptów oraz informacji o wsparciu sampling lub roots. Dokumentacja jest przejrzysta i zawiera praktyczne przykłady konfiguracji.

Ocena MCP