Integrácia LeetCode MCP servera

Čo robí “LeetCode” MCP server?

LeetCode MCP server je implementácia Model Context Protocol (MCP) navrhnutá na prepojenie AI asistentov s rozsiahlym repozitárom programátorských úloh, používateľských dát a informácií o súťažiach na LeetCode prostredníctvom GraphQL. Prepojením s LeetCode API umožňuje tento MCP server AI-nástrojom a workflowom vykonávať pokročilé úlohy ako vyhľadávanie úloh, získavanie denných výziev, prístup k profilom používateľov či dotazovanie sa na údaje o súťažiach a rebríčkoch. Táto integrácia urýchľuje vývojový workflow pre AI asistentov, ktorí tak môžu prezentovať aktuálne programátorské výzvy, štatistiky používateľov a údaje z competitive programmingu, čím zvyšuje produktivitu aj používateľský zážitok pre vývojárov a študentov.

Zoznam promptov

V repozitári ani v dokumentácii nie sú explicitne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• LeetCode úlohy: Poskytuje prístup k celej sade úloh LeetCode vrátane filtrovania a vyhľadávania.
• Denná výzva: Sprístupňuje dennú LeetCode programátorskú výzvu pre používateľov alebo AI agentov.
• Používateľské profily: Umožňuje získanie informácií o používateľovi, ako je počet vyriešených úloh a rebríček.
• Údaje o súťažiach: Poskytuje prístup k informáciám o súťažiach a rebríčkom z LeetCode.

Zoznam nástrojov

V server.py ani v hlavnej dokumentácii nie je explicitne uvedený zoznam nástrojov. Avšak je popísaná nasledovná funkcionalita:

• Vyhľadávanie úloh: Umožňuje vyhľadávať LeetCode úlohy podľa obtiažnosti alebo iných filtrov.
• Získanie dennej výzvy: Umožňuje získať aktuálnu dennú programátorskú výzvu.
• Prístup k profilom: Získava štatistiky a informácie o používateľovi.
• Dotazovanie na súťaže: Umožňuje získať detaily a rebríčky súťaží.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Automatizovaná programátorská prax: AI asistenti môžu prinášať a odporúčať denné alebo cielené úlohy, čím pomáhajú používateľom udržať pravidelnú prax.
• Osobné sledovanie pokroku: Vývojári môžu využívať AI nástroje na monitorovanie svojho pokroku na LeetCode, vyriešených úloh a rebríčka, čo umožňuje učenie založené na dátach.
• Príprava na súťaže a analytika: Získavajte aktuálne údaje o súťažiach na prípravu na blížiace sa podujatia alebo analytiku minulých výkonov.
• Integrácia do učebných osnov: Učitelia a bootcampy môžu integrovať zdroje LeetCode do výučby a poskytovať študentom reálne zadania.
• AI-poháňaná príprava na pohovor: Asistenti môžu vyberať relevantné úlohy podľa pracovnej pozície či obtiažnosti a efektívne pripravovať kandidátov.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Node.js.
2. Globálne nainštalujte LeetCode MCP server:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Vyhľadajte konfiguračný súbor MCP servera pre Windsurf.
4. Pridajte do konfigurácie nasledovný JSON:

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

5. Uložte súbor a reštartujte Windsurf, aby sa zmeny prejavili.

Zabezpečenie API kľúčov

Ak sú potrebné API kľúče, použite environmentálne premenné:

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

Claude

1. Nainštalujte MCP server cez Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Upravte claude_desktop_config.json:

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

3. Pre vývoj použite:

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

4. Uložte a reštartujte Claude Desktop.
5. Overte stav MCP servera v aplikácii.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a balík MCP servera globálne.
2. Upravte konfiguráciu alebo nastavenia pluginu Cursor MCP a pridajte:

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

3. Uložte a reštartujte Cursor.
4. Overte, že MCP server beží.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cline

1. Nainštalujte Node.js a @mcpfun/mcp-server-leetcode globálne.
2. Otvorte konfiguračný súbor MCP servera pre Cline.
3. Pridajte nasledovnú konfiguráciu:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
5. Overte, že server je aktívny.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Ako používať tento MCP vo flow-och

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do pracovného toku FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní má AI agent možnosť využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite “leetcode” nahradiť skutočným názvom vášho MCP servera a URL zmeniť na vašu vlastnú MCP server URL.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených tabuliek je LeetCode MCP server solídnou implementáciou na prístup k dátam LeetCode cez MCP. Pokrýva hlavné funkcie pre integráciu, prístup k zdrojom i nastavenie, ale chýbajú podrobné šablóny promptov a explicitné informácie o sampling alebo roots podpore. Dokumentácia je jasná a obsahuje praktické príklady konfigurácie.

MCP skóre