LeetCode MCP Server-integration

Vad gör “LeetCode” MCP Server?

LeetCode MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att koppla samman AI-assistenter med LeetCodes omfattande samling av kodningsproblem, användardata och tävlingsinformation via GraphQL. Genom att interagera med LeetCode API möjliggör denna MCP-server för AI-drivna verktyg och arbetsflöden att utföra avancerade uppgifter som att söka problem, hämta dagliga utmaningar, få tillgång till användarprofiler samt fråga tävlingsdata och rankningar. Denna integration effektiviserar utvecklingsflödet för AI-assistenter, så att de kan presentera aktuella kodningsutmaningar, användarstatistik och data om tävlingsprogrammering, vilket förbättrar produktiviteten och användarupplevelsen för både utvecklare och studenter.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

• LeetCode-problem: Ger tillgång till hela uppsättningen av LeetCode-problem med filtrerings- och sökfunktioner.
• Daglig utmaning: Gör den dagliga LeetCode-kodningsutmaningen tillgänglig som resurs för användare eller AI-agenter.
• Användarprofiler: Möjliggör hämtning av användarinformation, som lösta problem och ranking.
• Tävlingsdata: Erbjuder tillgång till tävlingsinformation och rankningar från LeetCode.

Lista över verktyg

Ingen explicit lista över verktyg finns i server.py eller huvuddokumentationen. Dock beskrivs följande funktionalitet:

• Sök problem: Möjliggör sökning av LeetCode-problem efter svårighetsgrad eller andra filter.
• Hämta daglig utmaning: Gör det möjligt att få den aktuella dagliga kodningsutmaningen.
• Åtkomst till användarprofil: Hämtar användarstatistik och information.
• Tävlingfrågor: Möjliggör hämtning av tävlingsdetaljer och rankningar.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserad kodträning: AI-assistenter kan hämta och rekommendera dagliga eller riktade kodningsutmaningar, vilket hjälper användare att upprätthålla regelbunden träning.
• Personlig framstegsuppföljning: Utvecklare kan använda AI-verktyg för att följa sin LeetCode-utveckling, lösta problem och rankingar, vilket möjliggör datadrivna inlärningsstrategier.
• Tävlingsförberedelser och analys: Hämta uppdaterad tävlingsdata för att förbereda inför kommande tävlingar eller analysera tidigare prestationer.
• Kursintegration: Lärare och bootcamps kan integrera LeetCode-resurser i sina undervisningsflöden och ge studenter realtidsuppgifter.
• AI-drivna intervjuförberedelser: Assistenter kan lyfta fram relevanta problem utifrån jobbtitel eller svårighetsgrad, vilket gör kandidater bättre förberedda.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att Node.js är installerat på systemet.
2. Installera LeetCode MCP server globalt:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Lokalisera Windsurfs MCP server-konfigurationsfil.
4. Lägg till följande JSON i konfigurationen:

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

5. Spara filen och starta om Windsurf för att tillämpa ändringarna.

Säkra API-nycklar

Om API-nycklar behövs, använd miljövariabler:

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

Claude

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

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

3. För utveckling, använd:

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

4. Spara och starta om Claude Desktop.
5. Verifiera genom att kontrollera MCP-serverns status i appen.

Säkra API-nycklar

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

Cursor

1. Installera Node.js och MCP-serverpaketet globalt.
2. Redigera Cursors MCP-konfiguration eller plugininställningar för att lägga till:

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

3. Spara och starta om Cursor.
4. Verifiera att MCP-servern körs.

Säkra API-nycklar

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

Cline

1. Installera Node.js och @mcpfun/mcp-server-leetcode globalt.
2. Öppna Clines MCP server-konfiguration.
3. Lägg till följande konfiguration:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
5. Bekräfta att servern är aktiv.

Säkra API-nycklar

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

Så använder du MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-serverinformation i detta JSON-format:

{
  "leetcode": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.exempel/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “leetcode” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tabellen ovan är LeetCode MCP-servern en solid implementation för åtkomst av LeetCode-data via MCP. Den täcker kärnfunktionerna för integration, resursåtkomst och uppsättning, men saknar detaljerade promptmallar samt explicit information om sampling eller root-stöd. Dokumentationen är tydlig och ger praktiska konfigurationsexempel.

MCP-poäng