Tích hợp Máy chủ MCP LeetCode

Máy chủ MCP “LeetCode” làm gì?

Máy chủ MCP LeetCode là một triển khai Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để kết nối trợ lý AI với kho bài toán lập trình, dữ liệu người dùng và thông tin cuộc thi đồ sộ của LeetCode qua GraphQL. Bằng cách giao tiếp với API LeetCode, máy chủ MCP này cho phép các công cụ và quy trình AI thực hiện các tác vụ nâng cao như tìm kiếm bài toán, lấy thử thách hàng ngày, truy cập hồ sơ người dùng và truy vấn dữ liệu cũng như xếp hạng cuộc thi. Tích hợp này tối ưu hóa quy trình phát triển cho trợ lý AI, giúp họ cung cấp các thử thách lập trình cập nhật, thống kê người dùng và dữ liệu lập trình thi đấu, từ đó nâng cao hiệu suất và trải nghiệm cho cả lập trình viên lẫn người học.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong các file repo hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

• Bài toán LeetCode: Truy cập toàn bộ các bài toán LeetCode, bao gồm khả năng lọc và tìm kiếm.
• Thử thách hàng ngày: Cung cấp bài toán thử thách mỗi ngày của LeetCode cho người dùng hoặc agent AI.
• Hồ sơ người dùng: Cho phép lấy thông tin người dùng, như số bài đã giải và xếp hạng.
• Dữ liệu cuộc thi: Truy cập thông tin và bảng xếp hạng các cuộc thi của LeetCode.

Danh sách Công cụ

Không có danh sách công cụ rõ ràng trong server.py hoặc tài liệu chính. Tuy nhiên, các chức năng sau được mô tả:

• Tìm kiếm bài toán: Cho phép tìm kiếm bài toán LeetCode theo độ khó hoặc các bộ lọc khác.
• Lấy thử thách hàng ngày: Lấy bài toán thử thách lập trình hiện tại.
• Truy cập hồ sơ người dùng: Lấy thống kê và thông tin người dùng.
• Truy vấn cuộc thi: Lấy chi tiết và xếp hạng các cuộc thi.

Trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Luyện tập lập trình tự động: Trợ lý AI có thể lấy và đề xuất các thử thách hàng ngày hoặc bài toán mục tiêu, giúp người dùng duy trì luyện tập đều đặn.
• Theo dõi tiến độ cá nhân: Lập trình viên có thể dùng AI để theo dõi tiến trình LeetCode, số bài đã giải và xếp hạng, từ đó xây dựng chiến lược học tập dựa trên dữ liệu.
• Chuẩn bị và phân tích cuộc thi: Lấy dữ liệu cuộc thi mới nhất để chuẩn bị cho các kỳ thi sắp tới hoặc phân tích thành tích đã qua.
• Tích hợp giáo trình: Giáo viên và bootcamp có thể tích hợp tài nguyên LeetCode vào quy trình giảng dạy, cung cấp bài tập lập trình theo thời gian thực cho học viên.
• Chuẩn bị phỏng vấn với AI: Trợ lý có thể đề xuất bài toán phù hợp với vị trí công việc hoặc độ khó, giúp ứng viên luyện tập hiệu quả hơn.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo hệ thống của bạn đã cài Node.js.
2. Cài máy chủ MCP LeetCode toàn cục:
   npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
3. Tìm file cấu hình máy chủ MCP của Windsurf.
4. Thêm đoạn JSON sau vào cấu hình:

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

5. Lưu lại file và khởi động lại Windsurf để áp dụng thay đổi.

Bảo mật khóa API

Nếu cần khóa API, hãy sử dụng biến môi trường:

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

Claude

1. Cài đặt máy chủ MCP qua Smithery CLI:
   npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
2. Chỉnh sửa claude_desktop_config.json:

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

3. Nếu phát triển, dùng:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude Desktop.
5. Kiểm tra trạng thái máy chủ MCP trong ứng dụng.

Bảo mật khóa API

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

Cursor

1. Cài Node.js và gói máy chủ MCP toàn cục.
2. Chỉnh sửa cấu hình MCP hoặc cài đặt plugin của Cursor để thêm:

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

3. Lưu và khởi động lại Cursor.
4. Kiểm tra máy chủ MCP đã chạy.

Bảo mật khóa API

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

Cline

1. Cài Node.js và @mcpfun/mcp-server-leetcode toàn cục.
2. Mở cấu hình máy chủ MCP của Cline.
3. Thêm cấu hình sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác nhận máy chủ đã hoạt động.

Bảo mật khóa API

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “leetcode” bằng tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên bảng trên, máy chủ MCP LeetCode là một giải pháp tốt để truy cập dữ liệu LeetCode qua MCP. Nó đáp ứng các tính năng cốt lõi cho tích hợp, truy cập tài nguyên và thiết lập, tuy nhiên chưa có template prompt chi tiết cũng như thông tin về sampling hoặc roots. Tài liệu rõ ràng và cung cấp ví dụ cấu hình thực tế.

Điểm MCP