Integrazione del Server MCP di LeetCode
Integra le potenti risorse di coding e i dati utente di LeetCode in FlowHunt con il Server MCP di LeetCode per produttività guidata da AI, analisi e approfondimenti sui contest.

Cosa fa il Server MCP “LeetCode”?
Il Server MCP di LeetCode è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per connettere assistenti AI con l’ampio archivio di problemi di programmazione, dati utente e informazioni sui contest di LeetCode tramite GraphQL. Interfacciandosi con la API di LeetCode, questo server MCP consente a strumenti e flussi di lavoro guidati dall’AI di eseguire attività avanzate come la ricerca di problemi, il recupero delle sfide giornaliere, l’accesso ai profili utente e l’interrogazione di dati e classifiche dei contest. Questa integrazione semplifica il workflow di sviluppo per gli assistenti AI, permettendo loro di proporre sfide di coding aggiornate, statistiche utente e dati di competitive programming, migliorando così la produttività e l’esperienza degli sviluppatori e degli studenti.
Elenco dei Prompt
Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nei file del repository o nella documentazione.
Elenco delle Risorse
- Problemi LeetCode: Fornisce accesso all’intero set di problemi di LeetCode, incluse funzionalità di filtro e ricerca.
- Sfida Giornaliera: Espone la sfida di programmazione giornaliera di LeetCode come risorsa per utenti o agenti AI.
- Profili Utente: Consente il recupero di informazioni utente, come problemi risolti e ranking.
- Dati dei Contest: Offre accesso a informazioni e classifiche dei contest di LeetCode.
Elenco degli Strumenti
Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito in server.py
o nella documentazione principale. Tuttavia, sono descritte le seguenti funzionalità:
- Ricerca Problemi: Permette di cercare problemi su LeetCode per difficoltà o altri filtri.
- Recupero Sfida Giornaliera: Consente di ottenere la sfida di coding giornaliera attuale.
- Accesso al Profilo Utente: Recupera statistiche e informazioni utente.
- Interrogazione Contest: Permette di ottenere dettagli e classifiche dei contest.
Casi d’Uso di questo Server MCP
- Pratica di Coding Automatizzata: Gli assistenti AI possono recuperare e consigliare sfide di coding giornaliere o mirate, aiutando gli utenti a mantenere una routine costante.
- Monitoraggio dei Progressi Personali: Gli sviluppatori possono utilizzare strumenti AI per monitorare i propri progressi su LeetCode, problemi risolti e ranking, abilitando strategie di apprendimento basate sui dati.
- Preparazione e Analisi dei Contest: Recupera dati aggiornati sui contest per prepararsi a competizioni imminenti o analizzare le prestazioni passate.
- Integrazione nei Corsi: Educatori e bootcamp possono integrare le risorse di LeetCode nei propri flussi di insegnamento, fornendo agli studenti esercizi di coding in tempo reale.
- Preparazione ai Colloqui con AI: Gli assistenti possono suggerire problemi rilevanti in base al ruolo lavorativo o alla difficoltà, aiutando i candidati a prepararsi in modo più efficiente.
Come configurarlo
Windsurf
- Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
- Installa il server MCP di LeetCode globalmente:
npm install -g @mcpfun/mcp-server-leetcode
- Individua il file di configurazione del server MCP di Windsurf.
- Aggiungi il seguente JSON alla configurazione:
{ "mcpServers": { "leetcode": { "command": "mcp-server-leetcode" } } }
- Salva il file e riavvia Windsurf per applicare le modifiche.
Protezione delle chiavi API
Se sono necessarie chiavi API, usa variabili d’ambiente:
{
"mcpServers": {
"leetcode": {
"command": "mcp-server-leetcode",
"env": {
"LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
}
}
}
}
Claude
- Installa il server MCP tramite Smithery CLI:
npx -y @smithery/cli install @doggybee/mcp-server-leetcode --client claude
- Modifica
claude_desktop_config.json
:{ "mcpServers": { "leetcode": { "command": "mcp-server-leetcode" } } }
- Per lo sviluppo, usa:
{ "mcpServers": { "leetcode": { "command": "node", "args": ["/path/to/dist/index.js"] } } }
- Salva e riavvia Claude Desktop.
- Verifica controllando lo stato del server MCP nell’app.
Protezione delle chiavi API
{
"mcpServers": {
"leetcode": {
"command": "mcp-server-leetcode",
"env": {
"LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
}
}
}
}
Cursor
- Installa Node.js e il pacchetto del server MCP globalmente.
- Modifica la configurazione MCP di Cursor o le impostazioni del plugin per aggiungere:
{ "mcpServers": { "leetcode": { "command": "mcp-server-leetcode" } } }
- Salva e riavvia Cursor.
- Verifica che il server MCP sia in esecuzione.
Protezione delle chiavi API
{
"mcpServers": {
"leetcode": {
"command": "mcp-server-leetcode",
"env": {
"LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
}
}
}
}
Cline
- Installa Node.js e
@mcpfun/mcp-server-leetcode
globalmente. - Apri la configurazione del server MCP in Cline.
- Aggiungi la seguente configurazione:
{ "mcpServers": { "leetcode": { "command": "mcp-server-leetcode" } } }
- Salva la configurazione e riavvia Cline.
- Conferma che il server sia attivo.
Protezione delle chiavi API
{
"mcpServers": {
"leetcode": {
"command": "mcp-server-leetcode",
"env": {
"LEETCODE_SESSION": "your-session-token"
}
}
}
}
Come usare questo MCP nei flow
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"leetcode": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “leetcode” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Panoramica
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt elencato nel repository |
Elenco delle Risorse | ✅ | Problemi, sfida giornaliera, profili utente, dati contest |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Ricerca problemi, recupero sfida giornaliera, accesso profilo utente, interrogazione contest |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Esempio fornito usando env nella configurazione |
Supporto Sampling (meno importante da valutare) | ⛔ | Non menzionato |
In base alle tabelle sopra, il server MCP di LeetCode è una solida implementazione per l’accesso ai dati di LeetCode tramite MCP. Copre le funzionalità principali per integrazione, accesso alle risorse e configurazione, ma manca di template di prompt dettagliati e informazioni esplicite su sampling o supporto roots. La documentazione è chiara e fornisce esempi pratici di configurazione.
Punteggio MCP
Ha una LICENSE | Sì (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | Sì |
Numero di Fork | 3 |
Numero di Stelle | 14 |
Domande frequenti
- Cos’è il Server MCP di LeetCode?
È un server Model Context Protocol che collega assistenti AI e strumenti di automazione ai problemi di coding di LeetCode, profili utente, contest e altro tramite la GraphQL API di LeetCode.
- Quali risorse posso accedere con questa integrazione?
Puoi cercare e filtrare problemi di coding, recuperare la sfida giornaliera, accedere alle statistiche utente e ottenere dettagli e classifiche dei contest direttamente nei tuoi flussi AI.
- Come proteggo la mia sessione LeetCode o le chiavi API?
Archivia il tuo token LEETCODE_SESSION in modo sicuro usando variabili d'ambiente nella configurazione del server MCP. Esempio: 'env': { 'LEETCODE_SESSION': 'your-session-token' }.
- Quali sono i casi d’uso tipici?
Pratica di coding automatizzata, monitoraggio dei progressi personali, analisi dei contest, integrazione nei corsi per educatori e preparazione ai colloqui alimentata da AI.
- Questo Server MCP è open-source?
Sì, il Server MCP di LeetCode è con licenza MIT e può essere usato ed esteso liberamente.
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