Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search Luogu problems, fetch statements, explore problem sets and get practice recommendations.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://luogu-mcp-server.lantangtang54.workers.dev/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http luogu https://luogu-mcp-server.lantangtang54.workers.dev/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"luogu": {
"url": "https://luogu-mcp-server.lantangtang54.workers.dev/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"luogu": {
"type": "http",
"url": "https://luogu-mcp-server.lantangtang54.workers.dev/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://luogu-mcp-server.lantangtang54.workers.dev/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Kaiserunix 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
中文文档
A small MCP server for searching Luogu problems, reading statements and training sets, and finding related practice. It can run locally through npm or as a hosted Streamable HTTP server.
Use the hosted read-only server without installing anything:
{
"mcpServers": { "luogu": { "url": "https://luogu-mcp.ksrnyx.top/mcp" } } }
To keep the server on your machine, use the published luogu-mcp-server package:
{
"mcpServers": { "luogu": { "command": "npx", "args": ["-y", "luogu-mcp-server"] } } }
Then ask:
Search Luogu for five beginner binary-tree problems.
Fetch Luogu P1305 with its statement and samples. Find related practice for traversal-order confusion.
| Tool | Purpose | ||
|---|---|---|---|
luogu_search_problems | Search Luogu problems by keyword, topic, title fragment, problem id, and optional Luogu tag ids. | ||
luogu_fetch_problem | Fetch one Luogu problem statement, formats, samples, tags, difficulty, and URL by pid. | ||
luogu_resolve_problem | Resolve a Luogu URL, problem id, or title fragment, then fetch the problem. | ||
luogu_find_related_problems | Mix topic/pain-point recommendations with live keyword search to find related practice. | ||
luogu_list_algorithm_topics | List canonical algorithm topics, aliases, and known tag ids. | ||
luogu_find_topic_problems | Find topic practice problems using aliases, tag ids, deduplication, and match reasons. | ||
luogu_search_problem_sets | Search Luogu training/problem sets by keyword. Supports `type: "all" | "official" | "select"` because Luogu's current official-list endpoint only exposes the public official index, while selected user-shared sets support keyword search. |
luogu_fetch_problem_set | Fetch one Luogu training/problem set and problem summaries by id. | ||
luogu_recommend_problems | Return seed recommendations from a topic or student pain point. | ||
luogu_get_user_profile | Fetch public Luogu user profile data by uid. | ||
luogu_get_capabilities | Report which LeetCode-style route features are available, auth-required, or planned. |
All tools are read-only.
https://luogu-mcp.ksrnyx.top/mcphttps://luogu-mcp.ksrnyx.top/healthio.github.Kaiserunix/luogu-mcp-server, described by server.jsonFrom source:
git clone https://github.com/kaiserunix/luogu-mcp-server.git
cd luogu-mcp-server cmd /c npm install cmd /c npm run build
Use node directly from a source checkout:
{
"mcpServers": { "luogu": { "command": "node", "args": [ "C:\\path\\to\\luogu-mcp-server\\dist\\index.js" ], "cwd": "C:\\path\\to\\luogu-mcp-server" } } }
Search problems:
{
"keyword": "二叉树", "page": 1, "limit": 5 }
Search problems with a Luogu tag filter:
{
"keyword": "二叉树", "tagIds": [11], "limit": 5 }
Fetch a problem:
{
"pid": "P1305", "maxStatementChars": 5000 }
Recommend from a pain point:
{
"topic": "binary_tree", "painPoint": "traversal_order_confusion", "limit": 3 }
Resolve a pasted URL:
{
"query": "https://www.luogu.com.cn/problem/P1305", "maxStatementChars": 5000 }
Find related practice:
{
"topic": "binary_tree", "painPoint": "traversal_order_confusion", "query": "二叉树 遍历", "limit": 5 }
Find topic practice with alias expansion:
{
"topic": "Treap", "limit": 5, "excludeProblemIds": ["P3369"] }
Fetch a public user profile:
{
"uid": 1 }
Search training/problem sets:
{
"keyword": "网络流", "type": "select", "limit": 5 }
type: "all" is the default. It combines title-filtered official sets with selected user-shared set search. Use type: "official" for the public official index, or type: "select" for selected user-shared sets.
This project mirrors the useful shape of richer LeetCode MCP servers while respecting what Luogu exposes publicly:
cmd /c npm test
cmd /c npm run build
This package also includes a stateless Streamable HTTP MCP entrypoint for Cloudflare Workers.
cmd /c npm test
cmd /c npm run smoke:cf cmd /c npx wrangler login cmd /c npm run deploy:cf:dry cmd /c npm run deploy:cf
The Worker exposes the same read-only tools at /mcp, with a health endpoint at / or /health.
{
"mcpServers": { "luogu": { "url": "https:// . .workers.dev/mcp" } } }
Verify a deployed Worker:
cmd /c npm run smoke:cf -- https://<your-worker-name>.<your-workers-subdomain>.workers.dev
For private deployments, set LUOGU_MCP_TOKEN with wrangler secret put and configure your MCP client to send an Authorization: Bearer header where supported. Browser Origin requests are rejected by default; set LUOGU_MCP_ALLOWED_ORIGINS to a comma-separated origin list if browser access is needed.
See docs/cloudflare-deployment.md for the full release checklist.
Run broad live checks against Luogu's current website responses:
cmd /c npm run smoke:live
The live smoke starts the MCP server through a real stdio client, then compares problem fetches, problem searches, training searches, training fetches, URL/id resolution, related recommendations, public user profiles, and route capabilities against Luogu content-only page responses. It is intentionally separate from unit tests because it depends on Luogu network availability and current site behavior.
Run the 100-topic algorithm coverage smoke:
cmd /c npm run smoke:topics
The topic smoke starts the real MCP server and probes 100 algorithm categories across high-level topic search and training-set search. It fails if fewer than 98 topic searches return Luogu results.
Download one representative problem per catalog topic into a local ignored folder:
cmd /c npm run download:topics
Test a MiMo agent loop that asks the model to choose MCP tools, then executes those calls through the local stdio MCP server:
cmd /c npm run smoke:mimo
smoke:mimo reads MIMO_API_KEY from the environment, or from C:\Users\qwerf\.continue\.env on this machine.