AlgoKit-mcp
AI 에이전트와 함께하는 알고리즘 학습 MCP 툴킷 (백준, 프로그래머스 지원)
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AI 기반 힌트 생성, 문제 분석, 복습 템플릿 제공으로 효율적인 알고리즘 학습을 지원합니다.
주요 기능
- 🔍 문제 검색: 난이도, 태그, 키워드로 문제 검색
- 💡 단계별 힌트: Level 1~3 단계별 맞춤 힌트 생성
- 📊 문제 분석: 알고리즘 분류, 난이도 분석, 학습 가이드
- 📝 복습 템플릿: 자동 생성되는 마크다운 복습 문서
- 🧪 코드 분석: 제출 코드의 시간/공간 복잡도 분석 및 개선 제안
설치
플랫폼별로 설치 방법이 다릅니다. Claude Code 는 Plugin 마켓플레이스를 지원하고, Codex와 Gemini는 수동 설정이 필요합니다.
Claude Code (Plugin Marketplace)
마켓플레이스를 등록하고 플러그인을 설치하세요:
/plugin marketplace add itsme-shawn/AlgoKit-mcp
/plugin install algokit-mcp@algokit-plugin
/reload-plugins
이 명령으로 MCP 서버와 6개 Skills가 모두 설치됩니다.
자연어 설치
Claude Code에서 아래 문장을 그대로 입력해도 됩니다:
algokit-mcp 플러그인을 마켓플레이스에서 설치해줘
MCP만 별도 설치 (Skills 없이)
claude mcp add --scope user algokit -- npx -y algokit-mcp@latest
Codex
Codex에게 아래 문장을 입력하세요:
이 지시사항 대로 설치해줘 : https://raw.githubusercontent.com/itsme-shawn/AlgoKit-mcp/refs/heads/master/.codex/INSTALL.md
Gemini CLI
Gemini CLI에게 아래 문장을 입력하세요:
이 지시사항 대로 설치해줘 : https://raw.githubusercontent.com/itsme-shawn/AlgoKit-mcp/refs/heads/master/.gemini/INSTALL.md
수동 설치 (모든 플랫폼)
MCP 설정 직접 편집하기
Claude Code (~/.claude.json):
{
"mcpServers": {
"algokit": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "algokit-mcp@latest"]
}
}
}
Codex (~/.codex/config.toml):
[mcp.servers.algokit]
command = "npx"
args = ["-y", "algokit-mcp@latest"]
Gemini CLI (~/.gemini/settings.json):
{
"mcpServers": {
"algokit": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "algokit-mcp@latest"]
}
}
}
Skills
Skill 이름: algo: (BOJ/프로그래머스 자동 선택)
Claude Code, Codex, Gemini CLI 모두 동일한 algo: Skills를 지원합니다.
MCP 서버 첫 기동 시 감지된 에이전트에 자동으로 설치됩니다.
| Skill | 기능 | 사용 예시 |
|---|
algo:search | 문제 검색 | /algo:search 골드 DP 문제 추천해줘 |
algo:fetch | 문제 본문 크롤링 | /algo:fetch 11726 |
algo:hint | 단계별 힌트 | /algo:hint 11726 |
algo:code-review | 코드 분석/피드백 | /algo:code-review @11726.py |
algo:blank | 빈칸 연습 코드 생성 | /algo:blank @11726.py |
algo:review | 복습 문서 생성 | /algo:review 11726 |
자연어로 질문해도 AI가 맥락을 파악하여 Skill을 자동 호출합니다.
Skill(/algo:*)을 사용하면 의도가 더 명확해져 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
Skills 상세 설명
algo:search — 문제 검색
난이도, 태그, 키워드로 백준/프로그래머스 문제를 검색합니다. 플랫폼 키워드(백준, 프로그래머스)가 없으면 어떤 플랫폼인지 되묻습니다.
- BOJ: 티어(브론즈~루비), 태그(
dp, graph 등), 정렬 옵션 지원
- 프로그래머스: 레벨(1~5), 인기순/최신순 정렬 지원
- 검색 후
/algo:hint, /algo:review 등 후속 스킬 연계 제안
algo:fetch — 문제 본문 크롤링
문제 전문(설명, 입출력 형식, 예제, 제한 조건)을 가져옵니다. URL 입력 시 플랫폼 자동 판별, 숫자만 입력 시 플랫폼 확인 후 진행합니다.
- BOJ:
acmicpc.net 크롤링 (시간/메모리 제한 포함)
- 프로그래머스:
school.programmers.co.kr 크롤링 (제한사항 포함)
- 캐시 30일, 재시도 최대 2회
algo:hint — 단계별 힌트
문제를 분석하고 사용자 상황에 맞는 1개 레벨의 힌트만 제공합니다. 한 번에 모든 힌트를 보여주지 않고, 대화를 통해 점진적으로 안내합니다.
| Level | 시점 | 내용 |
|---|
| Level 1 | 처음 막혔을 때 | 알고리즘명 없이 구조적 특징만 암시 |
| Level 2 | "더 알려줘" 요청 | 알고리즘 유형 + 핵심 아이디어 |
| Level 3 | "정답 알려줘" 요청 | 단계별 전략 + 의사코드 수준 설명 |
algo:blank — 빈칸 연습 코드 생성
완성된 풀이 코드의 핵심 로직을 ____로 가린 연습 파일을 생성합니다. 원본 파일은 수정하지 않고 _blank 접미사 파일을 새로 만듭니다.
- 빈칸 대상: 점화식, 자료구조 초기화, 핵심 조건문, 방문 처리 등
// TODO N: 설명 주석으로 무엇을 채워야 하는지 안내 (정답은 미제공)- import, 클래스 시그니처, main 블록은 그대로 유지
algo:code-review — 코드 분석/피드백
풀이 코드의 정확성, 시간/공간 복잡도를 분석하고 개선점을 제안합니다.
| 분석 타입 | 내용 |
|---|
full (기본) | 정확성 + 복잡도 + 개선점 + 스타일 |
debug | 에러 원인, 로직 오류, 엣지 케이스 |
hint | 핵심 개념, 접근 방향 |
review | 스타일, 가독성, 네이밍, 구조 |
algo:review — 복습 문서 생성
풀이를 마친 후 학습 내용을 정리하는 마크다운 복습 문서(_REVIEW.md)를 생성합니다. MCP 서버가 템플릿과 가이드 프롬프트를 제공하고, AI가 사용자와 대화하며 섹션별로 작성합니다.
- 포함 내용: 문제 요약, 사고흐름, 핵심아이디어, 풀이 코드 + 로직 설명, 데이터 흐름 추적, 실수 포인트, 관련 문제
- 사용자 코드 기반 맞춤형 분석
사용 시나리오
모든 결과는 AlgoKit MCP 서버를 실제 호출하여 얻은 데이터입니다.
하나의 문제에 대해 탐색부터 복습까지 전 과정을 지원합니다.
| 단계 | 기능 | Skill |
|---|
| 1 | 문제 검색 | algo:search |
| 2 | 문제 요약 | algo:fetch |
| 3 | 단계별 힌트 | algo:hint |
| 4 | 빈칸 힌트 | algo:blank |
| 5 | 코드 리뷰 | algo:code-review |
| 6 | 복습 정리 | algo:review |
1. 문제 검색
User:
BOJ에서 실버상위~골드 난이도 DP 문제 찾아줘
Skill 사용 시,
/algo:search BOJ에서 실버상위~골드 난이도 DP 문제 찾아줘
AI Agent:
⏺ Skill(algo:search)
⎿ Successfully loaded skill
⏺ BOJ에서 실버 상위~골드 난이도 DP 문제를 검색하겠습니다.
⏺ algokit - search_problems_boj (MCP)
(tags: "dp", level_min: "8", level_max: "15", sort: "level", direction: "asc")
**총 1909개 문제** (1페이지)
⏺ 총 1,909개의 DP 문제가 Silver III ~ Gold I 범위에 있습니다.
Silver III (실버 3)
