OAHelper

oahelper-mcp

由 Sirjan Singh 构建

一个 MCP 服务，可让 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Codex 或任何其他 MCP 客户端读取你自己的 OAHelper Pro 账户内容：公司 OA 题集、完整题目描述、MCQ 答案、官方解答和面试经验。它获取的所有内容也会以纯 Markdown 格式保存到你的磁盘上，方便你离线备考、在 Obsidian 中学习，或交给一个此后不再联网的 Agent 使用。

它还附带 9 个技能，用于模拟 OA、MCQ 练习、基于提示的辅导、面试简报、学习计划和间隔复习。

该服务是一个小型 Python 包，仅依赖一项内容（官方 mcp SDK）。HTTP 使用标准库。

快速安装

你使用的工具	一条命令
Claude Code（服务 + 全部 9 个技能）	/plugin marketplace add SirjanSingh/oahelper-mcp 然后 /plugin install oahelper@oahelper-mcp
仅安装技能，适用于任何 Agent	npx skills add SirjanSingh/oahelper-mcp
仅安装服务，适用于任何 MCP 客户端	uvx oahelper-mcp（参见将其连接到你的 Agent）

Claude Code 插件会在启用时询问你的 OAHelper Cookie，并将其安全保存。其技能会显示为 /oahelper:oa-mock、/oahelper:mcq-drill 等。

请先阅读此内容。 OAHelper 的服务条款禁止自动访问和抓取，违规处罚可能包括失去 Pro 账户。此工具的设计使用方式与用户浏览网站相同：一次只访问一家公司，仅在你提出请求时访问，间隔 2 秒发送请求，设定硬性每日上限（默认 300 次），并使用磁盘缓存，避免重复获取内容。它使用你自己已登录的浏览器会话，不会传输任何内容，也不会提供超出你订阅计划范围的信息。是否运行此工具由你自行决定，风险也由你承担。请勿用它抓取整个网站，也绝不要发布或分享它保存的内容。

你将获得

工具	功能	网络请求
oahelper_search(company)	列出公司的 OA 题集及其日期、数量和引用	1 次请求（缓存 1 天）
oahelper_sync(company, max_items=20)	将公司的题集、问题、选择题答案和面试记录下载到资料库中，按最新顺序排列。达到 max_items 次请求后停止，并告知剩余数量	最多 max_items 次
oahelper_company(slug_or_url)	根据 slug 或 .../company-questions/<slug> URL 获取一个题集页面	1 次请求
oahelper_question(ref_or_url)	获取一个问题：题目、附带解释的选择题答案、可选图片和社区解答	1 到 4 次请求
oahelper_solution(ref_or_url, language)	获取官方解答（cpp、python、java）。使用你套餐的解答配额	1 次请求
oahelper_interviews(company)	获取公司的面试经历，并保存完整文本	1 到 2 次请求
oahelper_offline(company="")	查看已保存的内容。完全无需会话即可使用	无
oahelper_status(online=False)	查看是否已配置会话、今日已用请求数，以及可选的 Pro 状态	无或 1 次

资料库的布局：

library/<company>/
  index.md            sets, interviews and counts, with links
  sets/<ref>-<name>.md
  questions/<ref>-<title>.md
  interviews/<id>-<role>.md
  images/             only when you ask for them

所有内容都保存在你的数据文件夹中：默认为 ~/.oahelper，从克隆的仓库运行时则位于仓库文件夹中，或者保存在 OAHELPER_HOME 指定的位置。在克隆的仓库中，library/、cache/ 和 .env 已加入 gitignore。请保持此设置。

要求

• uv（推荐），或安装了 pip 的 Python 3.10+
• OAHelper 账号（大多数内容需要 Pro）
• 能启动本地 stdio 服务的任意 MCP 客户端

添加会话

1. 登录后，在浏览器中打开 https://www.oahelper.in。

2. 按 F12，打开 Network 选项卡，重新加载页面，然后点击任意 URL 中包含 /api/proxy/ 的请求。

3. 在 Request Headers 下，复制完整的 cookie 值。

4. 将其作为单独一行放入 ~/.oahelper/.env（创建此文件夹和文件）：

   OAHELPER_COOKIE=<paste here>
   

   .env.example 列出了其他可选设置。你也可以在客户端配置中将 OAHELPER_COOKIE 设置为环境变量；启用 Claude Code 插件时，它会提示你输入此值。

会话会持续有效，直到你在网站上退出登录。当工具开始返回 session rejected 时，请重复这些步骤。请像对待密码一样保护 cookie：不要将其粘贴到与任何 AI 的聊天中，也不要提交它。

然后让你的 Agent 运行 oahelper_status，并设置 online=true。你应该会看到 session valid | Pro: yes。

将其连接到你的 Agent

安装 uv 后，所有客户端都运行同一条命令，其他内容由 uv 获取：

uvx oahelper-mcp

Claude Code

claude mcp add oahelper -s user -- uvx oahelper-mcp

-s user 会让它在每个项目中都可用；仅用于当前项目时，使用 -s local。运行 claude mcp list 确认它显示为已连接，或在会话中运行 /mcp。也可以跳过这些步骤，安装插件，它还会附带技能。

Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json（Settings、Developer、Edit Config）：

{
  "mcpServers": {
    "oahelper": {
      "command": "uvx",
      "args": ["oahelper-mcp"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。

Cursor

与 Claude Desktop 使用相同的 JSON，放在 ~/.cursor/mcp.json（适用于所有项目）或 .cursor/mcp.json（适用于单个项目）中。

VS Code（Copilot Agent 模式）

.vscode/mcp.json 使用 servers 键：

{
  "servers": {
    "oahelper": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["oahelper-mcp"]
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI

codex mcp add oahelper -- uvx oahelper-mcp

或在 ~/.codex/config.toml 中：

[mcp_servers.oahelper]
command = "uvx"
args = ["oahelper-mcp"]

Gemini CLI、Windsurf、Cline 等

任何可读取 mcpServers JSON 块的客户端，都可以直接使用 Claude Desktop 的配置片段。请查阅客户端文档，了解其配置文件的位置。

其他运行方式

• pip： pip install oahelper-mcp，然后将 oahelper-mcp 用作命令。
• 最新的未发布代码： uvx --from git+https://github.com/SirjanSingh/oahelper-mcp oahelper-mcp。

不使用 uv（从克隆的仓库运行）

git clone https://github.com/SirjanSingh/oahelper-mcp.git
cd oahelper-mcp
python -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt     # Windows: .venv\Scripts\pip

然后，在上述任意配置中，将 /path/to/oahelper-mcp/.venv/bin/python /path/to/oahelper-mcp/server.py 用作命令。此模式下，.env、library/ 和 cache/ 都保存在克隆的仓库中。

使用方法

使用日常语言提问。以下是一些效果不错的提示：

• “OAHelper 为 Juspay 提供了哪些 OA 题集？”
• “从 OAHelper 同步 Amazon，然后告诉我他们最近三场 OA 的题目类型分布。”
• “给我看题目 MjM3OHww 和对应的 MCQ 答案。”
• “获取这道题的官方 C++ 解法。”
• “今年大家对 Atlassian 的面试轮次有什么评价？”
• “我已经保存了哪些内容供离线使用？”

典型的备考流程：对某家公司运行 oahelper_sync（显示 NOT DONE 时再次调用）， 然后让 Agent 阅读 library/<company>/index.md 及其链接的文件。阅读 资料库不会消耗请求次数。

技能

skills/ 文件夹中包含现成的 Agent Skills： 普通的 SKILL.md 文件，用于告诉 Agent 如何将工具串联成工作流。你只需使用日常语言提问， 匹配的技能就会自动启动。

技能	可以这样提问	功能
oa-prep	“帮我准备 Juspay 的 OA”	完整的备考指南：同步公司数据、阅读每套已保存的题集、补充公开来源，并将每道往年题对应到最接近的 LeetCode 题目
oa-mock	“给我出一套 Amazon 的模拟 OA”	使用真实格式和往年真题进行限时模拟，然后通过边界情况追踪进行评分
mcq-drill	“用 Infosys 的 DBMS MCQ 考考我”	每次一道题，题目来自真实答案集，并提供评分和解析
solve-coach	“我卡在这道题上了，给我个提示”	分级提示（观察、模式、思路、伪代码、代码）和代码审查；只有在你要求时才提供官方解法
interview-insights	“Atlassian 的面试轮次有哪些？”	根据面试经验分享，逐轮总结常见题目、面试者失利原因和备考清单
oa-compare	“比较 Uber、Juspay 和 Atlassian 的 OA”	并列比较 OA 模式，并指出值得优先学习的共通主题
study-plan	“我的 OA 在 11 月 3 日，帮我制定计划”	制定逐日备考计划，直到截止日期；根据公司的考查主题和你过去的错题分配学习重点
revise-mistakes	“帮我复习错题”	对答错或需要提示的题目进行间隔重复测试
oahelper-setup	“oahelper 连不上”	分步排查安装、客户端配置和会话问题

oa-mock、mcq-drill 和 solve-coach 会将每次尝试记录到 library/_progress.md， study-plan 和 revise-mistakes 会读取该文件。它和 library/ 中的其他内容一样， 会保留在你的设备上。

安装技能

对于 Claude Code、Codex、Cursor 和其他支持技能的 Agent，最简单的方法是：

npx skills add SirjanSingh/oahelper-mcp

添加 --list 可先查看技能，添加 --skill oa-mock 可指定某个技能。在 Claude Code 中， 插件会将技能和服务一起安装。

也可以手动为 Claude Code 的所有项目安装：

cp -r skills/* ~/.claude/skills/

在 Windows PowerShell 中：Copy-Item -Recurse skills\* $HOME\.claude\skills\

若只用于一个项目，请将技能复制到该项目的 .claude/skills/ 文件夹中。重启会话后， 它们会显示为 /oa-prep、/oa-mock 等命令，也可以根据你的提问自动触发。

其他 Agent：这些文件是普通 Markdown，因此任何支持 Agent Skills 的 Agent 都能从其技能文件夹中 加载。对于不支持 Agent Skills 的 Agent，可将相关的 SKILL.md 内容粘贴到其规则或自定义指令中。

配置

在数据文件夹中的 .env 文件内配置，或设置同名环境变量 （环境变量优先）：

键	默认值	含义
OAHELPER_HOME	~/.oahelper（或克隆目录）	.env、cache/ 和 library/ 所在的数据文件夹。仅限环境变量配置
OAHELPER_COOKIE		已登录会话的浏览器 cookie 标头
OAHELPER_BEARER		网站发送该标头时使用的 authorization 标头
OAHELPER_USER_AGENT	generic	你的浏览器 user agent，以便请求与当前会话匹配
OAHELPER_DAILY_CAP	300	服务拒绝请求前的每日实时请求数

请求之间的 2 秒间隔由 oahelper_mcp/server.py 中的 MIN_GAP 控制。

故障排查

症状	解决方法
session rejected / HTTP 401 或 403	Cookie 已过期。将新的 Cookie 复制到 .env 中（或运行 /plugin configure oahelper@oahelper-mcp）
Daily cap reached	等到明天。缓存和离线工具仍可使用
客户端显示服务失败	检查客户端能否在 PATH 中找到 uv（运行 uvx --version）。如果是从克隆版本启动，请使用绝对路径和虚拟环境中的 Python。手动运行命令：它应该会静默等待 stdin 输入
ModuleNotFoundError: mcp	客户端启动了另一个 Python。将 command 指向虚拟环境中的解释器
No module named 'mcp.server.fastmcp'	克隆版本安装了 mcp 2.x。运行 pip install "mcp<2"（PyPI 包已固定该版本）
缺少高级内容	你的账号不是 Pro，或缓存副本是在未登录时获取的。传入 refresh=true

构建方式

该网站没有公开 API。我们通过录制个人账号的正常浏览过程生成 HAR 文件，并用 tools/har_endpoints.py 总结，从而找到这些端点。该脚本会输出路径、参数名称和响应结构，但绝不会输出标头值或响应内容。如果网站发生变化并导致某些功能失效，请重新录制 HAR，运行该脚本，然后进行比较。

发布（维护者）

在 oahelper_mcp/__init__.py、.claude-plugin/plugin.json 和 server.json 中的两个 version 字段更新版本号，提交后推送一个标签：

git tag vX.Y.Z && git push origin vX.Y.Z

.github/workflows/release.yml 会检查版本号是否一致、对 wheel 进行冒烟测试、发布到 PyPI（可信发布，无需令牌），然后发布到 MCP Registry（GitHub OIDC，无需令牌）。

作者

我是 Sirjan Singh。我开发这个项目是为了准备自己的实习 OA。

• GitHub：@SirjanSingh
• LinkedIn：Sirjan Singh

如果这个项目为你节省了准备时间，请为仓库点亮星标。这是我唯一能知道它帮助了别人的方式，也能帮助其他准备 OA 的人找到它。欢迎提交问题和拉取请求。

许可证

MIT，版权 (c) 2026 Sirjan Singh，适用于本仓库中的代码。该许可证不授予对 OAHelper 内容的任何权利；这些内容属于 OAHelper 及其贡献者。

本项目与 OAHelper 无关联，也未获得其认可。