ComfyUI MCP

Name: ComfyUI MCP
Author: GermaniU

von GermaniUVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.GermaniU/comfyui-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server that wraps ComfyUI (SDXL/Wan 2.2) for image and short-video generation.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Design, Bilder & Audio
Das musst du eintragen: MCP_AUTH_TOKEN

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: COMFYUI_URL, COMFYUI_PUBLIC_URL, MCP_AUTH_TOKEN

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

DockerDocker installiert

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "comfyui": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "COMFYUI_URL",
        "-e",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/germaniu/comfyui-mcp:0.1.1",
        "--stdio"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "your-value",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add comfyui --env COMFYUI_URL=your-value --env COMFYUI_PUBLIC_URL=your-value --env MCP_AUTH_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e COMFYUI_URL -e COMFYUI_PUBLIC_URL -e MCP_AUTH_TOKEN ghcr.io/germaniu/comfyui-mcp:0.1.1 --stdio

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "comfyui": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "COMFYUI_URL",
        "-e",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/germaniu/comfyui-mcp:0.1.1",
        "--stdio"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "your-value",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "comfyui": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "COMFYUI_URL",
        "-e",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/germaniu/comfyui-mcp:0.1.1",
        "--stdio"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "your-value",
        "COMFYUI_PUBLIC_URL": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

COMFYUI_URL env
Loopback URL of the ComfyUI engine. Inside a container 127.0.0.1 is the container itself, so point it at the host running ComfyUI (e.g. http://host.docker.internal:8188 or the LAN IP).
COMFYUI_PUBLIC_URL env
LAN base URL used to build direct image download links.
MCP_AUTH_TOKEN geheim env
Only applies when the container runs in HTTP mode. If set, every HTTP request must carry an Authorization: Bearer header.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto GermaniU bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 2193 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 60 % der anderen 2193 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2193 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ComfyUI MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: MCP_AUTH_TOKEN

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 21 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Figma Context MCP

von GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten

Installieren

Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten

Installieren

Figma MCP Server

von figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten

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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

English · Español

ComfyUI MCP — Generación de imágenes para agentes IA vía Model Context Protocol (MCP)

Conecta la generación de imágenes SDXL a cualquier agente IA en tu red.

Servidor MCP open source que expone inferencia de ComfyUI (SDXL / RTX 3060) a Claude Code, Cursor, Windsurf, Hermes Gateway y cualquier cliente compatible con Model Context Protocol. FastMCP HTTP/SSE + GPU Arbiter, cero dependencias en clientes, 100% en tu hardware.

Tags: mcp-server · comfyui · sdxl · image-generation · ai-agents · fastmcp · claude-code · cursor · hermes-gateway · gpu-arbiter · local-first · self-hosted

El agente pide una imagen con un preset y recibe la URL de descarga — la GPU trabaja en el server, el cliente no instala PyTorch.

💡 Por qué existe

Generar imágenes en entornos multi-agente requiere instalar bibliotecas pesadas de PyTorch, GPUs dedicadas y configuraciones complejas en cada máquina cliente. ComfyUI MCP resuelve esto actuando como un adaptador middleware HTTP/SSE desacoplado:

🚀 Cero Instalación Local: Cualquier cliente o gateway consumirá la generación de imágenes vía HTTP/SSE en puerto 8201 sin instalar PyTorch ni bajar modelos SDXL localmente.
🧠 GPU Arbiter Inteligente: Alterna automáticamente entre llama-server (LLMs) y ComfyUI en GPUs de 12GB (RTX 3060) sin colisiones de VRAM.
🎯 Presets Profesionales: Generación lista para producción con presets como producto (RealVisXL V4.0) o realista (Juggernaut XL).

🏗️ Arquitectura y Deslinde de Componentes

⚠️ IMPORTANTE: Entender los Límites del Sistema

comfyui-mcp es únicamente la capa de transporte e interfaz MCP. No incluye el motor de inferencia de ComfyUI ni los archivos de peso de modelos.

Para la guía de despliegue del servidor backend en el host Linux/Pop!_OS, consulta docs/SERVER_SETUP.md y docs/ARCHITECTURE.md.

 +-------------------------------------------------------+

| Clientes MCP (LAN) | | (Claude Code CLI / Cursor / Windsurf / Hermes Gateway)| +-------------------------------------------------------+ | | HTTP / SSE (Puerto 8201) v +-------------------------------------------------------+ | comfyui-mcp Server | | (FastMCP + Workflow JSON Builder) | +-------------------------------------------------------+ | | Loopback HTTP (Puerto 8188) v +-------------------------------------------------------+ | ComfyUI Backend Host | | (PyTorch + CUDA + SDXL Checkpoints + GPU Arbiter) | +-------------------------------------------------------+

📦 Instalación Rápida

Requisitos

Python 3.11+
uv ≥ 0.13.4 (recomendado) o pip ≥ 26.2.2: las versiones anteriores aún confían en la CA emSign comprometida (GHSA-6q48-6c7w-9gw2). pyproject.toml exige el mínimo de uv ([tool.uv] required-version).

Clonar e Instalar

git clone https://github.com/GermaniU/comfyui-mcp.git

cd comfyui-mcp

Crear entorno virtual e instalar

uv venv source .venv/bin/activate uv pip install -e .

⚙️ Configuración (Variables de Entorno)

Crea un archivo .env o exporta las siguientes variables:

Variable	Valor por Defecto	Descripción
`COMFYUI_URL`	`http://127.0.0.1:8188`	URL loopback donde escucha el motor de ComfyUI.
`COMFYUI_PUBLIC_URL`	`http:// :8188`	Base URL pública/LAN para descarga de imágenes.
`MCP_HOST`	`0.0.0.0`	Host binding para el servidor MCP.
`MCP_PORT`	`8201`	Puerto HTTP/SSE del servidor MCP.
`MCP_AUTH_TOKEN`	(vacío = sin auth)	Si se define, exige header `Authorization: Bearer` en cada request HTTP/SSE.
`MCP_CORS_ORIGINS`	`*`	Orígenes CORS permitidos, separados por coma. Solo afecta a clientes que corren en un navegador.
`VIDEO_TIMEOUT_SECONDS`	`4200`	Espera máxima 5B tras enviar el prompt (incluye cola y carga fría).
`A14B_TIMEOUT_SECONDS`	`2700`	Espera máxima A14B tras enviar el prompt (incluye cola y carga fría).

Seguridad: sin MCP_AUTH_TOKEN, cualquier equipo de la LAN —o una página web abierta en un navegador de la LAN, con CORS *— puede generar imágenes y ocupar la GPU. Definir un token es lo recomendado salvo en redes totalmente confiables.

🛠️ Herramientas Expuestas (Tool Reference)

1. `generate_image` (txt2img)

Genera imágenes desde un prompt textual usando SDXL.

Parámetros:
prompt (*string*, requerido): Descripción de la imagen (en inglés funciona mejor).
preset (*string*, opcional): producto, realista, rapido o anime. Default: "producto".
aspect (*string*, opcional): 1:1, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 3:2, 2:3 (~1MP). Default: "1:1".
negative_prompt (*string*, opcional): Elementos a excluir. Default: negativo genérico de calidad.
seed (*integer*, opcional): Semilla para reproducibilidad. Default: aleatoria.
batch (*integer*, opcional): Imágenes por llamada (1-4). Default: 1.
checkpoint, lora, lora_strength, steps, cfg (opcionales): Sobreescriben los valores del preset.
filename_prefix (*string*, opcional): Prefijo del archivo de salida. Default: "mcp".
detail_face (*bool*, opcional): Pasada de FaceDetailer (requiere Impact Pack). Default: false.
preview (*bool*, opcional): Devuelve además una miniatura JPEG (~512px) para que el modelo vea el resultado. Solo para clientes con visión. Default: false.

2. `img2img` (Image-to-Image)

Varía una imagen ya generada (en output/ de ComfyUI) con un nivel de denoise.

Parámetros:
image_filename (*string*, requerido): Nombre del archivo generado (ej: mcp_00001_.png).
prompt (*string*, opcional): Instrucción de transformación. Vacío = variación visual pura.
denoise (*float*, opcional): 0.0 idéntica, 1.0 completamente nueva. Default: 0.55.
preset (*string*, opcional): Default: "realista".
negative_prompt, seed, checkpoint, lora, lora_strength, steps, cfg, filename_prefix, preview (opcionales).

3. `generate_video` (Wan 2.2)

Genera MP4 de 1-5 s. Sin imagen usa Wan 2.2 TI2V 5B (~720p, 24 fps, 30 pasos uni_pc/simple, CFG 5, shift 8); con image_filename recomienda Wan 2.2 A14B I2V GGUF (16 fps, 480×832 o 832×480). En benchmarks locales de 5 s/121 frames, el 5B fp8 tardó 1620.7–1903.6 s (~27–31.7 min) en dos escenas/orientaciones; A14B I2V, 489.2 s (~8.2 min) para 81 frames con una imagen de mapache. Son mediciones, no garantías para otros inputs ni para draft. Requiere modelos separados (ver SERVER_SETUP). No se ha probado aún esta integración MCP contra la GPU real.

Parámetros:
prompt (*string*, requerido): Escena y movimiento, preferentemente en inglés.
aspect (*string*, opcional): A14B 16:9 (832×480) o 9:16 (480×832); 5B 16:9 (1280×704), 9:16 (704×1280) o 1:1 (960×960). Default "16:9"; A14B explícito rechaza 1:1 y auto elige 5B.
seconds (*integer*, opcional): 1-5 (se recorta fuera del rango); A14B 16 fps + 1 frame (5 s = 81), 5B 24 fps + 1 (5 s = 121). Default 3.
image_filename (*string*, opcional): Imagen generada a animar desde [output]; conviene igualar la orientación. auto elige A14B solo con imagen, parámetros compatibles y nodos/pesos disponibles en ComfyUI; de lo contrario usa 5B e indica el motivo. Sin imagen usa 5B.
model (*string*, opcional): auto (default), a14b (requiere imagen) o 5b (conserva la ruta I2V previa y T2V). No cambia los argumentos anteriores.
draft (*bool*, opcional): Solo 5B: mantiene la resolución ~720p y recorta a un máximo de 2 s (49 frames a 24 fps); no reduce resolución ni tiene tiempo medido. A14B rechaza draft=true.
steps, cfg: A14B fija 4 y 1 con LoRA lightx2v; valores incompatibles con A14B explícito devuelven error, mientras auto elige 5B. 5B usa 30 y 5 por defecto; valores explícitos los sustituyen.
negative_prompt, seed, filename_prefix (opcionales). Default de prefijo "mcp-video".
preview (*bool*, opcional): Miniatura JPEG del primer frame.

Los timeouts se configuran al iniciar el servidor con las variables anteriores: cuentan desde el envío, incluyendo cola, carga y generación; no garantizan un tiempo de respuesta ni una cancelación efectiva. Al vencer se intenta retirar el prompt de la cola e interrumpir ComfyUI, pero el trabajo puede continuar y la interrupción de ComfyUI puede afectar otra ejecución concurrente. Ajusta los límites según carga real y timeout del cliente MCP. negative_prompt=null usa el negativo por defecto; "" lo desactiva.

4. `list_models`

Retorna la lista de checkpoints, LoRAs y presets disponibles en la instancia de ComfyUI.

5. `comfy_health`

Obtiene el estado de salud del backend: versión de ComfyUI, uso de VRAM de la GPU y tareas en cola.

6. `comfy_view_url`

Construye la URL LAN de descarga directa para un archivo generado previamente dado su filename y subfolder.

🎨 Matriz de Presets

Preset	Checkpoint Asociado	Pasos	CFG	Caso de Uso
`producto`	`RealVisXL_V4.0.safetensors`	30	5.5	Fotografía comercial y de producto fotorrealista (Default).
`realista`	`juggernautXL_ragnarokBy.safetensors`	30	5.0	Fotorrealismo versátil (escenas, personas, ambientes).
`rapido`	`juggernautXL_ragnarokBy.safetensors` + LoRA SDXL-Lightning	6	1.5	Vista previa y borradores en ~5 segundos.
`anime`	`animagine-xl-3.1.safetensors`	28	7.0	Ilustración estilo anime (checkpoint no incluido en el server).

🧭 ¿Y los otros servidores MCP de ComfyUI?

Hay tres familias, y resuelven problemas distintos. Este no compite con las otras dos: las complementa.

	ComfyUI MCP (este)	Servidores de workflow graph	APIs cloud de imagen
Qué le pides	Un prompt + preset (`producto`, `realista`, `rapido`, `anime`)	Un grafo de nodos en JSON (lo diseñas tú)	Un prompt a un servicio remoto
Saber ComfyUI	No	Sí	No
Dónde corre	Tu GPU (RTX 3060)	Tu GPU	El servidor de un tercero
Coste por imagen	0 (tu electricidad)	0	Por imagen, según proveedor
Privacidad	El prompt no sale de tu red	Igual	Tu prompt sale a la nube
Comparte la GPU con el LLM	Sí (GPU Arbiter, 12 GB)	Depende	N/A

| Cliente | HT

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

ComfyUI MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

Häufige Fragen

Alternativen

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

README vom Entwickler

ComfyUI MCP — Generación de imágenes para agentes IA vía Model Context Protocol (MCP)

💡 Por qué existe

🏗️ Arquitectura y Deslinde de Componentes

📦 Instalación Rápida

Requisitos

Clonar e Instalar

Crear entorno virtual e instalar

⚙️ Configuración (Variables de Entorno)

🛠️ Herramientas Expuestas (Tool Reference)

1. generate_image (txt2img)

2. img2img (Image-to-Image)

3. generate_video (Wan 2.2)

4. list_models

5. comfy_health

6. comfy_view_url

🎨 Matriz de Presets

🧭 ¿Y los otros servidores MCP de ComfyUI?

1. `generate_image` (txt2img)

2. `img2img` (Image-to-Image)

3. `generate_video` (Wan 2.2)

4. `list_models`

5. `comfy_health`

6. `comfy_view_url`