ComfyUI MCP

Name: ComfyUI MCP
Author: GermaniU

作者：GermaniUバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.GermaniU/comfyui-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: デザイン・画像・音声
入力が必要なもの：MCP_AUTH_TOKEN

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： COMFYUI_URL, COMFYUI_PUBLIC_URL, MCP_AUTH_TOKEN

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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 秘密 env
Only applies when the container runs in HTTP mode. If set, every HTTP request must carry an Authorization: Bearer header.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント GermaniU で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの2202件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2202件のうち59%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2202件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

ComfyUI MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：MCP_AUTH_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.1.1）がレジストリに届いたのは21 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

作者：GLips

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

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新

インストール

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

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

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新

インストール

Figma MCP Server

作者：figma

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

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

ComfyUI MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

作者のREADME

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`