Supports environment variable configuration for ComfyUI connections through .env files, allowing users to customize host and port settings.
Supports containerized deployment of the MCP server through Docker, with instructions for building and configuring the Docker image.
Provides integration with ComfyUI, a Python-based stable diffusion interface, enabling AI image generation through tools like text_to_image and download_image capabilities.
Servidor MCP ComfyUI
1. Descripción general
- Una implementación de servidor para integrar ComfyUI con MCP.
- ⚠️ IMPORTANTE: Este servidor requiere un servidor ComfyUI en ejecución.
- Debes alojar tu propio servidor ComfyUI,
- o tener acceso a una dirección de servidor ComfyUI existente.
2. Depuración
2.1 Depuración de ComfyUI
2.2 Depuración de MCP
3. Instalación y configuración
3.1 Configuración de ComfyUI
- Edite
src/.env
para configurar el host y el puerto de ComfyUI:
3.2 Agregar flujos de trabajo personalizados
- Para agregar nuevas herramientas, coloque los archivos JSON de su flujo de trabajo en el directorio de
workflows
y declárelos como nuevas herramientas en el sistema.
4. Herramientas integradas
- texto a imagen
- Devuelve solo la URL de la imagen generada.
- Para obtener la imagen real:
- Utilice la herramienta
download_image
, o - Accede a la URL directamente en tu navegador.
- Utilice la herramienta
- descargar imagen
- Descarga imágenes generadas por otras herramientas (como
text_to_image
) utilizando la URL de la imagen.
- Descarga imágenes generadas por otras herramientas (como
- ejecutar_flujo_de_trabajo_con_archivo
- Ejecute un flujo de trabajo proporcionando la ruta a un archivo JSON de flujo de trabajo.
- imagen de ejemplo de CursorAI
- Ejecute un flujo de trabajo proporcionando la ruta a un archivo JSON de flujo de trabajo.
- ejecutar_flujo_de_trabajo_con_json
- Ejecute un flujo de trabajo proporcionando los datos JSON del flujo de trabajo directamente.
- Ejecute un flujo de trabajo proporcionando los datos JSON del flujo de trabajo directamente.
5. Cómo correr
5.1 Uso de UV (recomendado)
- Ejemplo
mcp.json
:
5.2 Uso de Docker
- Descargar imágenes a una carpeta local con
download_image
puede resultar difícil ya que el contenedor Docker no comparte el sistema de archivos del host. - Al utilizar Docker, tenga en cuenta lo siguiente:
- Establezca
RETURN_URL=false
en.env
para recibir datos de imagen como bytes. - Establezca
COMFYUI_HOST
en.env
en la dirección adecuada (por ejemplo,host.docker.internal
o la IP de su servidor). - Nota: Las cargas útiles de imágenes grandes pueden exceder los límites de respuesta cuando se utilizan datos binarios.
- Establezca
5.2.1 Crear imagen de Docker
5.2.2 Uso de imágenes existentes
También puedes utilizar imágenes prediseñadas.
5.2.3 Uso del transporte SSE
- Ejecute el servidor SSE con Docker:
- Configure
mcp.json
(cambie localhost a su IP o dominio si es necesario):
NOTA: Al agregar nuevos flujos de trabajo como herramientas, debe reconstruir y volver a implementar las imágenes de Docker para que estén disponibles.
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Un servidor que integra ComfyUI con MCP, permitiendo a los usuarios generar imágenes y descargarlas a través de interacciones de lenguaje natural.
Related MCP Servers
- AsecurityAlicenseAqualityA powerful MCP server for fetching and transforming web content into various formats (HTML, JSON, Markdown, Plain Text) with ease.Last updated -414612TypeScriptMIT License
- -securityAlicense-qualityThe Comfy MCP Server uses the FastMCP framework to generate images from prompts by interacting with a remote Comfy server, allowing automated image creation based on workflow configurations.Last updated -7PythonMIT License
- -securityAlicense-qualityA MCP server that integrates with Cursor IDE to generate images based on text descriptions using JiMeng AI, allowing users to create and save custom images directly within their development environment.Last updated -82PythonMIT License
- -security-license-qualityA TypeScript-based MCP server that lets users generate images using OpenAI's dall-e-3 model by providing a prompt and image name.Last updated -1