ComfyUI MCP サーバー

1. 概要

ComfyUI を MCP と統合するためのサーバー実装。
⚠️ 重要: このサーバーでは、実行中の ComfyUI サーバーが必要です。
- 独自のComfyUIサーバーをホストするか、
- または、既存の ComfyUI サーバーアドレスにアクセスできる必要があります。

python src/test_comfyui.py

mcp dev src/server.py

src/.envを編集して、ComfyUI のホストとポートを設定します。
COMFYUI_HOST=localhost COMFYUI_PORT=8188

テキストを画像に変換する
- 生成された画像の URL のみを返します。
- 実際の画像を取得するには:
  - download_imageツールを使用するか、
  - ブラウザで直接 URL にアクセスします。
ダウンロード画像
- 画像 URL を使用して、他のツール ( text_to_imageなど) によって生成された画像をダウンロードします。
ファイルを使ったワークフローの実行
- ワークフロー JSON ファイルへのパスを指定してワークフローを実行します。
  # You should ask to agent like this. Run comfyui workflow with text_to_image.json
- CursorAIの例画像
json を使用したワークフローの実行
- ワークフロー JSON データを直接提供してワークフローを実行します。
  # You should ask to agent like this. Run comfyui workflow with this { "3": { "inputs": { "seed": 156680208700286, "steps": 20, ... (workflow JSON example) }

mcp.json例:
{ "mcpServers": { "comfyui": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "PATH/MCP/comfyui", "run", "--with", "mcp", "--with", "websocket-client", "--with", "python-dotenv", "mcp", "run", "src/server.py:mcp" ] } } }

Docker コンテナはホストファイルシステムを共有しないため、 download_imageを使用してイメージをローカルフォルダーにダウンロードするのは難しい場合があります。
Docker を使用する場合は、次の点を考慮してください。
1. 画像データをバイトとして受信するには、 .envでRETURN_URL=false設定します。
2. .envのCOMFYUI_HOST適切なアドレス (例: host.docker.internalまたはサーバーの IP) に設定します。
3. 注意: バイナリデータを使用する場合、大きな画像ペイロードは応答制限を超える可能性があります。

# First build image docker image build -t mcp/comfyui .

{ "mcpServers": { "comfyui": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-p", "3001:3000", "mcp/comfyui" ] } } }

事前に構築されたイメージを使用することもできます。

{ "mcpServers": { "comfyui": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-p", "3001:3000", "overseer66/mcp-comfyui" ] } } }

Docker で SSE サーバーを実行します。
docker run -i --rm -p 8001:8000 overseer66/mcp-comfyui-sse
mcp.jsonを設定します (必要に応じて localhost を自分の IP またはドメインに変更します)。
{ "mcpServers": { "comfyui": { "url": "http://localhost:8001/sse" } } }