Comfy AE Video Factory MCP

Un servidor MCP para una canalización de automatización de videos cortos con IA: conecta ComfyUI (imagen a imagen/imagen a video), posprocesamiento con FFmpeg, empaquetado con plantillas de After Effects, revisión y preparación para publicación multiplataforma.

Objetivo de diseño: permitir que los clientes MCP de Cursor / Claude Desktop / ChatGPT invoquen estas herramientas para completar automáticamente el flujo de "Generación → Empaquetado → Revisión → Exportación → Paquete de publicación".

Capacidades

• Invocar flujos de trabajo de ComfyUI locales o en la nube

• Consultar el historial de tareas de ComfyUI

• Analizar videos usando FFprobe

• Transcodificar, recortar, extraer fotogramas y unir videos usando FFmpeg

• Generar scripts JSX para reemplazar automáticamente recursos en AE

• Invocar aerender para renderizar plantillas de After Effects

• Crear manifiestos de tareas de producción de video estandarizados

• Generar configuraciones de paquetes de publicación para Douyin / Xiaohongshu / Bilibili / YouTube Shorts / TikTok

• Proporcionar una interfaz de marcador de posición para la revisión de contenido básica, facilitando la integración futura con API de revisión de terceros

Instalación

npm install
npm run build

Ejecución

npm start

Configuración en el cliente MCP

{
  "mcpServers": {
    "comfy-ae-video-factory": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/comfy-ae-video-factory-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "COMFY_LOCAL_URL": "http://127.0.0.1:8188",
        "VIDEO_FACTORY_ROOT": "/absolute/path/workspace",
        "FFMPEG_BIN": "ffmpeg",
        "FFPROBE_BIN": "ffprobe",
        "AERENDER_BIN": "/Applications/Adobe After Effects 2025/aerender"
      }
    }
  }
}

Ejemplo en Windows:

{
  "AERENDER_BIN": "C:\\Program Files\\Adobe\\Adobe After Effects 2025\\Support Files\\aerender.exe"
}

Flujo de trabajo recomendado

1. pipeline_create_job para crear el directorio de tareas de producción y el manifiesto

2. comfy_submit_workflow para enviar el flujo de trabajo de imagen a video de ComfyUI

3. comfy_get_history para consultar los resultados

4. media_probe para verificar las especificaciones del video

5. ffmpeg_transcode para unificar la relación de aspecto, la tasa de bits y la velocidad de fotogramas

6. ae_generate_jsx para generar el script de reemplazo de plantillas de AE

7. ae_render_template para invocar aerender y generar el video final empaquetado

8. review_video_package para realizar la revisión de marcador de posición

9. platform_prepare_package para generar paquetes de publicación para cada plataforma

Método de integración de plantillas de AE

Se recomienda crear previamente estas capas de marcador de posición en el proyecto de AE:

• {{MAIN_VIDEO}}

• {{TITLE}}

• {{SUBTITLE}}

• {{LOGO}}

• {{CTA}}

Luego, utilice el JSX generado por este proyecto para reemplazar los recursos y el texto, y finalmente exporte a través de aerender.

Notas de seguridad

Este servidor MCP ejecutará comandos locales, por lo que tiene las siguientes restricciones predeterminadas:

• Todos los archivos de entrada y salida deben estar bajo el directorio VIDEO_FACTORY_ROOT

• Los parámetros de FFmpeg se encapsulan mediante una lista blanca en lugar de exponer directamente cualquier shell

• El renderizado de AE admite dryRun, se recomienda probar los comandos primero

Carga en GitHub

git init
git add .
git commit -m "init comfy ae video factory mcp"
git branch -M main
git remote add origin git@github.com:YOUR_NAME/comfy-ae-video-factory-mcp.git
git push -u origin main

Notas

El SDK oficial de TypeScript para MCP admite la creación de servidores, el registro de herramientas y la conexión a clientes MCP a través de stdio o HTTP transmitible. Aquí se utiliza stdio, que es adecuado para la integración de automatización local.