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Glama

Comfy AE Video Factory MCP

AIショート動画自動化パイプラインのためのMCP Server:ComfyUIの画像生成/動画生成、FFmpeg後処理、After Effectsテンプレートによるパッケージング、レビュー、およびマルチプラットフォーム公開準備を連携させます。

設計目標:Cursor / Claude Desktop / ChatGPT MCPクライアントからこれらのツールを呼び出し、「生成 → パッケージング → レビュー → エクスポート → 公開パッケージ作成」のフローを自動化します。

機能

  • ローカルまたはクラウドのComfyUIワークフローの呼び出し

  • ComfyUIタスク履歴の照会

  • FFprobeを使用した動画解析

  • FFmpegを使用したトランスコード、トリミング、フレーム抽出、結合

  • AE素材自動置換用JSXスクリプトの生成

  • aerenderを呼び出してAfter Effectsテンプレートをレンダリング

  • 標準化された動画制作タスクmanifestの作成

  • TikTok / 小紅書 / Bilibili / YouTube Shorts / TikTok用公開パッケージ設定の生成

  • 将来的なサードパーティ製審査API連携を見据えた、基本的なコンテンツ審査プレースホルダーインターフェースの提供

インストール

npm install
npm run build

実行

npm start

MCPクライアントでの設定

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Windowsの例:

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

推奨ワークフロー

  1. pipeline_create_job で制作タスクディレクトリとmanifestを作成

  2. comfy_submit_workflow でComfyUIの動画生成ワークフローを送信

  3. comfy_get_history で結果を照会

  4. media_probe で動画仕様をチェック

  5. ffmpeg_transcode でアスペクト比、ビットレート、フレームレートを統一

  6. ae_generate_jsx でAEテンプレート置換スクリプトを生成

  7. ae_render_template でaerenderを呼び出し、最終的なパッケージ動画を出力

  8. review_video_package で審査プレースホルダーを実行

  9. platform_prepare_package で各プラットフォーム用公開パッケージを生成

AEテンプレートの連携方法

AEプロジェクト内で、あらかじめ以下のプレースホルダーレイヤーを作成しておくことを推奨します:

  • {{MAIN_VIDEO}}

  • {{TITLE}}

  • {{SUBTITLE}}

  • {{LOGO}}

  • {{CTA}}

その後、本プロジェクトで生成されたJSXを使用して素材とテキストを置換し、aerender経由で出力します。

セキュリティに関する注意

このMCP Serverはローカルコマンドを実行するため、デフォルトで以下の制限を設けています:

  • すべての入出力ファイルは VIDEO_FACTORY_ROOT ディレクトリ内にある必要があります

  • FFmpegのパラメータはホワイトリスト化されたカプセル化を行い、任意のシェルを直接公開することはありません

  • AEレンダリングは dryRun をサポートしており、コマンドを事前にテストすることを推奨します

GitHubアップロード

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

備考

MCP公式のTypeScript SDKは、サーバーの作成、ツールの登録をサポートしており、stdioまたはStreamable HTTPを通じてMCPクライアントに接続します。ここではstdioを使用しており、ローカルでの自動化統合に適しています。

Install Server
A
license - permissive license
B
quality
C
maintenance

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