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ComfyPilot v1.9.0

ComfyPilot는 ComfyUI를 위한 MCP 서버입니다. AI 에이전트에게 워크플로우 구축, 큐잉, 진행 상황 모니터링, 이미지 검색, 스냅샷 및 VRAM 안전을 위한 깔끔한 도구 표면을 제공합니다.

문서

• 운영 매뉴얼: docs/MANUAL.md

• ComfyUI 릴리스 호환성 감사: docs/COMFYUI_COMPATIBILITY.md

• 릴리스 노트: CHANGELOG.md

Related MCP server: ComfyUI MCP

이것이 무엇인가

• AI 에이전트와 ComfyUI 간의 실용적인 브리지.

• 워크플로우 구축, 현대적인 작업 검사/취소, 모델 관리, 이미지 업로드/다운로드, 히스토리, 모니터링, 스냅샷, 기술 메모리, VRAM 안전, 출력 라우팅, 블루프린트, Mermaid 시각화, PNG 인제스트, n차원 파라미터 스윕, 파트너 API 검색, 모델 허브 검색, 데스크톱 인식 인스턴스 제어, 일반 아티팩트, comfy-env 워커, comfy-cli 라이프사이클 및 진단을 위한 96개 도구 MCP 표면.

• 실시간 모델 폴더 검색: diffusion_models/, text_encoders/, clip_vision/, style_models/, gligen/ (그리고 연결된 ComfyUI가 실제로 노출하는 모든 다른 폴더)가 기본적으로 검색됩니다 - 더 이상 체크포인트 중심의 사각지대가 없습니다.

• 원샷 추측이 아닌 반복을 위해 구축된 워크플로우 지향 루프.

• 작동 패턴을 저장하고 재생하기 위한 소규모 기술 라이브러리.

핵심 사고 모델 (이 MCP로 생각하는 방법)

모든 비사소한 작업에 대해 이 루프를 사용하세요:

1. 먼저 시스템 확인 - 모델을 로드하기 전에 GPU 상태를 확인하세요. comfy_get_system_stats, comfy_check_vram으로 시작하세요.

2. 메모리 확인 - 처음부터 구축하기 전에 comfy_search_techniques를 사용하여 라이브러리에 유사한 워크플로우가 이미 있는지 확인하세요.

3. 작은 단계로 구축 - 모든 의도(txt2img, img2img, upscale, inpaint, controlnet, txt2video, img2video, image2_3d, txt2music, super_resolution, interpolate_frames, segment, train_lora, txt2audio)에 대해 comfy_build_workflow를 사용하세요. 패밀리는 설치된 체크포인트에서 자동 감지되어 패밀리 라우팅 의도에 사용됩니다; 패밀리 비종속 의도(super_resolution, interpolate_frames, segment, train_lora, txt2audio)는 체크포인트에 관계없이 의도 이름으로 디스패치됩니다. 일반적인 레시피의 경우, comfy_insert_blueprint(name="flux2-txt2img") 또는 13개의 번들 블루프린트 중 하나로 시작하세요. 큐잉 전에 comfy_validate_workflow로 검증하세요(6단계: 스키마, 카탈로그, 그래프, 사이클 방지, 환경, 실행 위험).

4. 모니터링 및 검색 - comfy_queue_prompt으로 큐에 넣고, comfy_watch_progress로 관찰하고, comfy_get_output_image로 검색합니다(채팅에서 직접 이미지 콘텐츠 블록 반환).

5. 변경 전 스냅샷 - 작업 중인 워크플로우를 수정하기 전에 항상 comfy_snapshot_workflow를 사용하세요. 실행 취소를 위해 comfy_diff_snapshots와 comfy_restore_snapshot을 사용하세요.

6. 출력 라우팅 - 생성된 이미지를 comfy_send_to_disk, comfy_send_to_td, comfy_send_to_blender를 사용하여 디스크, TouchDesigner 또는 Blender로 보내세요.

도구 맵 (96개 도구)

1) 시스템 + GPU

연결 상태, GPU 진단 및 VRAM 관리를 위해 사용합니다.

• comfy_get_system_stats, comfy_get_gpu_info, comfy_get_features

• comfy_list_extensions, comfy_restart, comfy_free_vram

2) 모델

ComfyUI가 노출하는 모든 모델 파일을 검색하고 관리하는 데 사용합니다. 폴더 분류는 /models에서 실시간으로 검색되므로 diffusion_models/, text_encoders/, clip_vision/, style_models/ 또는 gligen/ 아래에 가중치가 있는 최신 패밀리는 기본적으로 포함됩니다.

• comfy_list_models - 단일 폴더 내의 페이지별 목록 (folder, limit, offset).

• comfy_get_model_info - 모델 로더 노드 클래스에 대한 정규화된 노드 스키마.

• comfy_list_model_folders - GET /models의 실시간 폴더 목록, 엔드포인트에 연결할 수 없는 경우 16개 폴더의 정적 기본값으로 폴백. source: live | fallback을 보고합니다.

• comfy_search_models - 기본적으로 모든 검색된 폴더를 검색합니다. folders=["checkpoints", "loras"]를 전달하여 범위를 좁힙니다. 빈 쿼리는 전체 인벤토리를 반환합니다.

• comfy_refresh_models - 모든 폴더의 캐시를 다시 가져옵니다. 폴더별 개수 + total_models 숫자를 반환합니다.

3) 워크플로우 실행

큐잉, 취소 및 프롬프트 실행 관리를 위해 사용합니다.

• comfy_queue_prompt, comfy_get_queue, comfy_cancel_run

• comfy_list_jobs, comfy_get_job, comfy_cancel_jobs

• comfy_interrupt, comfy_clear_queue

• comfy_validate_workflow, comfy_export_workflow, comfy_import_workflow

4) 노드 + 스키마

ComfyUI의 노드 카탈로그 탐색 및 위젯 스키마 이해를 위해 사용합니다.

• comfy_list_node_types, comfy_get_node_info, comfy_search_nodes

• comfy_get_categories, comfy_get_embeddings, comfy_inspect_widget

5) 이미지 + 시각적 출력

생성된 이미지를 검색하는 데 사용합니다(채팅에서 이미지 콘텐츠 블록으로 반환).

• comfy_get_output_image, comfy_upload_image, comfy_list_output_images

• comfy_download_batch, comfy_get_image_url

6) 히스토리

과거 생성 및 출력을 검사하는 데 사용합니다.

• comfy_get_history, comfy_get_run_result, comfy_delete_history

• comfy_clear_history, comfy_search_history

7) 모니터링 + 진행 상황

활성 작업을 추적하고 워크플로우 동역학을 관찰하는 데 사용합니다.

• comfy_watch_progress, comfy_subscribe, comfy_unsubscribe

• comfy_get_events, comfy_describe_dynamics, comfy_get_status

8) 워크플로우 스냅샷

실행 취소/복원 및 워크플로우 버전 추적에 사용합니다.

• comfy_snapshot_workflow, comfy_list_snapshots, comfy_diff_snapshots

• comfy_restore_snapshot, comfy_delete_snapshot, comfy_auto_snapshot

9) 기술 메모리

재사용 가능한 워크플로우 패턴을 학습, 저장 및 재생하는 데 사용합니다.

• comfy_save_technique - 워크플로우를 태그 및 메타데이터와 함께 재사용 가능한 기술로 저장합니다.

• comfy_search_techniques - 텍스트 쿼리 및/또는 태그로 라이브러리를 검색합니다.

• comfy_list_techniques - 저장된 모든 기술을 메타데이터와 함께 나열합니다.

• comfy_replay_technique - 저장된 기술의 워크플로우를 로드하여 즉시 사용합니다.

• comfy_favorite_technique - 기술을 즐겨찾기로 표시하고 평가합니다(0-5).

기술 저장소는 개별 JSON 파일로 ~/.comfypilot/techniques/에 위치합니다.

10) 안전 + VRAM 가드

가드레일, 사전 점검 및 비상 제어에 사용합니다.

• comfy_check_vram - 상태 수준(ok/warn/critical)으로 GPU VRAM 사용량을 확인합니다.

• comfy_set_limits - 안전 임계값(경고 %, 차단 %, 최대 큐 크기)을 구성합니다.

• comfy_detect_instability - OOM 직전 상태 및 멈춘 작업을 확인합니다.

• comfy_validate_before_queue - 사전 점검: VRAM 여유 공간 + 큐 용량.

• comfy_emergency_stop - 현재 작업을 중단하고, 큐를 지우고, 모든 VRAM을 해제합니다.

11) 워크플로우 빌더

패밀리 인식 템플릿 구성 및 노드 편집에 사용합니다.

• comfy_build_workflow - 패밀리 인식: 체크포인트 패밀리(SD 1.5, SDXL, SD 3.5, Flux 2, Qwen-Image, Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo, Hunyuan3D, ACE-Step)를 감지하고 올바른 그래프 토폴로지로 디스패치합니다. 의도: txt2img, img2img, upscale, inpaint, controlnet, txt2video, img2video, image2_3d, txt2music.

• comfy_add_node - 진행 중인 워크플로우에 노드를 추가합니다.

• comfy_connect_nodes - 노드 출력을 입력에 연결합니다.

• comfy_set_widget_value - 노드의 위젯 값을 설정합니다.

• comfy_apply_template - comfy_build_workflow의 별칭입니다.

12) 출력 라우팅

에이전트가 조정하는 생성 이미지의 교차 앱 전달에 사용합니다.

• comfy_send_to_disk - 출력 이미지를 로컬 파일 시스템에 저장합니다.

• comfy_send_to_td - TouchDesigner 프로젝트 디렉토리로 출력을 라우팅합니다.

• comfy_send_to_blender - Blender 프로젝트 디렉토리로 출력을 라우팅합니다.

• comfy_list_destinations - 구성된 출력 대상을 나열합니다.

13) 서브그래프 블루프린트

명명된 재사용 가능 매크로에서 워크플로우를 조립하는 데 사용합니다.

• comfy_list_blueprints - 사용 가능한 모든 블루프린트(사용자 + 번들)를 나열합니다.

• comfy_insert_blueprint - 선택적 노드별 입력 재정의와 함께 블루프린트를 워크플로우 사전으로 구체화합니다.

• comfy_publish_subgraph - 노드 집합을 재사용 가능한 명명된 블루프린트로 저장합니다.

블루프린트 저장소: 사용자 게시는 ~/.comfypilot/blueprints/ (COMFY_BLUEPRINT_DIR로 재정의 가능); 번들 예제는 리포지토리 내 blueprints/에 제공됩니다.

14) 시각화 + 인제스트 + 스윕

워크플로우 렌더링, PNG 출력 재가져오기 및 파라미터 스윕에 사용합니다.

• comfy_visualize_workflow - API 형식 워크플로우를 Mermaid flowchart TD 소스로 렌더링합니다.

• comfy_import_workflow_from_png - ComfyUI가 저장한 PNG에서 포함된 워크플로우 JSON을 추출합니다('prompt' API 형식 청크를 선호하고 'workflow' UI 청크로 폴백).

• comfy_sweep - 단일 파라미터가 values에 따라 변하는 워크플로우의 N개 복사본을 큐에 넣습니다. prompt_ids + 그리드 레이아웃 힌트를 반환합니다.

• comfy_sweep_grid - 여러 node_id.param 축에 대한 N차원 데카르트 곱 스윕. 기본적으로 64개 조합으로 제한됨(max_combinations로 재정의 가능).

15) 모델 허브 검색

공개 허브에서 다운로드할 모델을 검색하는 데 사용합니다.

• comfy_search_hub - HuggingFace 또는 CivitAI에서 쿼리와 일치하는 모델을 검색합니다. 정규화된 결과(id, name, url, downloads, tags)를 반환합니다. source="huggingface" 또는 source="civitai"를 사용하세요.

16) 파트너 API

공급업체 호스팅 파트너/API 사용자 지정 노드가 설치되어 있는지 확인하는 데 사용합니다.

• comfy_list_partner_apis - ComfyUI의 설치된 확장 목록과 선별된 카탈로그(Veo, Kling, ByteDance Seedance/Seedream, GPT-Image, Topaz, Tripo3D, Rodin, Recraft, Ideogram, NanoBanana, Sonilo, ElevenLabs 등)를 교차 참조하여 이 서버에서 공급업체/카테고리/홈페이지 메타데이터와 함께 활성 상태인 항목을 보고합니다.

17) 라이프사이클 (v1.8.0)

ComfyUI가 아직 실행되지 않은 경우 전체 설정-서버 흐름에 사용합니다. 다섯 가지 도구 모두 공식 comfy-cli를 호출합니다 — pipx install comfy-cli 또는 uvx --from comfy-cli comfy ...로 설치하세요.

• comfy_launch_server - ComfyUI 시작 (comfy launch --background --port N --listen H).

• comfy_stop_server - 실행 중인 서버 중지 (comfy stop).

• comfy_install_node - Comfy Manager를 통해 slug로 사용자 지정 노드 패키지를 설치합니다.

• comfy_list_installed_nodes - 현재 설치된 사용자 지정 노드를 나열합니다.

• comfy_download_model - URL을 통해 모델을 선택한 models/<folder>에 다운로드합니다(CivitAI 토큰 지원).

18) 진단 (v1.8.0)

워크플로우 내부 조사, 하드웨어 평가, 역추적 추출 및 신뢰 확인에 사용합니다.

• comfy_extract_schema - 워크플로 수준에서 제어 가능한 매개변수 + 종속성 요약 (매개변수 목록, 모델 종속성, 임베딩 참조, 출력 노드, summary_only 모드 포함).

• comfy_fetch_logs - /history/{prompt_id}에서 오류 역추적(traceback) + 완료된 노드 목록만 추출 — status.exec_info.errors 및 status.messages 형태를 모두 처리합니다.

• comfy_inspect_workflow - 신뢰 검사: 모든 class_type을 기본/사용자 정의로 분류하고 신뢰할 수 없는 워크플로를 큐에 넣기 전에 경고를 표시합니다.

• comfy_recommend_runtime - 하드웨어 판정 (ok / marginal / cloud) + 이 하드웨어에 적합한 comfy-cli 설치 플래그.

• comfy_suggest_timeout - 장기 실행 출력 클래스를 기반으로 한 워크플로별 HTTP 타임아웃 제안 (기본 300초, 학습 시 최대 3600초).

19) 편의 기능 (v1.8.0)

에이전트가 수동으로 스크립팅해야 하는 다단계 흐름을 압축하는 데 사용합니다.

• comfy_install_workflow_deps - 워크플로가 참조하는 모든 누락된 사용자 정의 노드 패키지를 자동 설치합니다 (comfy node install-deps --workflow를 래핑).

• comfy_run_with_inputs - 로컬 이미지 업로드 + 워크플로 입력으로 주입 + 큐에 추가 — img2img / inpaint의 3단계 흐름을 한 번의 호출로 축소합니다.

• comfy_randomize_seeds - seed=-1 센티넬을 암호학적 등급의 무작위 uint32 값으로 대체합니다. force=True는 모든 시드 위젯을 무작위화합니다.

20) 데스크톱 인스턴스 + 아티팩트 + 워커

작업 공간이나 포트를 추측하는 대신 정확히 연결된 데스크톱 설치를 제어하는 데 사용합니다.

• comfy_instance_doctor - 연결된 PID, 소유자/슈퍼바이저, 포트, 코드/데이터/사용자/입력/출력/모델 루트, 데스크톱 설치, 버전 및 보안 경고를 확인합니다.

• comfy_list_artifacts - 이미지, 비디오, 오디오, 메시 및 기타 출력물을 인벤토리화하며, 기록 재설정 후 로컬 출력 디렉터리 대체 기능을 제공합니다.

• comfy_get_artifact - 경로 탐색을 허용하지 않고 하나의 출력 아티팩트에 대한 안전한 메타데이터를 확인합니다.

• comfy_get_environment_status - 구성/캐시된 comfy-env 환경 및 런타임 상태를 검사합니다.

• comfy_list_workers - 활성 격리 워커, PID, 환경 및 상태를 나열합니다.

MCP 리소스

6개의 고정 리소스:

• comfy://system/info - 시스템 통계, GPU 정보, ComfyUI 버전

• comfy://server/capabilities - 감지된 서버 프로필, 버전, 프론트엔드 버전, 인증 방법, WebSocket 가용성, OpenAPI 버전, 캐시 제공자

• comfy://nodes/catalog - 노드 카탈로그 미리보기 (처음 100개 이름)

• comfy://models/{folder} - 폴더별 모델 목록 (checkpoints, loras, vae, diffusion_models, text_encoders 등)

• comfy://embeddings - 사용 가능한 임베딩

• comfy://api/openapi - 연결된 배포가 /openapi.json을 노출할 때 선택적 OpenAPI 3.1 수집; 그렇지 않으면 {"error": ...} 반환.

추가로 4개의 리소스 템플릿 (매개변수화된 URI):

• comfy://nodes/catalog/{page} - 페이지별 노드 카탈로그, 페이지당 100개 노드 ({page} = 0, 1, 2, ...)

• comfy://nodes/by-category/{category} - 주어진 접두사로 시작하는 카테고리의 노드 class_types (예: sampling, loaders/video)

• comfy://templates/catalog - ComfyUI 코어 + 사용자 정의 노드가 제공하는 워크플로 템플릿 (/workflow_templates 경유)

• comfy://docs/{node_class} - /docs/<class>/en.md의 지역화된 임베디드 Markdown, 구조적 포크 및 객체 정보 대체 포함.

사용 방법 (실용 워크플로)

1. MCP 클라이언트를 ComfyPilot에 연결합니다.

2. 시스템 상태와 VRAM 여유 공간을 확인합니다.

3. 워크플로를 구축합니다 (템플릿 또는 사용자 정의 API JSON).

4. 유효성을 검사한 다음 프롬프트를 큐에 추가합니다.

5. 완료될 때까지 진행 상황을 모니터링합니다.

6. 출력 이미지를 검색합니다 (채팅에 인라인으로 표시).

7. 필요한 경우 디스크/TD/Blender로 라우팅합니다. 안정적인 이정표에서 스냅샷을 저장합니다.

잘하는 것

• 대화를 통해 ComfyUI 워크플로를 구축하고 반복 개선합니다.

• 11개 모델 패밀리(SD 1.5, SDXL, SD 3.5, Flux 2, Qwen-Image, Wan 2.2, LTX-2, HunyuanVideo, Hunyuan3D, ACE-Step, Ernie Image)에 걸친 패밀리 인식 생성으로 이미지, 비디오, 3D 메시, 음악을 다룹니다. 또한 5개의 패밀리 무관 의도(SUPIR을 통한 초해상도, RIFE/FILM을 통한 프레임 보간, SAM 3.1을 통한 세분화, 네이티브 LoRA 학습, Stable Audio를 통한 텍스트-오디오)를 지원합니다.

• 모든 패밀리에 대한 번들 블루프린트(저장소 내 13개 제공)로 시작하여 거기서 사용자 정의합니다.

• 6단계 워크플로 검증(스키마 + 카탈로그 + 그래프 + 사이클 방지 + 환경 + 실행 위험)으로 ComfyUI에 도달하기 전에 끊어진 링크, 사이클, 누락된 모델, 사용 중단된 모델, 과도한 크기의 잠재 변수를 포착합니다.

• VRAMGuard를 통해 GPU 리소스를 모니터링하고 OOM 상황을 방지합니다.

• 생성된 이미지를 채팅에 직접 반환합니다 (이미지 콘텐츠 블록).

• TouchDesigner 및 Blender로의 앱 간 출력 라우팅 (원자적 쓰기 + 사이드카 매니페스트: prompt_id, 시드, 모델 참조, 차원).

• 비파괴적 워크플로 실험을 위한 스냅샷/복원, 이제 재시작 후에도 선택적으로 유지됩니다.

• 기술 라이브러리를 통해 재사용 가능한 워크플로 패턴을 학습하고 재생합니다.

• 매개변수 스윕 (단일 위젯 값의 N개 변형을 큐에 추가).

• 저장된 PNG의 임베디드 메타데이터에서 워크플로를 다시 가져옵니다.

• 모든 워크플로를 Mermaid로 렌더링하여 빠른 시각적 검사를 수행합니다.

• HuggingFace 및 CivitAI에서 직접 모델을 검색합니다.

잘하지 못하는 것

• 예술적 방향을 자체적으로 대체하지 못합니다.

• 실시간 비디오 출력 스트리밍 (스냅샷 및 폴링, 라이브 프레임 아님).

• 반복적 개선 없이 "한 번에 완벽한 생성"을 하지 못합니다.

• 작동하는 ComfyUI 인스턴스(클라우드 또는 로컬) 없이는 실행되지 않습니다. 수명 주기 도구(comfy_launch_server, comfy_install_node, comfy_install_workflow_deps, comfy_download_model)는 로컬 설치를 처음부터 준비 상태로 만들 수 있지만, PATH에 comfy-cli가 필요합니다. 먼저 pipx install comfy-cli 또는 uvx --from comfy-cli comfy ...로 설치하세요.

모델 패밀리

11개의 일급 모델 패밀리와 5개의 패밀리 무관 의도 오버라이드. 각 패밀리에는 올바른 그래프 토폴로지에 맞는 워크플로를 생성하는 빌더 템플릿(또는 여러 개)이 있습니다. 패밀리는 체크포인트 파일 이름에서 감지됩니다. checkpoint= 매개변수를 전달하여 재정의할 수 있습니다. 의도 오버라이드는 패밀리 감지를 건너뛰고 의도 이름으로 디스패치합니다.

의도 오버라이드 (패밀리 무관; 감지된 체크포인트 패밀리와 관계없이 의도 이름으로 디스패치):

전송 방식

• stdio (기본값) - Claude Code, Claude Desktop, Cursor 같은 로컬 클라이언트에 가장 적합합니다.

• streamable-http - 호스팅/원격 배포에 가장 적합합니다. 다음으로 활성화:

uv run comfypilot --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8765

지원 매트릭스

빠른 설정

옵션 1: MCPB (원클릭, Claude Desktop)

Claude Desktop 사용자에게 가장 쉬운 방법:

1. 최신 릴리스에서 comfypilot-v1.9.0.mcpb를 다운로드합니다.

2. 파일을 더블 클릭하거나 (Claude Desktop의 설정 > 확장 패널로 드래그 앤 드롭합니다).

3. Claude Desktop이 COMFY_URL, COMFY_API_KEY 및 기타 구성 필드에 대한 양식을 렌더링합니다 — 필요한 항목을 입력하세요.

4. 설치를 클릭합니다. 재시작은 자동으로 처리됩니다.

MCPB는 type: "uv" 서버 모드를 사용하므로 Python 종속성(mcp, httpx, pydantic, websockets)은 첫 실행 시 uv에 의해 해결됩니다. 호스트에 uv가 설치되어 있어야 합니다 — uv 설치.

번들은 manifest.json + pyproject.toml + 전체 src/comfy_mcp/ 패키지 + 13개의 번들 블루프린트를 포함합니다. 매니페스트: manifest.json.

옵션 2: 로컬 개발 런타임

git clone https://github.com/dreamrec/ComfyPilot.git
cd ComfyPilot
uv sync
uv run comfypilot

옵션 3: Claude Code 플러그인

claude plugin add /path/to/ComfyPilot

옵션 4: Codex

체크아웃을 설치하고 stdio 서버를 등록합니다:

uv sync
codex mcp add comfypilot --env COMFY_URL=http://127.0.0.1:8188 -- uv run --directory /path/to/ComfyPilot comfypilot

Codex는 MCP 구성을 ~/.codex/config.toml에 저장합니다. CLI, IDE 확장 및 데스크톱 앱이 해당 구성을 공유합니다. MCP 서버를 변경한 후 Codex를 다시 시작하세요.

로컬 재정의

ComfyUI 인스턴스가 127.0.0.1:8188이 아닌 다른 곳(Tailscale, 원격 LAN, 사용자 지정 포트)에 있는 경우 .mcp.local.json.example을 .mcp.local.json으로 복사하고 편집하세요. .mcp.local.json 파일은 gitignore 처리되므로 머신별 URL과 비밀이 커밋되지 않습니다.

MCP 번들 (표준화)

ComfyPilot은 저장소 내에 표준 MCP 번들을 제공합니다:

• mcp/manifest.json

• mcp/profiles/claude-desktop.json, cursor.json, generic.json

번들 프로필 JSON 파일은 --directory와 함께 uv run을 고정합니다. 클라이언트 구성에 복사할 때 /path/to/ComfyPilot을 체크아웃 경로로 바꾸세요. 이 저장소 내에서 실행하는 경우 .mcp.json은 이미 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}를 사용합니다.

수동 클라이언트 구성 예시 (Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "comfypilot": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/ComfyPilot", "comfypilot"],
      "env": {
        "COMFY_URL": "http://127.0.0.1:8188",
        "COMFY_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

환경 변수

테스트 스위트

테스트 스위트 실행:

uv run pytest -v

특정 카테고리 실행:

uv run pytest tests/test_builder.py -v

간단한 스모크 테스트 실행:

uv run pytest -q

안정성 습관

모든 의미 있는 작업에서 다음을 필수로 간주하십시오: 생성 전 VRAM 확인, 워크플로 변경 전 스냅샷, 빌드 후 검증, 오류 후 comfy_detect_instability 확인.

라이선스

MIT

dreamrec // ComfyPilot // live laugh diffuse