ComfyUI MCP Server
LM Studio → ComfyUI-Bildgenerator
ComfyUI MCP Server
Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der die Bild- & 3D-Generierung von ComfyUI als ein einziges Werkzeug bereitstellt.
Er klassifiziert deinen Prompt automatisch (Personen, Gebäude, allgemein oder 3D) und wählt automatisch den richtigen Workflow.
Perfekt für KI-Assistenten – verbinde es über MCP und lass dein LLM Assets direkt generieren.
Funktionen
🧠 Intelligente Prompt-Klassifizierung – erkennt, ob du eine Person, ein Gebäude oder ein 3D-Modell möchtest.
🖼️ 2D-Generierung – verwendet deine eigenen ComfyUI-Workflows (
general,people,buildings).🤖 3D-Generierung (Hunyuan3D) – generiert zuerst ein Referenzbild und führt dann den 3D-Workflow aus.
🔌 MCP-Tool – stellt
generate_asset_tool(prompt, workflow_type, size)jedem MCP-Client zur Verfügung.📂 Workflow-Ordner – lege deine
.json-Workflows in./workflows/ab.
Related MCP server: comfyui-mcp
Einrichtung
1. Voraussetzungen
Python 3.10+
ComfyUI läuft lokal mit aktivierter API (Standard:
http://127.0.0.1:8188).Deine ComfyUI-Workflows, exportiert als
.json-Dateien.
2. Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt
3. Lege deine Workflows ab
Lege deine ComfyUI-Workflow-JSON-Dateien in den Ordner workflows/. Die Dateinamen müssen exakt übereinstimmen:
general.json
people.json
buildings.json
3d_simple.json
⚠️ Wichtig für 3D: Deine 3d\_simple.json MUSS einen LoadImage-Knoten mit der ID "26" enthalten. Der Code fügt das hochgeladene Referenzbild in workflow\["26"]\["inputs"]\["image"] ein.
4. Konfiguration (optional)
Erstelle eine .env-Datei, um die ComfyUI-URL zu überschreiben:
text COMFY_URL=http://127.0.0.1:8188 Falls nicht gesetzt, wird standardmäßig http://127.0.0.1:8188 verwendet.
Verwendung MCP-Server ausführen bash python mcp_server.py Der Server startet und registriert das Tool generate_asset_tool.
Tool-Parameter prompt (str, erforderlich): Beschreibung dessen, was generiert werden soll.
workflow_type (str, optional): "people", "buildings", "general" oder "3d_simple". Falls weggelassen – automatisch erkannt.
size (str, optional): "512x512", "512x768" oder "768x512". Falls weggelassen – automatisch ausgewählt.
Beispiel von MCP-Client json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "a futuristic cyberpunk girl with neon hair" } } → Erkennt automatisch Personen, verwendet people.json mit der Größe 512x768 und gibt eine Bild-URL zurück.
json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "turn this into a 3d model: a wooden chair", "workflow_type": "3d_simple" } } → Generiert ein Referenzbild (über general) und führt dann 3d_simple.json darauf aus. Gibt beide URLs zurück.
So funktioniert es Klassifizierung – durchsucht deinen Prompt nach Schlüsselwörtern (girl, building, 3d, usw.), um den richtigen Workflow und die richtige Auflösung auszuwählen.
Prompt-Injektion – findet CLIPTextEncode-Knoten und füllt den positiven Prompt (den Benutzer-Prompt) und den negativen Prompt (integrierte Voreinstellungen).
Zufällige Seeds – randomisiert KSampler-Seeds für jedes Mal einzigartige Ergebnisse.
Warteschlange & Abfrage – sendet den Workflow über /prompt an ComfyUI und fragt /history ab, bis das Ergebnis bereit ist.
Ausgabe – gibt die vollständige URL zurück, um die generierte Datei anzusehen/herunterzuladen.
Fehlerbehandlung Wenn ComfyUI nicht läuft – wird ERROR zurückgegeben.
Bei einem Fehler – wird automatisch bis zu 2-mal erneut versucht.
Detaillierte Logs werden in der Konsole ausgegeben.
This server cannot be deployed
Maintenance
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