LM Studio → ComfyUI Generador de imágenes

ComfyUI MCP Server

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que expone la generación de imágenes y 3D de ComfyUI como una sola herramienta.
Clasifica automáticamente tu prompt (personas, edificios, general o 3D) y selecciona el flujo de trabajo adecuado automáticamente.

Perfecto para asistentes de IA – conéctalo vía MCP y deja que tu LLM genere activos directamente.

Características

• 🧠 Clasificación inteligente del prompt – detecta si quieres una persona, un edificio o un modelo 3D.

• 🖼️ Generación 2D – utiliza tus propios flujos de trabajo de ComfyUI (general, people, buildings).

• 🤖 Generación 3D (Hunyuan3D) – genera primero una imagen de referencia y luego ejecuta el flujo de trabajo 3D.

• 🔌 Herramienta MCP – expone generate_asset_tool(prompt, workflow_type, size) a cualquier cliente MCP.

• 📂 Carpeta de flujos de trabajo – coloca tus flujos de trabajo .json en ./workflows/.

Configuración

1. Requisitos previos

• Python 3.10+

• ComfyUI ejecutándose localmente con la API habilitada (por defecto http://127.0.0.1:8188).

• Tus flujos de trabajo de ComfyUI exportados como archivos .json.

2. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

3. Coloca tus flujos de trabajo

Coloca tus archivos JSON de flujo de trabajo de ComfyUI en la carpeta workflows/. Los nombres de archivo deben coincidir exactamente:

general.json

people.json

buildings.json

3d_simple.json

⚠️ Importante para 3D: tu 3d_simple.json DEBE contener un nodo LoadImage con el ID "26". El código inyecta la imagen de referencia subida en workflow["26"]["inputs"]["image"].

4. Configurar (opcional) Crea un archivo .env para sobrescribir la URL de ComfyUI:

text COMFY_URL=http://127.0.0.1:8188 Si no se establece, usa por defecto http://127.0.0.1:8188.

Uso

Ejecutar el servidor MCP

bash python mcp_server.py

El servidor se iniciará y registrará la herramienta generate_asset_tool.

Parámetros de la herramienta

prompt (str, obligatorio): descripción de lo que se va a generar.

workflow_type (str, opcional): "people", "buildings", "general" o "3d_simple". Si se omite – se detecta automáticamente.

size (str, opcional): "512x512", "512x768" o "768x512". Si se omite – se selecciona automáticamente.

Ejemplo desde un cliente MCP

json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "a futuristic cyberpunk girl with neon hair" } } → Detecta automáticamente personas, utiliza people.json con tamaño 512x768, devuelve una URL de imagen.

json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "turn this into a 3d model: a wooden chair", "workflow_type": "3d_simple" } } → Genera una imagen de referencia (mediante general) y luego ejecuta 3d_simple.json sobre ella. Devuelve ambas URLs.

Cómo funciona

• Clasificación – escanea tu prompt en busca de palabras clave (girl, building, 3d, etc.) para elegir el flujo de trabajo y la resolución adecuados.

• Inyección de prompt – encuentra nodos CLIPTextEncode y rellena el prompt positivo (el prompt del usuario) y el prompt negativo (ajustes predefinidos).

• Semilla aleatoria – aleatoriza las semillas de KSampler para obtener resultados únicos cada vez.

• Cola y sondeo – envía el flujo de trabajo a ComfyUI mediante /prompt y consulta /history hasta que el resultado esté listo.

• Salida – devuelve la URL completa para ver/descargar el archivo generado.

Manejo de errores

• Si ComfyUI no está en ejecución – devuelve ERROR

• Ante un fallo – reintenta automáticamente hasta 2 veces.

• Se imprimen registros detallados en la consola.