ComfyUI MCP Server
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
.jsonen./workflows/.
Related MCP server: comfyui-mcp
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"].
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.
This server cannot be deployed
Maintenance
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