LM Studio → ComfyUI 画像ジェネレーター

ComfyUI MCP サーバー

ComfyUIの画像＆3D生成を単一のツールとして公開するMCP（Model Context Protocol）サーバー。
プロンプト（people、buildings、general、3D）を自動分類し、適切なワークフローを自動選択します。

AIアシスタントに最適 – MCP経由で接続し、LLMに直接アセットを生成させましょう。

特徴

• 🧠 スマートなプロンプト分類 – 人、建物、3Dモデルのどれを望んでいるかを検出します。

• 🖼️ 2D生成 – 自分のComfyUIワークフロー（general、people、buildings）を使用します。

• 🤖 3D生成（Hunyuan3D） – 最初に参照画像を生成し、次に3Dワークフローを実行します。

• 🔌 MCPツール – 任意のMCPクライアントにgenerate_asset_tool(prompt, workflow_type, size)を公開します。

• 📂 ワークフローフォルダー – .jsonワークフローを./workflows/に配置します。

Related MCP server: comfyui-mcp

セットアップ

1. 前提条件

• Python 3.10+

• ComfyUI がローカルで実行され、APIが有効になっていること（デフォルトはhttp://127.0.0.1:8188）。

• ComfyUIワークフローが.jsonファイルとしてエクスポートされていること。

2. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

3. ワークフローの配置

ComfyUIワークフローのJSONファイルをworkflows/フォルダーに配置します。 ファイル名は正確に一致する必要があります：

general.json

people.json

buildings.json

3d_simple.json

⚠️ 3Dに関する重要事項：3d_simple.jsonにはID「26」のLoadImageノードが必ず含まれている必要があります。コードはアップロードされた参照画像をworkflow["26"]["inputs"]["image"]に注入します。

4. 設定（オプション） ComfyUIのURLを上書きするために.envファイルを作成します：

text COMFY_URL=http://127.0.0.1:8188 設定されていない場合は、http://127.0.0.1:8188がデフォルトになります。

使用方法 MCPサーバーを実行 bash python mcp_server.py サーバーが起動し、generate_asset_toolツールを登録します。

ツールのパラメータ prompt（str、必須）：生成する内容の説明。

workflow_type（str、オプション）： "people", "buildings", "general", または "3d_simple"。省略した場合 – 自動検出されます。

size（str、オプション）： "512x512", "512x768", または "768x512"。省略した場合 – 自動選択されます。

MCPクライアントからの例 json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "a futuristic cyberpunk girl with neon hair" } } → 自動的にpeopleを検出し、people.jsonをサイズ512x768で使用して、画像URLを返します。

json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "turn this into a 3d model: a wooden chair", "workflow_type": "3d_simple" } } → （general経由で）参照画像を生成し、それに対して3d_simple.jsonを実行します。両方のURLを返します。

仕組み 分類 – プロンプト内のキーワード（girl、building、3dなど）をスキャンして、適切なワークフローと解像度を選択します。

プロンプト注入 – CLIPTextEncodeノードを見つけ、ポジティブプロンプト（ユーザープロンプト）とネガティブプロンプト（組み込みプリセット）を入力します。

ランダムシード – KSamplerのシードをランダム化して、毎回ユニークな結果を生成します。

キュー＆ポーリング – /promptを介してワークフローをComfyUIに送信し、結果が準備できるまで/historyをポーリングします。

出力 – 生成されたファイルを表示・ダウンロードするための完全なURLを返します。

エラーハンドリング ComfyUIが実行されていない場合 – ERRORを返します

失敗した場合 – 自動的に最大2回再試行します。

詳細なログがコンソールに出力されます。