Skip to main content
Glama

LM Studio → ComfyUI 이미지 생성기

ComfyUI MCP Server

ComfyUI 이미지 및 3D 생성을 단일 도구로 노출하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.
프롬프트를 자동 분류하여(사람, 건물, 일반 또는 3D) 올바른 워크플로우를 자동으로 선택합니다.

AI 어시스턴트에 완벽합니다 – MCP로 연결하면 LLM이 자산을 직접 생성할 수 있습니다.


기능

  • 🧠 스마트 프롬프트 분류 – 사람, 건물 또는 3D 모델을 원하는지 감지합니다.

  • 🖼️ 2D 생성 – 자신만의 ComfyUI 워크플로우(general, people, buildings)를 사용합니다.

  • 🤖 3D 생성(Hunyuan3D) – 먼저 참조 이미지를 생성한 다음 3D 워크플로우를 실행합니다.

  • 🔌 MCP 도구 – 모든 MCP 클라이언트에 generate_asset_tool(prompt, workflow_type, size)를 노출합니다.

  • 📂 워크플로우 폴더 – .json 워크플로우를 ./workflows/에 넣으세요.


Related MCP server: comfyui-mcp

설정

1. 사전 요구 사항

  • Python 3.10+

  • ComfyUI가 API가 활성화된 상태로 로컬에서 실행 중이어야 합니다(기본값 http://127.0.0.1:8188).

  • ComfyUI 워크플로우가 .json 파일로 내보내져 있어야 합니다.

2. 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

3. 워크플로우 배치

ComfyUI 워크플로우 JSON 파일을 workflows/ 폴더에 넣으세요. 파일 이름은 정확히 일치해야 합니다:

general.json

people.json

buildings.json

3d_simple.json

⚠️ 3D에 중요한 사항: 3d_simple.json에는 ID가 "26"인 LoadImage 노드가 반드시 포함되어야 합니다. 코드는 업로드된 참조 이미지를 workflow["26"]["inputs"]["image"]에 주입합니다.

  1. 구성(선택 사항) ComfyUI URL을 재정의하려면 .env 파일을 만드세요:

text COMFY_URL=http://127.0.0.1:8188 설정하지 않으면 기본값은 http://127.0.0.1:8188입니다.

사용법

MCP 서버 실행

bash python mcp_server.py

서버가 시작되고 generate_asset_tool 도구를 등록합니다.

도구 매개변수

prompt (str, required): 생성할 내용에 대한 설명입니다.

workflow_type (str, optional): "people", "buildings", "general" 또는 "3d_simple". 생략하면 자동 감지됩니다.

size (str, optional): "512x512", "512x768" 또는 "768x512". 생략하면 자동 선택됩니다.

MCP 클라이언트 예시

json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "a futuristic cyberpunk girl with neon hair" } } → 사람을 자동 감지하고, people.json을 512x768 크기로 사용하여 이미지 URL을 반환합니다.

json { "tool": "generate_asset_tool", "arguments": { "prompt": "turn this into a 3d model: a wooden chair", "workflow_type": "3d_simple" } } → (general을 통해) 참조 이미지를 생성한 다음, 3d_simple.json을 실행합니다. 두 URL을 모두 반환합니다.

작동 방식

분류 – 프롬프트에서 키워드(girl, building, 3d 등)를 스캔하여 올바른 워크플로우와 해상도를 선택합니다.

프롬프트 주입 – CLIPTextEncode 노드를 찾아 포지티브 프롬프트(사용자 프롬프트)와 네거티브 프롬프트(내장 프리셋)를 채웁니다.

랜덤 시딩 – 매번 고유한 결과를 얻기 위해 KSampler 시드를 무작위화합니다.

대기열 및 폴링 – /prompt를 통해 ComfyUI로 워크플로우를 보내고, 결과가 준비될 때까지 /history를 폴링합니다.

출력 – 생성된 파일을 보거나 다운로드할 수 있는 전체 URL을 반환합니다.

오류 처리

ComfyUI가 실행 중이 아니면 – ERROR를 반환합니다.

실패 시 – 자동으로 최대 2회 재시도합니다.

상세 로그가 콘솔에 출력됩니다.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server exposing a local (or LAN) ComfyUI instance's HTTP API as tools, so an LLM client can queue generations, inspect the queue/history, upload reference images, browse installed models/nodes, and pull back generated images.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server that enables AI agents to control a local ComfyUI instance for image generation, allowing workflow understanding, parameter modification, execution, and model discovery.
    11 npm
    3
    Apache 2.0