どのような依存関係が必要ですか?
ComfyUI をインストールし、ローカルのポート 8188 で起動しておく必要があります。Python 3.8 以上と `requirements.txt` のパッケージが必要です。モデルは `<ComfyUI_dir>/models/checkpoints/` に配置してください。
@joenorton
基本情報
ローカルの ComfyUI 向けの、Python 製の軽量な MCP(Model Context Protocol)サーバー
以下の設定を使って、このサーバーを MCP 対応クライアントに追加してください。
{
"mcpServers": {
"comfyui-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"main.py",
"--port",
"8188"
]
}
}
}ツール一覧はまだありません
この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。
ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。
ローカルの ComfyUI インスタンスを使って、AI エージェントが画像、音声、動画を生成し、反復的に磨き上げられるようにする軽量な MCP(Model Context Protocol)サーバーです。generate_image、generate_song、regenerate、view_image、ジョブ管理、公開といったツールを、自然な会話を通じて提供します。
リポジトリをクローンし、pip install -r requirements.txt で依存関係をインストールします。ComfyUI がローカルで動作していること(デフォルトのポートは 8188)を確認したら、python server.py でサーバーを起動します。サーバー URL http://127.0.0.1:9000/mcp を記載し、"type": "streamable-http" または "type": "http" を指定した .mcp.json ファイルを追加して、AI クライアント(例:Cursor、Claude、n8n)を接続します。同梱の test_client.py を使えば、AI クライアントなしでセットアップを確認できます。
regenerate による反復的な改善(プロンプトの書き直しは不要)(filename, subfolder, type) によるアセットの識別で、後続の操作も確実にview_image によるエージェント向けの任意の視覚フィードバックComfyUI をインストールし、ローカルのポート 8188 で起動しておく必要があります。Python 3.8 以上と `requirements.txt` のパッケージが必要です。モデルは `<ComfyUI_dir>/models/checkpoints/` に配置してください。
サーバーは Streamable HTTP トランスポート(WebSocket ではなく HTTP ベース)を使い、デフォルトで `http://127.0.0.1:9000/mcp` にバインドします。クライアントは `"type": "streamable-http"` または `"type": "http"` で接続できます。
アセットは ComfyUI を実行しているマシンのローカルに保存され、一時的なものです。`asset_id` の参照は、MCP サーバーが動作している間かつ 24 時間の TTL(変更可能)以内に限り有効です。サーバーを再起動するとアセットは失われます。
認証機能は組み込まれていません。サーバーは localhost にのみバインドするため、リバースプロキシや認証レイヤーなしで外部に公開しないでください。
アセットレジストリは一時的なもので(サーバー再起動で消失)、アセットは 24 時間で期限切れになり(`COMFY_MCP_ASSET_TTL_HOURS` で変更可能)、`view_image` は画像形式(PNG、JPEG、WebP、GIF)のみに対応します。ワークフローをツールとして自動公開するには、`PARAM_*` プレースホルダーを含める必要があります。
This open-source curriculum introduces the fundamentals of Model Context Protocol (MCP) through real-world, cross-language examples in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust and Python. Designed for developers, it focuses on practical techniques for building modular, scalable,
Open-source MCP to use Blender with any LLM
MCP Toolbox for Databases is an open source MCP server for databases.
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