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Comfy Pilot

作者 ConstantineB6 · ConstantineB6/comfy-pilot

ComfyUI に埋め込まれた Claude コード — 必要なワークフローを記述し、Pilot がグラフを編集し、HuggingFace/CivitAI からモデルを取得し、不足しているノードをインストールします。

Comfy-pilot は、ComfyUI 自体の内部でクロード コードを実行する ComfyUI カスタム ノードです。埋め込み xterm.js ターミナル、クロードに現在のノード グラフへの直接読み取り/書き込みアクセスを与える MCP サーバー、プレビュー/画像保存ノードの画像分析、および HuggingFace / CivitAI / 直接 URL からモデルを取得したり、レジストリからカスタム ノードをインストールしたりするインストーラーです。 「ControlNet を使用して SDXL ワークフローを構築してください」と尋ねると、メニューを探す代わりにグラフが自動的に組み立てられます。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

comfy-pilot.replay ▶ 準備完了
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インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "comfy-pilot": {
      "command": "comfy",
      "args": [
        "node",
        "install",
        "comfy-pilot"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "comfy-pilot": {
      "command": "comfy",
      "args": [
        "node",
        "install",
        "comfy-pilot"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "comfy-pilot": {
      "command": "comfy",
      "args": [
        "node",
        "install",
        "comfy-pilot"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "comfy-pilot": {
      "command": "comfy",
      "args": [
        "node",
        "install",
        "comfy-pilot"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "comfy-pilot",
      "command": "comfy",
      "args": [
        "node",
        "install",
        "comfy-pilot"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "comfy-pilot": {
      "command": {
        "path": "comfy",
        "args": [
          "node",
          "install",
          "comfy-pilot"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add comfy-pilot -- comfy node install comfy-pilot

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: Comfy Pilot

1 行の説明から SDXL ワークフローを足場にする

👤 ドラッグするよりも記述したい ComfyUI ユーザー ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング: ワークフローで何をしたいかはわかっています。 配線に 20 分も費やしたくないでしょう。

前提条件
  • ComfyUI + comfy-pilot をインストール — comfy ノード comfy-pilot をインストールする
  • クロードコード CLI — 見つからない場合は、Pilot が自動的にインストールします
フロー
  1. ComfyUI でパイロットを開く
    Pilot ターミナルを開き、「ControlNet 深度調整機能を備えた SDXL テキストから画像へのワークフローを構築してください。」と言います。✓ コピーしました
    → ノードグラフが組み立てられます。 モデルが見つからない場合はインストールします
  2. 実行してください
    プロンプト='大聖堂の内部、柔らかい光' と深度マップを指定してワークフローを実行します。✓ コピーしました
    → 生成された画像。 ワークフローが保存されました

結果: 20 個のノードを手動で配置しなくても機能するワークフロー。

注意点
  • パイロットが見つけられないエキゾチックなモデルを求める — HuggingFace リポジトリ URL または CivitAI ID を入力します。 パイロットは指定されたものをダウンロードします
組み合わせ: comfyui-mcp-server

既存の乱雑なワークフローをリファクタリングする

👤 有機的に成長したワークフローを持つユーザー ⏱ ~25 min intermediate

使うタイミング: グラフには 60 個のノードがあり、半分は未使用なので、クリーンな状態にしたいと考えています。

フロー
  1. クリーンアップ計画を依頼する
    現在のグラフを分析してください。 デッドノードと冗長ブランチをリストします。✓ コピーしました
    → クロードは MCP 経由でグラフを読み取り、計画を作成します
  2. 適用する
    適用します。ただし、プレビュー イメージ ノードは最後に残しておきます。✓ コピーしました
    → ノードが削除されました。 エッジは再配線されています。 そのままの状態でプレビュー

結果: よりクリーンで編集しやすいワークフロー。

注意点
  • ダウンストリームのカスタム コードが依存するノードの削除 — 破壊的な操作の前にパイロット リストがノードに触れるようにする

ワークフローに必要なカスタム ノードを自動インストールする

👤 サードパーティのワークフローを開いている人 ⏱ ~10 min beginner

使うタイミング: ワークフローをインポートしましたが、ComfyUI はカスタム ノードが欠落していると報告します。

フロー
  1. パイロットに解決を依頼する
    このワークフローに必要なカスタム ノードを見つけてインストールします。✓ コピーしました
    → パイロットは欠落しているノードをリストし、レジストリからインストールします
  2. 確認する
    リロードして、グラフに赤い枠がなくなっていることを確認します。✓ コピーしました
    → グラフはきれいに検証されます

結果: 依存関係を調べなくても未知のワークフローが使用可能。

注意点
  • 未知のカスタム ノードの大規模なインストール — Pilot に多数のインストールを実行させる前に、パッケージ ソースを抜き打ちチェックする

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

comfy-pilot + comfyui-mcp-server

パイロット作成者のワークフロー。 MCP サーバーは他のクライアントからそれらを実行します

Pilot にワークフローを構築してもらいます。 次に、Claude Desktop から comfyui-mcp-server 経由で実行します。✓ コピーしました
comfy-pilot + filesystem

Pilot が作成するアセットとワークフローを整理する

Pilot がワークフローを保存した後、日付の付いた名前を付けて ./workflows/<project>/ に移動します。✓ コピーしました
comfy-pilot + mcp-image

同じプロンプト上でローカルの ComfyUI の結果を Gemini 世代と比較します

Pilot のワークフローと mcp-image を通じて同じプロンプトを実行します。 出力の差分を確認します。✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
graph.list_nodes / graph.get_node optional filter 現在のワークフローを読む 0
graph.create_node / graph.connect type, parent, edges ノードとワイヤーエッジを作成する 0
image.analyze node_id (Preview/Save) 生成された画像を検査して次のステップを決定する 0
model.download source (HF repo, CivitAI id, or URL), target チェックポイント/LoRAの欠落 bandwidth
nodes.install custom node package(s) カスタム ノードが欠落しているか、自動的に必要になる bandwidth

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
ローカルコンピューティングのみ
呼び出しあたりのトークン
小規模 (グラフ操作); 画像/モデルのバイトがディスクと帯域幅を支配します
金額
無料; GPU + 帯域幅
ヒント
大規模なモデル バンドルをダウンロードする前に Pilot に確認してもらいます。 多くのワークフローはチェックポイントを共有します。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管: ダウンロード速度を高めるために HF または CivitAI トークンを追加する場合は、環境変数を使用します。
データ送信先: HuggingFace / CivitAI / あなたが承認した直接 URL からのダウンロード; それ以外の場合はローカル。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

パイロットターミナルが開かない

comfy ノードインストール comfy-pilot 経由で再インストールします。 ComfyUI を再起動してください。

確認: ComfyUI → Manager → Installed, confirm comfy-pilot listed
企業プロキシの背後でカスタム ノードのインストールが失敗する

起動前に ComfyUI プロセス環境で HTTPS_PROXY を設定します。

確認: env | grep -i proxy in the ComfyUI terminal
モデルのダウンロードが途中で停止する

ダウンロードを再実行して再開します。 互換性のあるソースでは、パイロットは中断したところから再開されます。

確認: Re-run model.download with the same target path

代替案

Comfy Pilot 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
comfyui-mcp-serverComfyUI 内で作成するのではなく、外部 MCP クライアントからワークフローを実行したい埋め込み端子はありません。 異なる表面
mcp-imageローカルの ComfyUI よりもクラウド Gemini を好む制御が少なくなります。 画像ごとに支払う
everart事前トレーニングされたスタイルモデルが必要です異なるプロバイダー

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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