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ComfyUI MCP Server

作者 joenorton · joenorton/comfyui-mcp-server

MCP ツールとしてのローカル ComfyUI — ComfyUI UI を開かずに、画像、音声、ビデオを生成し、ワークフローを実行し、アセットを管理します。

comfyui-mcp-server は、ローカルで実行されている ComfyUI (ポート 8188) を任意の MCP クライアントにブリッジします。 エージェントは、イメージの生成と再生成、カスタム ワークフローの送信、ジョブのポーリングとキャンセル、生成されたアセットの表示、モデルの切り替え、出力の公開をすべて MCP ツール経由で行うことができます。 手動でノードをドラッグしたくない、反復的なクリエイティブ作業、バッチ生成、およびプログラムによるパイプライン実行に役立ちます。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

comfyui-mcp-server.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": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "server.py"
      ],
      "_inferred": false,
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188"
      }
    }
  }
}

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": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "server.py"
      ],
      "_inferred": false,
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188"
      }
    }
  }
}

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": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "server.py"
      ],
      "_inferred": false,
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188"
      }
    }
  }
}

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": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "server.py"
      ],
      "_inferred": false,
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188"
      }
    }
  }
}

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

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "comfyui-mcp-server",
      "command": "python",
      "args": [
        "server.py"
      ]
    }
  ]
}

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": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "command": {
        "path": "python",
        "args": [
          "server.py"
        ]
      }
    }
  }
}

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

claude mcp add comfyui-mcp-server -- python server.py

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: ComfyUI MCP Server

テキスト プロンプトを使用してイメージ コンセプトを反復する

👤 ComfyUI をローカルで使用するデザイナーとアーティスト ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング: ComfyUI を設定しましたが、ノード グラフではなくチャット経由で反復処理を行いたいと考えています。

前提条件
  • ComfyUI はポート 8188 で実行されます — ComfyUI のインストールに従ってください。 チェックポイント モデルが models/checkpoint/ にあることを確認します。
  • MCPサーバーが起動しました — python server.py (http://127.0.0.1:9000/mcp でリッスン)
フロー
  1. v1 を生成する
    画像を生成します: フォトリアルなポートレート、曇り光、1024×1280。✓ コピーしました
    → ジョブが送信されました。 ID が返されました。 完了すると画像が表示されます
  2. 微調整で再生する
    その種から再生します。わずかに暖かいトーンで構成を保ちます。✓ コピーしました
    → 同じ構図、暖色系
  3. 閲覧+公開
    最新の画像を表示します。 それを「portrait-final.png」としてギャラリーに公開します。✓ コピーしました
    → アセットのメタデータ + 公開 URL

結果: ノードをクリックすることなく反復を高速化します。

注意点
  • MCP サーバーが起動する前に ComfyUI を実行する必要があることを忘れる — 最初に ComfyUI を起動し、次に MCP サーバーを起動します
組み合わせ: filesystem

保存した ComfyUI ワークフローをチャットから開始する

👤 確立された ComfyUI ワークフローを持つチーム ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング: すでにワークフローを構築しています。 次に、それをプログラムで実行したいとします。

前提条件
  • ComfyUI に保存されたワークフロー — 名前を付けて保存 → ワークフロー JSON
フロー
  1. ワークフローをリストする
    私のワークフローをリストします。✓ コピーしました
    → 名前/ID を含む配列
  2. 実行してください
    'product-shot-v3' を、positive='大理石のセラミックマグ'、negative='blurry' で実行します。✓ コピーしました
    → ジョブが作成されました。 エコーされたパラメータ
  3. 待って結果を取得する
    終了したら教えて画像を見せてください。✓ コピーしました
    → 投票キュー。 完了したらアセットを返します

結果: チャットからのワークフロー オーケストレーション — バッチ実行に最適です。

注意点
  • ワークフロー参照カスタム ノードがインストールされていない — 実行する前に、ComfyUI に必要なカスタム ノードをインストールします。
組み合わせ: comfy-pilot

ビデオワークフローを使用して短いスクリプトをビデオに変換します

👤 ショートショートを制作するコンテンツクリエイター ⏱ ~45 min advanced

使うタイミング: ComfyUI ビデオ ワークフロー (AnimateDiff / Mochi など) があり、プロンプトを順番にフィードしたいと考えています。

フロー
  1. ビデオワークフローをロードする
    シーン リストを使用して「shorts-v2」ワークフローを実行します: [シーン プロンプト]。✓ コピーしました
    → キューに入れられたセグメント。 シーンごとの進行状況
  2. ステッチして公開する
    最終的なビデオを公開します。✓ コピーしました
    → 出力パス + メタデータの公開

結果: ローカル コンピューティング経由の短いビデオ。レンダリングごとにクラウド料金はかかりません。

注意点
  • 長いクリップでは GPU メモリが枯渇する — 解像度またはセグメントあたりのフレーム数を減らします。 順次バッチ

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

comfyui-mcp-server + comfy-pilot

この MCP を Claude-Code-in-ComfyUI エディターと組み合わせて、完全なパイプライン オーサリングを実現します。

comfy-pilot 経由でワークフローを構築し、この MCP サーバー経由で実行します。✓ コピーしました
comfyui-mcp-server + filesystem

生成されたアセットをプロジェクト フォルダーに整理する

各バッチの後に、出力を日付付きのファイル名で ./assets/<project>/ に移動します。✓ コピーしました
comfyui-mcp-server + mcp-image

1 回限りの Gemini gen には mcp-image を使用します。 ローカル SD/FLUX パイプライン用の ComfyUI

mcp-image 経由のドラフトヒーロー。 ComfyUI ワークフローを通じてブランド セットを配信します。✓ 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
generate_image prompt, settings 標準のテキストから画像への変換 local compute only
generate_song / generate_video prompt, workflow 専用のワークフローによるオーディオ/ビデオの生成 local compute
regenerate reference job_id, tweaks 以前の結果を反復処理する local compute
view_image asset_id アセットをインラインで表示する 0
get_queue_status / get_job / cancel_job job_id ライフサイクル管理 0
list_assets / get_asset_metadata filter 生成された出力を参照する 0
list_models / get_defaults / set_defaults optional model name チェックポイントを切り替えるかデフォルトを調整する 0
list_workflows / run_workflow name + inputs 保存したワークフローを実行する 0 to start
publish_asset / get_publish_info asset_id 最終資産をマークする 0

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
ローカルのみ — GPU によって制限されます
呼び出しあたりのトークン
プロンプトテキストは小さい。 アセットバイトが大きい
金額
無料 - 電気とハードウェア
ヒント
反復には、より低いステップ/より低い解像度を使用します。 キーパー用に完全な設定を予約します。

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: ローカル ComfyUI の認証情報がありません。 クラウドにプロキシする場合は、プロキシに認証を追加します。
データ送信先: ComfyUI はローカルで実行されます。 サーバートラフィックはデフォルトで 127.0.0.1 です。 ワークフローに応じて、HuggingFace / CivitAI からモデルをダウンロードします。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

接続が拒否されました 127.0.0.1:8188

まず ComfyUI を起動します。 UI がブラウザに読み込まれることを確認します。

確認: curl localhost:8188/system_stats
カスタム ノードが見つからないためワークフローが失敗する

ComfyUI Manager を開いて必要なカスタム ノードをインストールしてから、再試行してください。

確認: Manager → Install Missing Custom Nodes
ジョブはキューにあるが完了しない

ComfyUI の独自のコンソールで CUDA OOM またはモデルの読み込みエラーがないか確認してください。

確認: Inspect the ComfyUI terminal output

代替案

ComfyUI MCP Server 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
comfy-pilotクロードが ComfyUI 自体内でワークフローをドラフトできるエディターが必要です純粋な MCP サーバーではありません。 ComfyUI ノードのインストールが必要です
mcp-imageGemini によるゼロセットアップのクラウド生成が必要な場合画像ごとに支払います。 ワークフローの柔軟性が低下する
everartスタイルトレーニングされたクラウドモデルが必要な場合異なるプロバイダー

その他

リソース

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