ComfyUI MCP 服务器

1. 概述

• 一个用于将ComfyUI与MCP集成的服务器实现。
• ⚠️ 重要提示：此服务器需要一个正在运行的ComfyUI服务器。
  • 您必须自己托管一个ComfyUI服务器，
  • 或者能够访问现有的ComfyUI服务器地址。

2. 调试

2.1 ComfyUI调试

bash
python src/test_comfyui.py

2.2 MCP调试

bash
mcp dev src/server.py

3. 安装和配置

3.1 ComfyUI配置

• 编辑src/.env以设置ComfyUI主机和端口：

  env
  COMFYUI_HOST=localhost
  COMFYUI_PORT=8188

3.2 添加自定义工作流

• 若要添加新工具，请将您的工作流JSON文件放置在workflows目录中，并在系统中声明它们为新工具。

4. 内置工具

• text_to_image

  • 仅返回生成图像的URL。
  • 要获取实际图像：
    • 使用download_image工具，或
    • 在浏览器中直接访问该URL。

• download_image

  • 使用图像URL下载由其他工具（如text_to_image）生成的图像。

• run_workflow_with_file

  • 通过提供工作流JSON文件的路径来运行工作流。

    您应该这样请求代理

    Run comfyui workflow with text_to_image.json

  • CursorAI示例图像
    

• run_workflow_with_json

  • 通过直接提供工作流JSON数据来运行工作流。

    您应该这样请求代理

    Run comfyui workflow with this
    {
    "3": {
    "inputs": {
    "seed": 156680208700286,
    "steps": 20,
    ... (工作流JSON示例)
    }

5. 如何运行

5.1 使用UV（推荐）

• 示例mcp.json：

  json
  {
  "mcpServers": {
  "comfyui": {
  "command": "uv",
  "args": [
  "--directory",
  "PATH/MCP/comfyui",
  "run",
  "--with",
  "mcp",
  "--with",
  "websocket-client",
  "--with",
  "python-dotenv",
  "mcp",
  "run",
  "src/server.py:mcp"
  ]
  }
  }
  }

5.2 使用Docker

• 由于Docker容器不共享宿主机文件系统，使用download_image将图像下载到本地文件夹可能会比较困难。
• 当使用Docker时，请考虑：
  1. 在.env中设置RETURN_URL=false以接收字节形式的图像数据。
  2. 在.env中将COMFYUI_HOST设置为适当的地址（例如，host.docker.internal或您的服务器IP）。
  3. 注意：当使用二进制数据时，较大的图像负载可能超过响应限制。

5.2.1 构建Docker镜像

bash

首先构建镜像

docker image build -t mcp/comfyui .

json
{
"mcpServers": {
"comfyui": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-p",
"3001:3000",
"mcp/comfyui"
]
}
}
}

5.2.2 使用现有镜像

您也可以使用预构建的镜像。

json
{
"mcpServers": {
"comfyui": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-p",
"3001:3000",
"overseer66/mcp-comfyui"
]
}
}
}

5.2.3 使用SSE传输

1. 使用Docker运行SSE服务器：

   bash
   docker run -i --rm -p 8001:8000 overseer66/mcp-comfyui-sse

2. 配置mcp.json（如果需要，将localhost更改为您的IP或域名）：

   json
   {
   "mcpServers": {
   "comfyui": {
   "url": "http://localhost:8001/sse"
   }
   }
   }> 注意：在将新工作流添加为工具时，您需要重新构建并重新部署Docker镜像以使其可用。