
ath-maas/pixelle-mcp
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ComfyUI + MCP + LLM https://pixelle.ai 기반의 오픈소스 멀티모달 AIGC 솔루션
개요
🎨 Pixelle MCP - 옴니모달 에이전트 프레임워크 ✨ MCP 프로토콜 기반의 AIGC 솔루션으로, 로컬 ComfyUI와 클라우드 ComfyUI(RunningHub) 모드를 모두 지원하며, 코드 없이 워크플로우를 MCP 도구로 원활하게 변환합니다. https://github.com/user-attachments/assets/65422cef-96f9-44fe-a82b-6a124674c417 - ✅ : 로컬 GPU 없이 워크플로우 실행을 가능하게 하는 RunningHub 클라우드 ComfyUI 지원 추가, - ✅ : 세 가지 서비스에서 통합 애플리케이션으로 아키텍처 리팩토링; CLI 도구 지원 추가; PyPI에 배포 - ✅ : LiteLLM 프레임워크 통합, Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen 등 다중 모델 지원 추가. - ✅ 🔄 : TISV(텍스트, 이미지, 음성, 비디오) 전체 모달 변환 및 생성 지원 - 🚀 ✅ : 로컬 ComfyUI 자체 호스팅 환경 + RunningHub 클라우드 ComfyUI 서비스, 사용자가 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있음 - ✅ 🧩 : ComfyUI 기반으로 구축되어 오픈 ComfyUI 생태계의 모든 기능을 계승 - ✅ 🔧 : 정의 및 구현...
개요(AI 번역)
🎨 Pixelle MCP - 옴니모달 에이전트 프레임워크
영어 | 中文
✨ MCP 프로토콜 기반의 AIGC 솔루션으로, 로컬 ComfyUI와 클라우드 ComfyUI(RunningHub) 모드를 모두 지원하며, 코드 없이 워크플로우를 MCP 도구로 원활하게 변환합니다.
https://github.com/user-attachments/assets/65422cef-96f9-44fe-a82b-6a124674c417
📋 최근 업데이트
- ✅ 2025-09-29: RunningHub 클라우드 ComfyUI 지원 추가, 로컬 GPU 및 ComfyUI 환경 없이 워크플로우 실행 가능됨
- ✅ 2025-09-03: 세 가지 서비스에서 통합 애플리케이션으로 아키텍처 리팩토링; CLI 도구 지원 추가; PyPI에 게시됨
- ✅ 2025-08-12: LiteLLM 프레임워크 통합, Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen 등 다중 모델 지원 추가
🚀 특징
- ✅ 🔄 풀 모달 지원: TISV(텍스트, 이미지, 음성, 비디오) 풀 모달 변환 및 생성 지원
- ✅ 🚀 이중 실행 모드: 로컬 ComfyUI 자체 호스팅 환경 + RunningHub 클라우드 ComfyUI 서비스, 사용자가 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다
- ✅ 🧩 ComfyUI 생태계: ComfyUI 위에 구축되었으며, 오픈 ComfyUI 생태계에서 모든 기능을 계승
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README
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🎨 Pixelle MCP - Omnimodal Agent Framework
English | 中文
✨ An AIGC solution based on the MCP protocol, supporting both local ComfyUI and cloud ComfyUI (RunningHub) modes, seamlessly converting workflows into MCP tools with zero code.
https://github.com/user-attachments/assets/65422cef-96f9-44fe-a82b-6a124674c417
📋 Recent Updates
- ✅ 2025-09-29: Added RunningHub cloud ComfyUI support, enabling workflow execution without local GPU and ComfyUI environment
- ✅ 2025-09-03: Architecture refactoring from three services to unified application; added CLI tool support; published to PyPI
- ✅ 2025-08-12: Integrated the LiteLLM framework, adding multi-model support for Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen, and more
🚀 Features
- ✅ 🔄 Full-modal Support: Supports TISV (Text, Image, Sound/Speech, Video) full-modal conversion and generation
- ✅ 🚀 Dual Execution Modes: Local ComfyUI self-hosted environment + RunningHub cloud ComfyUI service, users can flexibly choose based on their needs
- ✅ 🧩 ComfyUI Ecosystem: Built on ComfyUI, inheriting all capabilities from the open ComfyUI ecosystem
- ✅ 🔧 Zero-code Development: Defines and implements the Workflow-as-MCP Tool solution, enabling zero-code development and dynamic addition of new MCP Tools
- ✅ 🗄️ MCP Server: Based on the MCP protocol, supporting integration with any MCP client (including but not limited to Cursor, Claude Desktop, etc.)
- ✅ 🌐 Web Interface: Developed based on the Chainlit framework, inheriting Chainlit’s UI controls and supporting integration with more MCP Servers
- ✅ 📦 One-click Deployment: Supports PyPI installation, CLI commands, Docker and other deployment methods, ready to use out of the box
- ✅ ⚙️ Simplified Configuration: Uses environment variable configuration scheme, simple and intuitive configuration
- ✅ 🤖 Multi-LLM Support: Supports multiple mainstream LLMs, including OpenAI, Ollama, Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen, and more
📁 Project Architecture
Pixelle MCP adopts a unified architecture design, integrating MCP server, web interface, and file services into one application, providing:
- 🌐 Web Interface: Chainlit-based chat interface supporting multimodal interaction
- 🔌 MCP Endpoint: For external MCP clients (such as Cursor, Claude Desktop) to connect
- 📁 File Service: Handles file upload, download, and storage
- 🛠️ Workflow Engine: Supports both local ComfyUI and cloud ComfyUI (RunningHub) workflows, automatically converts workflows into MCP tools
🏃♂️ Quick Start
설치
uvx pixelle@latest