자연스러운 대화를 통해 AI 이미지/오디오/비디오를 생성하고 다듬습니다

AI 에이전트가 로컬 ComfyUI 인스턴스를 사용해 이미지, 오디오, 비디오를 반복적으로 생성하고 다듬을 수 있게 해주는 경량 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

서버를 실행하고, 클라이언트를 연결하며, 툴 호출을 실행하면 됩니다. 나머지는 선택적 깊이 설정입니다.

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퀵 스타트 (2–3분)

이것은 모든 것이 잘 작동하고 있다는 증거입니다.

1) 복제 및 설치

2) 편안한 UI 시작

ComfyUI가 설치되어 있고 로컬에서 실행되는지 꼭 확인하세요.

3) MCP 서버를 실행하세요

저장소 디렉터리에서:

서버는 다음에서 청취합니다:

4) 작동하는지 확인하세요 (AI 클라이언트 필요 없음)

포함된 테스트 클라이언트를 실행하세요:

test_client.py는 다음을 할 것입니다:

• MCP 서버에 접속
• 사용 가능한 도구 목록
• 가져오기 및 디스플레이 서버 기본값(너비, 높이, 단계, 모델 등)
• 프롬프트(또는 기본값)로 generate_image 실행하기.
• 다른 모든 매개변수에 대해 자동으로 서버 기본값을 사용합니다
• 결과 자산 정보를 출력합니다

이 단계가 성공한다면, 시스템은 제대로 작동하고 있는 것입니다.

참고: 테스트 클라이언트는 설정 파일, 환경 변수 또는 set_defaults 호출을 통해 설정된 서버 기본값을 준수합니다.

ComfyUI MCP Server

Generate and refine AI images/audio/video through natural conversation

A lightweight MCP (Model Context Protocol) server that lets AI agents generate and iteratively refine images, audio, and video using a local ComfyUI instance.

You run the server, connect a client, and issue tool calls. Everything else is optional depth.

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Quick Start (2–3 minutes)

This proves everything is working.

1) Clone and set up

git clone https://github.com/joenorton/comfyui-mcp-server.git
cd comfyui-mcp-server
pip install -r requirements.txt

2) Start ComfyUI

Make sure ComfyUI is installed and running locally.

cd 
python main.py --port 8188

3) Run the MCP server

From the repository directory:

python server.py

The server listens at:

http://127.0.0.1:9000/mcp

4) Verify it works (no AI client required)

Run the included test client:

# Use default prompt
python test_client.py

# Or provide your own prompt
python test_client.py -p "a beautiful sunset over mountains"
python test_client.py --prompt "a cat on a mat"

test_client.py will:

• connect to the MCP server
• list available tools
• fetch and display server defaults (width, height, steps, model, etc.)
• run generate_image with your prompt (or a default)
• automatically use server defaults for all other parameters
• print the resulting asset information

If this step succeeds, the system is working.

Note: The test client respects server defaults configured via config files, environment variables, or set_defaults calls. Only the prompt parameter is required; all other parameters use server defaults automatically.

That’s it.

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Use with an AI Agent (Cursor / Claude / n8n)

Once the server is running, you can connect it to an AI client.

Create a project-scoped .mcp.json file:

{
  "mcpServers": {
    "comfyui-mcp-server": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:9000/mcp"
    }
  }
}

Note: Some clients use "type": "http" instead of "streamable-http". Both work with this server. If auto-discovery doesn’t work, try changing the type field.

Restart your AI client. You can now call tools such as:

• generate_image
• view_image
• regenerate
• get_job
• list_assets

This is the primary intended usage mode.

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What You Can Do After It Works

Once you’ve confirmed the server runs and a client can connect, the system supports:

• Iterative refinement via regenerate (no re-prompting)
• Explicit asset identity for reliable follow-ups
• Job polling and cancellation for long-running generations
• Optional image injection into the AI’s context (view_image)
• Auto-discovered ComfyUI workflows with parameter exposure
• Configurable defaults to avoid repeating common settings

Everything below builds on the same basic loop you just tested.

Migration Notes (Previous Versions)