Генерировать и дорабатывать изображения/аудио/видео с помощью ИИ через естественный диалог

Лёгкий сервер MCP (Model Context Protocol), который позволяет агентам ИИ генерировать и итеративно дорабатывать изображения, аудио и видео с помощью локального экземпляра ComfyUI.

Вы запускаете сервер, подключаете клиент и отправляете вызовы инструментов. Всё остальное — это необязательная глубина.

---

Быстрый старт (2–3 минуты)

Это доказывает, что всё работает.

1) Клонировать и подготовить

2) Запусти ComfyUI

Убедитесь, что ComfyUI установлен и работает локально.

3) Запустить сервер MCP

Из каталога репозитория:

Сервер слушает на:

4) Проверьте, что работает (ИИ-клиент не требуется)

Запустите включённый тестовый клиент:

test_client.py будет:

• подключиться к серверу MCP
• список доступных инструментов
• стандартные параметры для поиска и отображения сервера (ширина, высота, шаги, модель и т.д.)
• запустить generate_image с вашим prompt (или по умолчанию)
• автоматически используйте серверные настройки по умолчанию для всех остальных параметров
• печать полученной информации об активах

Если этот шаг удался, система работает.

Примечание: Тестовый клиент уважает стандартные настройки сервера, настроенные через конфигурационные файлы, переменные окружения или вызовы [[T2].

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.

---

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.

---

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.

---

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)