🚀 ComfyUI MCP服务器

ComfyUI MCP服务器是一个轻量级的基于Python的MCP（模型上下文协议）服务器，它与本地ComfyUI实例接口，可让AI代理通过请求来生成图像，为图像生成工作提供了便捷的途径。

🚀 快速开始

此项目能让AI代理借助MCP协议，通过WebSocket向ComfyUI发送图像生成请求。它具备灵活的工作流程选择，支持动态参数设置，还能返回由ComfyUI提供的图像URL。

✨ 主要特性

• 支持灵活的工作流程选择，例如可选用basic_api_test.json工作流程。
• 能够设置动态参数，包括prompt（提示词）、width（宽度）、height（高度）和model（模型）。
• 可返回ComfyUI提供的图像URL。

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.10+
• ComfyUI：需安装并在本地运行（例如在localhost:8188）。
• 依赖项：requests、websockets、mcp（可通过pip安装）。

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone <your-repo-url>
   cd comfyui-mcp-server
   

2. 安装依赖项：

   pip install requests websockets mcp
   

3. 启动ComfyUI：
   • 安装ComfyUI（参见ComfyUI文档）。
   • 在端口8188上运行它：

     cd <ComfyUI_dir>
     python main.py --port 8188
     

4. 准备工作流程：
   • 将API格式的工作流文件（例如basic_api_test.json）放在workflows/目录中。
   • 使用ComfyUI的UI导出工作流程，启用开发模式设置中的“保存（API格式）”。

💻 使用示例

基础用法

1. 运行MCP服务器

python server.py

服务器将监听在ws://localhost:9000。

2. 使用测试客户端

python client.py

客户端将发送一个示例请求：“a dog wearing sunglasses”、512x512尺寸和模型sd_xl_base_1.0.safetensors。输出示例如下：

服务器返回响应：
{
    "image_url": "http://localhost:8188/view?filename=ComfyUI_00001_.png&subfolder=&type=output"
}

高级用法

自定义请求

可修改client.py中的payload以更改prompt、width、height、workflow_id或model。示例如下：

"params": json.dumps({
    "prompt": "a cat in space",
    "width": 768,
    "height": 768,
    "workflow_id": "basic_api_test",
    "model": "v1-5-pruned-emaonly.ckpt"
})

📚 详细文档

项目结构

• server.py：MCP服务器，带有WebSocket传输和生命周期支持。
• comfyui_client.py：与ComfyUI的API接口，处理工作流排队。
• client.py：用于发送MCP请求的测试客户端。
• workflows/：存储API格式的工作流JSON文件的目录。

注意事项

• 确保选择的模型（例如v1-5-pruned-emaonly.ckpt）存在于<ComfyUI_dir>/models/checkpoints/中。
• MCP SDK没有原生的WebSocket传输；此实现使用自定义实现。
• 对于自定义工作流程，如果需要，可以调整comfyui_client.py中的DEFAULT_MAPPING节点ID。

贡献

欢迎提交问题或PR以增强灵活性（例如动态节点映射、进度流式处理）。

📄 许可证

本项目采用Apache许可证。