用任意 LLM 通过 MCP 协议操控 ComfyUI，自然语言生成图像/视频/音频

方案简介

comfyui-mcp 是一个「本地优先、代理原生」的 ComfyUI 控制平面。它以 MCP 服务器的形式把 ComfyUI 的生成能力暴露给任意大语言模型——Claude、ChatGPT、Gemini、通过 Ollama 运行的免费本地模型，或任意 OpenAI 兼容托管模型（DeepSeek、GLM、MiMo、Kimi、GPT、Claude via OpenRouter）。用户在 Claude Code 或 Agent Panel 中用自然语言下指令，模型即可自动查找/下载 checkpoint、构建工作流、执行渲染并返回图像、视频或音频。

与大多数只做提示词转发的「薄连接器」不同，该项目是完整的控制平面：逐节点编辑实时图、运行并迭代工作流、管理模型与自定义节点，并内置模型专业知识（采样器、CFG、分辨率、精选模型 URL），让代理无需试错即可正确生成。适合已有 ComfyUI 安装、希望用 LLM 驱动生成流程的用户，也支持 RunPod、VPS、LAN、反代等远程部署，一套配置即可覆盖本地、局域网、VPS 和 Comfy Cloud。

亮点与能力

• 38 个 MCP 工具：覆盖图编辑、工作流执行、模型管理等完整操作面
• 42 个 AI 技能：Flux、WAN、LTX 2.3 video、MiniMax H3、Qwen、Z-Image、Ideogram 4、ERNIE、ANIMA、模型注册表、Civitai、节点创作、launch/perf flags 等模型专属指南
• 56 个安装包、11 个 slash 命令、4 个自主代理、3 个 hooks
• 自然语言编辑实时 ComfyUI 图：逐节点编辑、空间布局、一键加载工作流/包、回滚 rewind/rollback
• 多模型接入：订阅登录（Claude/ChatGPT/Gemini）无需 API key 即可用；本地模型完全离线
• LLM Arena：在真实 ComfyUI 任务上对每个模型打分，帮你了解手中模型的能力
• 自动检测：自动发现本机 ComfyUI 安装与端口
• Agent Panel 侧边栏代理：活动卡片、待发消息托盘、多标签页，花付费 API 额度前会先询问

组成与分工

• ComfyUI：本地生成引擎，MCP 服务器操控的目标，负责实际执行工作流渲染
• comfyui-mcp（MCP 服务器）：核心控制平面，通过 npx -y comfyui-mcp 以独立 MCP 服务器运行，无需克隆仓库，向 LLM 暴露 38 个工具
• Claude / ChatGPT / Gemini：订阅制模型，作为驱动代理的大脑，无需 API key
• Ollama：运行免费本地模型，可完全离线、无需账号
• OpenRouter / DeepSeek / GLM / MiMo / Kimi：通过一个 API key 接入的托管模型选项
• Agent Panel（comfyui-agent-panel）：安装于 ComfyUI 侧边栏的自主 AI 代理节点，通过 ComfyUI-Manager 搜索安装
• Civitai：模型下载来源（需 CIVITAI_API_TOKEN）

前置要求

• macOS、Linux 或 Windows 系统均可
• 已安装 ComfyUI（推荐 ComfyUI Desktop 或从源码安装），或远程/Comfy Cloud 实例
• 已配置 Claude Code 或其他 MCP 客户端
• 可选：Civitai API Token（用于模型下载）、Ollama（离线本地模型）

无需手动安装本项目，npx 会自动下载运行。

实施步骤

1. 安装 ComfyUI

如果尚未安装，使用 ComfyUI Desktop 或从源码安装：

• ComfyUI Desktop：https://www.comfy.org/download
• 从源码：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. 在 Claude Code 配置中添加 MCP 服务器

编辑 ~/.claude/settings.，添加：

"mcpServers": {
"comfyui": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "comfyui-mcp"],
"env": {
"CIVITAI_API_TOKEN": ""

无需克隆本仓库，npx 会下载并运行它。

3. 启动使用

在 ComfyUI 运行的状态下，让 Claude 生成图像：

Generate an image of a sunset over mountains

Claude 会查找（或下载）checkpoint、构建工作流、执行并返回图像。

使用与配置要点

• 部署范围：本地优先但非仅限本地，同一代理可通过一套配置触达 RunPod、VPS、LAN、反代等远程安装；设置 COMFYUI_API_KEY 可启用社区云模式
• Agent Panel 安装：在 ComfyUI-Manager 中搜索 comfyui-agent-panel 安装，它是注册在 Comfy Registry 的节点
• 模型选择：订阅用户（Claude/ChatGPT/Gemini）无需 API key；本地用户选 Ollama 无需账号；托管模型只需一个 API key
• 验证成功：请求生成图像后，代理应能自动找到模型文件、搭好工作流并返回结果；LLM Arena 可评测你的模型在真实 ComfyUI 任务上的表现
• 一键 GPU Pod：RunPod 模板预装本项目 + Agent Panel + ComfyUI-Manager v2，零配置运行

注意事项与常见问题

• ⚠️ 项目已停止维护：ComfyUI 现已推出官方的 Comfy Agent 与 Comfy MCP，集成更深、由 Comfy-Org 官方团队支持，寻求 MCP 服务器或 AI 代理应优先使用官方工具
• 本仓库保留为公开参考，但不再有新功能、bug 修复或依赖更新；仓库归档于 2026-10-09，届时 Issues 和 PR 将关闭，社区 Discord 同日转为只读
• Comfy Cloud 用户：Comfy-Org 提供自己的代理工具（Comfy Cloud MCP 公测、In-App Agent 私测、Comfy Local MCP 内测），无 GPU 或想零配置的用户更适合官方方案
• 本项目定位差异：运行在你自己的安装和自选模型上，包括通过 Ollama 完全离线的免费本地模型

优缺点

• ✓ 38个MCP工具+42个AI技能，功能全
• ✓ 支持本地离线模型，无需账号
• ✕ 项目已停止维护
• ✕ 需要已安装 ComfyUI 环境

出处

本方案挖掘自开源项目 artokun/comfyui-mcp，方案内容与实施命令均来自其 README 原文。