ComfyUI MCP 服务

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的ComfyUI图像生成服务，通过API调用本地ComfyUI实例生成图片。

功能特性

通过MCP协议提供图像生成服务，实现自然语言生图自由
支持动态替换工作流中的提示词和尺寸等参数
自动加载workflows目录下的工作流文件作为资源

新增功能记录

[2025-06-29] 支持kontext图片编辑工作流

[2025-05-11] 支持工作流文件目录动态配置
[2025-05-09] 增加docker构建方式,支持Python 3.12+
[2025-05-07] 增加pip构建方式
[2025-05-06] 把项目目录src/hh修改成src/hh_mcp_comfyui,增加uvx构建方式
[2025-04-26] 增加图生图和移除背景样例工作流及支持图生图工具
[2025-04-20] 加入文生图生成工具

效果

Cherry Studio中使用效果

Cline中使用效果

安装依赖

1. 确保已安装Python 3.12+

2. 使用uv管理Python环境：

安装uv:

bash

# On macOS and Linux.
  $ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  # On Windows.
  $ powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

  # 更新uv(非必要操作):
  $ uv self update

测试运行服务

uvx方式

bash

$ uvx hh-mcp-comfyui

  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Scanning for workflows in: C:\Users\tianw\AppData\Local\uv\cache\archive-v0\dp4MTo0f1qL0DdYF_BYCL\Lib\site-packages\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Starting ComfyUI MCP Server...

pip方式

bash

$ pip install hh_mcp_comfyui
  
  $ python -m hh_mcp_comfyui

  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Scanning for workflows in: F:\Python\Python313\Lib\site-packages\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Starting ComfyUI MCP Server...

出现上面的信息表示服务启动成功

使用方法

**必须确保本地ComfyUI实例正在运行(默认地址: http://127.0.0.1:8188) ComfyUI安装地址**

Cherry Studio、Cline、Cursor等客户端的使用方式

uvx MCP服务配置

bash

{
    "mcpServers": {
      "hh-mcp-comfyui": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "hh-mcp-comfyui@latest"
        ],
        "env": {
          "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
          "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
        }
      }
    }
  }

pip MCP服务配置

需要先执行命令窗口先执行：pip install hh_mcp_comfyui

bash

{
    "mcpServers": {
      "hh-mcp-comfyui": {
        "command": "python",
        "args": [
          "-m",
          "hh_mcp_comfyui"
        ],
        "env": {
          "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
          "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
        }
      }
    }
  }

docker MCP服务配置

前提是已安装docker

bash

{
    "mcpServers": {
      "hh-mcp-comfyui": {
        "command": "docker",
        "args": [
            "run",
            "--net=host",
            "-v",
            "/path/hh-mcp-comfyui/workflows:/app/workflows",
            "-i",
            "--rm",
            "zjf2671/hh-mcp-comfyui:latest"
        ],
        "env": {
          "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188"
        }
      }
    }
  }

样例工作流copy到指定工作流目录：

（注意：使用下面uvx或pip方式找到你的安装工作流目录的位置把样例工作流添加进去，然后重启你的MCP服务）

uvx

bash

$ uvx hh-mcp-comfyui

pip

bash

#首先安装依赖
  $ pip install hh_mcp_comfyui
  $ python -m hh_mcp_comfyui

测试

使用MCP Inspector测试服务端工具

uvx方式

bash

$ npx @modelcontextprotocol/inspector uvx hh-mcp-comfyui

pip方式

bash

$ pip install hh_mcp_comfyui
  $ npx @modelcontextprotocol/inspector python -m hh_mcp_comfyui

docker方式

bash

$ npx @modelcontextprotocol/inspector docker run --net=host -i --rm zjf2671/hh-mcp-comfyui

然后点击连接如图即可调试：

使用注意事项（针对没有用过comfyui的特别注意）

默认工作流为t2image_bizyair_flux
图片尺寸默认为1024x1024
服务启动时会自动加载workflows目录下的所有JSON工作流文件
如果你使用的是本项目中的样例工作流需要在comfyui中下载个插件，详细操作请查看：样例工作流插件安装教程
如果使用你本地的comfyui工作流的话，先要保证你的工作流能在comfyui正常运行，然后需要导出(API)的JSON格式，并放入到你本地的/path/hh_mcp_comfyui/workflows目录中

添加新工作流

1. 将工作流JSON文件放入/path/hh_mcp_comfyui/workflows目录中

如果是uvx和pip启动方式请看上面《样例工作流copy到指定工作流目录》的使用方式

2. 重启服务自动加载新工作流

开发

项目结构

code

.
├── .gitignore
├── .python-version
├── pyproject.toml
├── README.md
├── uv.lock
├── example/              # 示例工作流目录
│   └── workflows/
│       ├── i2image_bizyair_sdxl.json
│       ├── t2image_bizyair_flux.json
│       ├── i2image_cogview4.json
│       └── t2image_sd1.5.json
├── src/                  # 源代码目录
│   └── hh_mcp_comfyui/
│       ├── comfyui_client.py    # ComfyUI客户端实现
│       ├── server.py            # MCP服务主文件
│       └── workflows/           # 工作流文件目录

### 初始化项目开发环境：

bash

# Clone the repository.
  $ git clone https://github.com/zjf2671/hh-mcp-comfyui.git

  $ cd hh-mcp-comfyui

  # Initialized venv
  $ uv venv

  # Activate the virtual environment.
  $ .venv\Scripts\activate

  # Install dependencies.
  $ uv lock
  Resolved 30 packages in 1ms

  # sync dependencies.
  $ uv sync
  Resolved 30 packages in 2.54s
  Audited 29 package in 0.02ms

检查服务是否正常

bash

$ uv --directory 你本地安装目录/hh-mcp-comfyui run hh-mcp-comfyui

  INFO:__main__:Scanning for workflows in: D:\cygitproject\hh-mcp-comfyui\src\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:__main__:Registered resource: workflow://t2image_bizyair_flux -> t2image_bizyair_flux.json
  INFO:__main__:Starting ComfyUI MCP Server...

使用MCP Inspector测试服务端工具

bash

$ npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory 你本地安装目录/hh-mcp-comfyui run hh-mcp-comfyui

MCP配置

bash

{
    "mcpServers": {
      "hh-mcp-comfyui": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "项目绝对路径（例如：D:/hh-mcp-comfyui）",
          "run",
          "hh-mcp-comfyui"
        ],
        "env": {
          "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
          "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
        }
      }
    }
  }

贡献

1. Fork项目

2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

5. 打开Pull Request

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Hh Mcp Comfyui

Documentation

ComfyUI MCP 服务

功能特性

新增功能记录

效果

安装依赖

测试运行服务

使用方法

Cherry Studio、Cline、Cursor等客户端的使用方式

样例工作流copy到指定工作流目录：

测试

使用注意事项（针对没有用过comfyui的特别注意）

添加新工作流

开发

项目结构

检查服务是否正常

使用MCP Inspector测试服务端工具

MCP配置

贡献

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