Comfy MCP

官方

在 AI 智能体中驱动你自己机器上的 ComfyUI

分类: 其他第 16 / 230
Stars: ★ 287 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python 3.10+ · 预编译二进制 comfy-cli >= 1.14.0
凭据: 可选 API Key
许可证: 其他 / 未声明
最近提交: 10 天前
工具数: 30

69FMRS · C

Comfy MCP 是 Comfy-Org 官方维护的本地 MCP 服务器，基于 comfy-cli 构建，通过 stdio 由客户端以子进程方式驱动你自己机器上的 ComfyUI，覆盖生成、任务监控、输出收集、实时检索本机节点/模型/模板、工作流校验与管理。它本地优先但并非仅限本地：合作方模型可在合作方基础设施上运行，COMFYUI_URL 也可指向你控制的另一台机器。它没有通往 Comfy Cloud 的路径，需要云端 GPU 执行的场景应使用另外的远程 HTTP 服务器。要求 Python ≥ 3.10 与 comfy-cli ≥ 1.14.0，当前为 beta 状态、约 40 个工具。适合有本地推理硬件、希望通过 AI 客户端自动化本地 ComfyUI 的用户；消费积分、网络暴露与本地环境修改是主要风险点，均有确认门槛但需谨慎授权。

最强项 · 文档质量 17/20 最弱项 · 可靠性 10/20

可靠性

10/20

安全与权限

15/20

维护活跃度

13/20

文档质量

17/20

安装易用性

14/20

查看各项评分依据

可靠性 10/20: 静态证据显示：server.json 声明 stdio 传输、PyPI 包 [email protected]，名称与 README 中的 mcp-name 所有权令牌一致；README 提到 CI 运行 pytest + ruff（Python 3.10/3.14），并强调一个核心闭环（server_info → run_workflow → fetch_outputs）已在真实本地 ComfyUI 上端到端验证过。但本次审查只读源文件、未运行任何代码，无法亲自验证 CI 结果或测试覆盖；README 自述工具数为 40，而描述中披露了部分工具（如 system_stats / free_memory）不随 COMFYUI_URL 重定向、版本守卫在无法解析 --version 时“失败开放（fail open）”等不一致/边界状态，说明声明的行为与真实行为存在已知落差。依赖关系被刻意声明为非打包依赖（comfy-cli 需另装且设置了 >=1.14.0 运行时门槛），这降低了对依赖版本的可控性，但错误路径有明确的升级提示与结构化错误（如 {"error": …, "unsupported": true}）。综上，快乐路径可信、错误处理有设计，但缺少可本地复核的测试/执行证据，依据静态校准规则可靠性上限为 12，故给 10。
安全与权限 15/20: 安全性设计总体清晰：本轮未触发任何红线——没有恶意/窃取凭据/隐蔽外传；没有安装示例包含真实 token（示例中 COMFY_API_KEY 均为占位符 <your-comfy-api-key> 或通过 ${env:COMFY_API_KEY} 环境变量插值）；没有未确认的不可逆删除/付费/部署/远程执行默认行为。花钱操作 partner_generate / run_template / run_workflow 明确采用 MCP elicitation 确认并“失败关闭（fail closed）”，且 COMFY_MCP_ASSUME_CONSENT 明确排除花费类授权（包括 all），只能由用户写入的配置文件提供，模型参数无法自行授权；安装节点、版本切换、重启未被自己启动的服务器、--listen 暴露到网络等危险操作也都有确认提示。凭据处理上，COMFY_API_KEY 由 comfy-cli 解析，服务器不接触 token，auth_login 仅返回 OAuth URL。扣分点：远程 ComfyUI 连接要求目标「无认证（unauthenticated）」，且服务器自身不认证远程，网络边界即安全边界，这在共享网络下是明显的数据/权限暴露面；COMFY_MCP_REMOTE_SHARED_MODELS=1 绕过下载守卫依赖用户自述，无技术校验；partner-API 节点花费与 COMFY_T2I_TEMPLATE 重定向到 API 模板可能产生未提示花费，属于文档已披露但依赖用户理解的残余风险。综合给 15。
维护活跃度 13/20: 仓库未归档，有 212 星、16 个未关闭 issue，server.json 给出明确版本 0.10.0、repository source/id、websiteUrl，并有 CHANGELOG 式的版本演进线索（0.10.0 与最低 comfy-cli 1.14.0 门槛）；README 提到 CI 工作流与 badge、维护方为 Comfy-Org，治理归属清晰。但存在明显缺口：License 字段为 NOASSERTION，而 README/badge 自称 “AGPL-3.0-or-later OR Commercial” 双许可——GitHub 无法自动识别该许可，许可边界在元数据层面不透明，这是评分中的实质扣分项；此外 16 个 open issue 的响应情况、安全响应通道、依赖更新节奏在提供材料中均无证据。活动性存在但治理与许可表达有缺口，故给 13。
文档质量 17/20: 文档质量在所有维度中最强：README 是分层结构，包含 Quickstart 四步、三大主流客户端（Claude Code / Claude Desktop / Cursor）可复制配置片段、Comfy Cloud MCP 与本服务器的明确区分表、完整目录、Prerequisites 及可选环境变量说明、工具能力说明、伙伴 API 节点与花费确认机制、模板可运行性 local_check 表、远程 ComfyUI 的 URL/变量取舍、非默认端口 COMFY_LOCAL_URL、故障排查、失败日志、macOS 目录限制与从 comfy-local-mcp 升级的迁移表。特别是明确披露了限制：远程不重定向的工具清单、system_stats/free_memory 不随 CUDA 重定向、版本守卫 fail-open、COMFY_T2I_TEMPLATE 可能产生未提示花费、自定义节点花费无法被门禁覆盖等，属于“已披露的局限”。扣分点为仍存在隐藏前提（远程必须无认证、共享存储需用户自证）、COMMERCIAL 与 NOASSERTION 的许可歧义、以及部分内容长度过大导致关键约束分散。综合给 17。
安装易用性 14/20: 安装路径明确：pip install comfy-mcp "comfy-cli>=1.14.0"，comfy install 创建工作区，comfy launch 启动，再把 comfy-mcp 命令装配到客户端；三大客户端均有现成 JSON/命令片段，并解释了 COMFY_BIN / COMFY_API_KEY 为何必须写在客户端 env（因为 MCP 客户端以最小环境启动子进程），也给出了 comfy-mcp --help/--version 的验证方式与 --version 仅确认落地的说明。跨平台有覆盖（macOS 的 Full Disk Access 与 ~/Documents 限制、Windows/Linux 的日志目录差异）。扣分点：设置步骤虽清晰但依赖链较长（需同时装 Python≥3.10、comfy-cli、ComfyUI 工作区并手动启动），且 comfy-cli 刻意不作为包依赖声明，容易在首次安装时出现 “comfy not found on PATH”；远程/非默认端口等场景需额外环境变量与自检（server_info 确认地址生效）属于易错的手工步骤。依静态校准规则，无真实执行证据支撑，安装上限为 15，故给 14。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件执行命令或代码访问网络修改第三方账户数据

适合谁

本机拥有可承载本地扩散推理硬件的用户（独显 ≥ 24GB 显存最适合，Apple Silicon ≥ 32GB 统一内存可做图像）
希望用 Claude Code、Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端自动化本地 ComfyUI 工作流的用户
需要按实时安装情况（含自定义节点）检索节点、模型与模板的用户
在本地同时运行 LLM 与 ComfyUI、需要显存协调读取与释放的用户

不适合谁

希望使用 Comfy Cloud 云端 GPU 执行、云端队列或跨会话云端批次的用户（本服务器没有通往 Comfy Cloud 的路径，应改用 https://cloud.comfy.org/mcp）
显存低于 8GB 或确认没有 GPU 的机器（应改用合作方节点或云端 MCP）
需要在非本机服务器上管理生命周期（启动/停止/更新/切版本/装节点/看日志）的用户，这些工具仅限本地
运行在远程或容器化 MCP 上、需要在本机浏览器完成登录回调的用户

所需权限

以子进程方式在用户本机运行 comfy 命令，命令携带服务器进程的完整环境
读取 ComfyUI 工作区文件，包括工作流 JSON 与 input 资源
写入生成结果，默认写入 ComfyUI 工作区的 output/ 目录，fetch_outputs 可复制到你指定的目录
在本机写入/安装模型与节点包（download_model、install_node）
读取、启动、停止或重启本地 ComfyUI 进程
launch_comfyui 使用 --listen 会将未认证的 ComfyUI 暴露到网络，需显式确认
COMFY_API_KEY 用于合作方 API 节点，会通过这些节点消耗 Comfy 积分
可通过 COMFY_MCP_ASSUME_CONSENT 预授权 install_node、update_all、version_switch、kill_untracked、network_exposure 等确认门槛（不包含消费积分）

风险与副作用

合作方模型生成（partner_generate、含合作方 API 节点的工作流或模板）会真实消耗 Comfy 积分，需在调用时确认；不可仅凭“始终允许该工具”视为消费同意
任意自定义节点仍可能自行调用付费服务，confirm_spend 门槛只覆盖 comfy-cli 能识别的合作方 API 节点，未自行构建的工作流应先检查内容再运行
launch_comfyui 使用 --listen 会把未认证的 ComfyUI 暴露到网络，存在被他人访问的风险
安装节点包、切换版本、更新 ComfyUI、强制重启非本服务器启动的服务会修改本机环境，客户端若不展示确认提示则工具会失败关闭
配置远程 COMFYUI_URL 时，system_stats / free_memory 等工具仍作用于本地安装，可能测量和释放错误的机器；远程 ComfyUI 需在该网络内可访问且未认证
COMFY_MCP_ASSUME_CONSENT 预授权是写在客户端配置中的设置，授权范围不当可能放大上述风险
本服务器为 beta 状态，行为可能变化

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.10+ · 预编译二进制 comfy-cli >= 1.14.0

COMFY_API_KEY 可选密钥 Comfy API 密钥，仅在使用 partner-API 节点（Seedream/Veo/Kling 等）时需要。

其他可选配置项（11 个）

COMFY_BIN 可选 comfy-cli 可执行文件的绝对路径；当 comfy 不在客户端启动环境 PATH 中时必填。

COMFYUI_URL 可选指向另一台机器上 ComfyUI 的完整 http URL（如 http://gpu-box:8188），使提交/查询类工具远程执行。

COMFYUI_HOST 可选远程 ComfyUI 的主机名，与 COMFYUI_PORT 搭配使用（PORT 默认 8188）。

COMFYUI_PORT 可选远程 ComfyUI 的端口，仅在设置了 COMFYUI_HOST 时有效。

COMFY_LOCAL_URL 可选本机 ComfyUI 的非默认地址（由 comfy-cli 读取），例如 http://127.0.0.1:8189。

COMFY_MCP_REMOTE_SHARED_MODELS 可选设为 1 表示本机模型目录与远程共享存储相同，跳过 download_model 的远程保护。

COMFY_MCP_ASSUME_CONSENT 可选预授权确认门控，可选值 install_node、update_all、version_switch、kill_untracked、network_exposure 或 all。

COMFY_MCP_DEBUG_LOG 可选开启失败日志（opt-in），替代旧名 COMFY_LOCAL_MCP_DEBUG_LOG。

COMFY_T2I_TEMPLATE 可选重定向 generate_image 使用的本地文生图模板，需与两个 SLOT 变量一起设置。

COMFY_T2I_PROMPT_SLOT 可选替换模板中正向提示词的槽位键（如 6.text），与 COMFY_T2I_TEMPLATE 一起设置。

COMFY_T2I_CHECKPOINT_SLOT 可选替换模板中 checkpoint 的槽位键（如 ckpt_name），与 COMFY_T2I_TEMPLATE 一起设置。

安装组件：pip install comfy-mcp "comfy-cli>=1.14.0"，如无工作区再执行 comfy install（注意安装 comfy-mcp 不会自动安装 comfy-cli）。
启动并保持运行 ComfyUI：comfy launch。
在 AI 客户端中注册该服务器，command 为 comfy-mcp，按需在 env 中设置 COMFY_BIN（comfy 可执行文件绝对路径）、COMFY_API_KEY（仅合作方 API 节点需要）等；Claude Code 可用 claude mcp add comfy-mcp -e COMFY_BIN=... -- comfy-mcp。
重启或重载客户端，让工具出现，然后让智能体先调用 server_info 确认 ComfyUI 在运行，再执行 run_workflow / fetch_outputs。

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "comfy-mcp": {
      "command": "comfy-mcp",
      "env": {
        "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy",
        "COMFY_API_KEY": "<your-comfy-api-key>"
      }
    }
  }
}

以 Claude Code 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "comfy-mcp": {
      "command": "comfy-mcp",
      "env": {
        "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy",
        "COMFY_API_KEY": "<your-comfy-api-key>"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add comfy-mcp -e COMFY_BIN=/path/to/venv/bin/comfy -e 'COMFY_API_KEY=<your-comfy-api-key>' -- comfy-mcp

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在客户端配置中添加本服务器并重启后，工具列表应出现 server_info、run_workflow、fetch_outputs 等 40 个工具；运行 `comfy-mcp --version` 确认安装，再向 agent 发问让它调用 server_info 确认本地 ComfyUI 已启动。

常见排障

工具调用报 “comfy not found on PATH”：说明缺少引擎而非安装损坏，请安装 comfy-cli ≥ 1.14.0，或在客户端 env 中通过 COMFY_BIN 指定 comfy 的绝对路径
报 comfy-cli 版本过旧：本服务器要求 ≥ 1.14.0，安装该服务器本身不会安装 comfy-cli，需一并安装或升级
确认 COMFY_LOCAL_URL 是否生效：先调用 server_info（它包装 comfy env），若仍显示 :8188，检查变量是否放在正确的 env 块、客户端是否重启、值是否合法（仅接受 http）、以及 comfy-cli 版本；可在终端运行 COMFY_LOCAL_URL=<值> comfy env 查看 stderr 警告
失败日志未产生：COMFY_LOCAL_MCP_DEBUG_LOG 已不再读取，应改用 COMFY_MCP_DEBUG_LOG；从 comfy-local-mcp 升级时默认日志目录叶节点也已改为 comfy-mcp/
macOS 上出现 Operation not permitted：ComfyUI 不要放在 ~/Documents、~/Desktop、~/Downloads，或为客户端授予完全磁盘访问权限
模板运行失败但检索正常：查看 local_check 块，runnable=false 表示缺少节点类或模型选项，checked=false 通常是因为 ComfyUI 未运行、没有实时目录可比较
合作方节点运行失败且提示 partner_node_requires_credential：需要设置 COMFY_API_KEY，或用 auth_login 完成登录，也可用 comfy auth set comfy-cloud-api-key --key <KEY> 存储密钥（MCP 客户端不会继承你交互式 shell 的 COMFY_API_KEY）
客户端不展示确认提示：工具会失败关闭并给出可替代执行的终端命令，可改用 COMFY_MCP_ASSUME_CONSENT 预授权相应门槛
无法从 comfy-local-mcp 升级：需先 pip uninstall comfy-local-mcp 再安装 comfy-mcp，并把客户端配置中 command 改为 comfy-mcp，避免 PATH 上残留指向旧包的脚本

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

确认我本地的 ComfyUI 正在运行，然后执行 ~/workflows/txt2img. 这个工作流并把图片给我看。
帮我搜索可用的文生图模板，选一个能在我这台机器上跑的，直接生成一张图。
查看 ComfyUI 现在的显存占用情况，如果显存紧张就先释放模型。
下载 SDXL 的 checkpoint 模型，然后告诉我下载进度。

工具能力 30

server_info 只读

确认本地 ComfyUI 是否运行，并报告工作区、Python 环境、hardware 与 freshness 等信息

run_workflow 写入

执行工作流 JSON（API 格式或 UI 导出），可选异步提交后等待、观察或取消

generate_image 写入

文本提示词一步生成图像，运行图库默认的文本到图像模板

run_template 写入

运行图库模板，付费模板需要 confirm_spend 授权

fetch_outputs 写入

按 prompt_id 收集已完成任务的输出文件，并可复制到指定目录

job 只读

查看任务状态、队列、等待或取消等任务操作

search_templates 只读

搜索图库模板，可按标签与类型过滤

fetch_template 写入

获取模板并写出可运行的工作流 JSON，附带 local_check 兼容性检查

展开其余 22 个工具

get_template 只读

读取模板内容并附带 local_check 兼容性检查

search_models 只读

搜索可用模型，包含跨文件夹查找

download_model 写入

下载模型到本机模型目录；配置远程 ComfyUI 时会拒绝，除非声明共享存储

download 写入

管理已提交的下载任务及其状态

upload_file 写入

将本机文件作为输入资源上传到目标 ComfyUI

nodes 只读

检索实时 ComfyUI 中的节点信息，包含自定义节点

node_dependencies 只读

查看节点依赖

validate_workflow 只读

校验工作流图是否可在当前安装上运行

list_workflow_notes 只读

列出工作流备注

system_stats 只读

读取实时 ComfyUI 的每设备显存空闲/总量，用于显存协调

free_memory 写入

请求 ComfyUI 释放其已加载的模型显存

launch_comfyui 写入

启动 ComfyUI 服务，使用 --listen 时会请求确认

stop_comfyui 写入

停止 ComfyUI 服务

restart_comfyui 写入

重启 ComfyUI 服务；需停止非本服务器启动的服务时会请求确认

update_comfyui 写入

更新 ComfyUI，target=all 时会请求确认

switch_comfyui_version 写入

切换 ComfyUI 版本，会请求确认

install_node 写入

安装节点包，会请求确认

get_logs 只读

查看本地 ComfyUI 日志

auth_login 写入

后台启动登录流程并返回 OAuth 链接，用于 Comfy 凭据授权

auth_status 只读

确认登录状态

partner_generate 破坏性

调用托管合作方模型生成内容，会消耗 Comfy 积分，每次调用都需确认

emit_partner_workflow 写入

仅写出包含合作方 API 节点的工作流图，不调用合作方、不消耗积分

使用场景

让 AI 智能体在本机 ComfyUI 上运行已有工作流并回收生成的图片

从文本提示词一步生成图像

异步提交任务后进行等待、观察、取消并查看失败原因

检索本机实际安装的节点、模型和模板，而不是静态目录

校验工作流图、编辑模板槽位并派生多个变体

管理本地 ComfyUI 的启动、停止、重启、日志和输入资源上传

支持客户端

Claude Code

Claude Desktop

Cursor

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Comfy MCP 是由 Comfy-Org 维护、基于 comfy-cli 构建的本地 MCP 服务器，通过 stdio 由 AI 客户端以子进程方式启动，用来驱动你自己机器上安装的 ComfyUI（默认 127.0.0.1:8188，也可通过 COMFYUI_URL / COMFYUI_HOST 指向你控制的另一台机器）。它提供生成图像、异步提交与监控任务、查看失败原因、收集输出 PNG、检索本机实际安装的节点/模型/模板、校验与编辑工作流、以及启动/停止/重启 ComfyUI 和查看日志等能力。所有工具都以 --where local --json 调用 comfy 命令并解析 comfy-cli 的 envelope/1 输出。要求 Python ≥ 3.10、comfy-cli ≥ 1.14.0、一个 ComfyUI 工作区以及已启动的 ComfyUI。当前为 beta 状态，共 40 个工具。注意：它没有通往 Comfy Cloud 的路径，云端执行请使用另外的远程 HTTP 服务器 https://cloud.comfy.org/mcp。