ComfyUI MCP 서버

1. 개요

• ComfyUI를 MCP와 통합하기 위한 서버 구현.

• ⚠️ 중요: 이 서버에는 ComfyUI 서버가 실행 중이어야 합니다.

  • 자신의 ComfyUI 서버를 호스팅해야 합니다.

  • 또는 기존 ComfyUI 서버 주소에 액세스할 수 있습니다.

2. 디버깅

2.1 ComfyUI 디버깅

지엑스피1

2.2 MCP 디버깅

3. 설치 및 구성

3.1 ComfyUI 구성

• src/.env 편집하여 ComfyUI 호스트와 포트를 설정합니다.

  COMFYUI_HOST=localhost COMFYUI_PORT=8188

3.2 사용자 정의 워크플로 추가

• 새로운 도구를 추가하려면 워크플로 JSON 파일을 workflows 디렉토리에 넣고 시스템에서 새 도구로 선언합니다.

4. 내장 도구

• 텍스트를 이미지로

  • 생성된 이미지의 URL만 반환합니다.

  • 실제 이미지를 얻으려면:

    • download_image 도구를 사용하거나

    • 브라우저에서 URL에 직접 접근하세요.

• 다운로드_이미지

  • 이미지 URL을 사용하여 다른 도구(예: text_to_image )에서 생성된 이미지를 다운로드합니다.

• 파일과 함께 워크플로 실행

  • 워크플로 JSON 파일의 경로를 제공하여 워크플로를 실행합니다.

    # You should ask to agent like this. Run comfyui workflow with text_to_image.json

  • CursorAI의 예시 이미지

• json으로 워크플로 실행

  • 워크플로 JSON 데이터를 직접 제공하여 워크플로를 실행합니다.

    # You should ask to agent like this. Run comfyui workflow with this { "3": { "inputs": { "seed": 156680208700286, "steps": 20, ... (workflow JSON example) }

5. 실행 방법

5.1 UV 사용(권장)

• 예시 mcp.json :

  { "mcpServers": { "comfyui": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "PATH/MCP/comfyui", "run", "--with", "mcp", "--with", "websocket-client", "--with", "python-dotenv", "mcp", "run", "src/server.py:mcp" ] } } }

5.2 Docker 사용하기

• download_image 사용하여 로컬 폴더에 이미지를 다운로드하는 것은 Docker 컨테이너가 호스트 파일 시스템을 공유하지 않기 때문에 어려울 수 있습니다.

• Docker를 사용할 때 다음 사항을 고려하세요.

  1. .env 에서 RETURN_URL=false 설정하여 이미지 데이터를 바이트로 받습니다.

  2. .env 에서 COMFYUI_HOST 적절한 주소(예: host.docker.internal 또는 서버의 IP)로 설정합니다.

  3. 참고: 이진 데이터를 사용하면 대용량 이미지 페이로드가 응답 한도를 초과할 수 있습니다.

5.2.1 Docker 이미지 빌드

5.2.2 기존 이미지 사용

미리 만들어진 이미지를 사용할 수도 있습니다.

5.2.3 SSE 전송 사용

1. Docker로 SSE 서버를 실행합니다.

   docker run -i --rm -p 8001:8000 overseer66/mcp-comfyui-sse

2. mcp.json 구성합니다(필요한 경우 localhost를 IP 또는 도메인으로 변경합니다):

   { "mcpServers": { "comfyui": { "url": "http://localhost:8001/sse" } } }

참고: 새로운 워크플로를 도구로 추가하는 경우 Docker 이미지를 다시 빌드하고 다시 배포해야 사용할 수 있습니다.