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ComfyUI Builder

ComfyUI Builder

ローカル
github.com/MIt9メディア・デザイン54 日前に更新

ComfyUI Builder について

ComfyUI Builderは、対応するAIクライアントからComfyUIを操作するMCPサーバーです。ノードの発見、ワークフロー構築、進捗付き実行、モデル管理に対応し、再利用可能なテンプレートとマクロを備えています。

主な機能

  1. 01ComfyUIノードの発見と確認
  2. 02ワークフローの動的な構築と検証
  3. 03テンプレートと再利用可能なマクロ
  4. 04WebSocketによる実行進捗の確認
  5. 05モデル、出力、キューの管理
  6. 06カスタムノードとモデルのインストール

活用シーン

  1. 01依頼内容に基づく画像生成ワークフローの構築
  2. 02ワークフロー作成前のノード互換性確認
  3. 03ワークフロー実行の進捗確認
  4. 04モデル管理と生成結果の取得

MCP 対応

このMCPサーバーは、ComfyUIのノード発見、ワークフロー構築・実行、モデル管理などを行う50以上のツールをMCPクライアントに公開します。stdioで通信し、利用可能な場合はWebSocketで進捗を配信し、使えない場合はポーリングに切り替えます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"mit9-comfy-ui-builder": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-comfy-ui-builder"
],
"env": {
"COMFYUI_HOST": "<COMFYUI_HOST>",
"COMFYUI_PATH": "<COMFYUI_PATH>",
"COMFYUI_KNOWLEDGE_DIR": "<COMFYUI_KNOWLEDGE_DIR>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y mcp-comfy-ui-builder
設定が必要な環境変数
COMFYUI_HOSTComfyUI API URL (e.g. http://127.0.0.1:8188). Required for execution, queue, outputs.
COMFYUI_PATHPath to ComfyUI install. Required for install_custom_node, install_model.
COMFYUI_KNOWLEDGE_DIRPath to knowledge directory (default: package knowledge/). Use when MCP runs from different cwd.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmmcp-comfy-ui-builder2.4.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

mcp-comfy-ui-builder

Claude または Cursor から ComfyUI を操作 — ノードの検索、ワークフローの動的な構築、リアルタイムの WebSocket 実行、モデル管理に対応した 50 以上の MCP ツールを提供します。JSON の編集は不要です。

README の画像

CI npm Docker License: MIT

生成したい画像を AI アシスタントに伝えるだけで、ComfyUI のワークフローを構築して実行します。
Claude Desktop、Cursor、および MCP 互換のあらゆるクライアントで動作します。

Demo

server.json と mcpName を使用して、MCP Registry に公開できます。

これは何ですか

  • ナレッジベース: 同梱データから knowledge/base-nodes.json と node-compatibility.json に初期データを登録します(初期ノード数は 62。同期後は 100~600 以上)。候補の提示や構築に外部サービスは不要です。
  • 同期: ComfyUI-Manager のカスタムパック、および実行中の ComfyUI のノードを、sync-nodes CLI または MCP 起動時に同期します。
  • MCP サーバー(50 以上のツール): ノード検索、動的なワークフロービルダー、9 種類のテンプレート(txt2img、txt2img_flux、img2img、…)、WebSocket によるリアルタイム実行、バッチ/連鎖処理、モデル管理、プラグインシステムを提供します。
  • リアルタイム実行: WebSocket によって 1 秒未満で進捗を通知し、自動ポーリングへのフォールバックにも対応します。バッチ実行時のネットワーク通信量を約 90% 削減します。

インストール

npm install mcp-comfy-ui-builder

またはソースからインストールします:git clone https://github.com/MIt9/mcp-comfy-ui-builder.git && cd mcp-comfy-ui-builder && npm install

クイックスタート

  1. ビルド(postbuild によってシードデータからナレッジが登録されます)

    npm run build
    npm run mcp
    
  2. コードでナレッジを使用

    import baseNodes from './knowledge/base-nodes.json' assert { type: 'json' };
    

コマンド

コマンド説明
npm run seedシードデータからナレッジを登録します。上書きするには --force を使用します。
npm run sync-managerComfyUI-Manager からカスタムパックのリストを更新します
npm run sync-nodes実行中の ComfyUI のノードをナレッジベースに同期します(COMFYUI_HOST が必要です)
npm testテストを実行します(vitest)
npm run mcpMCP サーバーを起動します(npm run build の実行後)

ドキュメント

入口は 1 つです — タスク別のナビゲーション:

要件

  • Node.js 18+

MCP サーバー(Cursor/Claude)

サーバーは 9 つのカテゴリにわたる 50 以上のツールを提供します。

主な機能

ノードの検出:

  • list_node_types、get_node_info、check_compatibility、suggest_nodes
  • discover_nodes_live、search_nodes、sync_nodes_to_knowledge

動的ワークフロービルダー:

  • create_workflow、add_node、connect_nodes、validate_workflow
  • JSON を操作せずに、プログラムからワークフローを構築できます

テンプレートとマクロ:

  • list_templates、build_workflow — 事前構築済みテンプレート(txt2img、img2img、inpainting、upscale、LoRA、ControlNet、batch)
  • create_template、apply_template — パラメーター化されたテンプレート
  • list_macros、insert_macro — 再利用可能なサブワークフロー

リアルタイム実行 📡

  • execute_workflow_sync — WebSocket による進捗のストリーミングで実行(1 秒未満の間隔で更新)
  • execute_workflow_stream — イベント履歴全体を収集(WebSocket のみ)
  • get_execution_progress — ノード単位の詳細度でリアルタイムの進捗を表示
  • execute_batch — ネットワークトラフィックを 90%削減した並行実行
  • execute_chain — データを受け渡しながらワークフローを順次実行

リソースとモデルの管理:

  • get_system_resources — GPU/VRAM/RAM と推奨設定(最大解像度、モデルサイズ、バッチサイズ)。OOM を避けるため、ワークフローの構築前に最初に呼び出してください
  • list_models、check_model_exists、get_workflow_models
  • checkpoint、lora、vae、controlnet、upscale、embedding、clip に対応

出力とキュー:

  • list_outputs、download_output、download_all_outputs
  • list_queue、interrupt_execution、clear_queue

プラグイン:

  • list_plugins、reload_plugins — データ専用のプラグインシステム

インストール(COMFYUI_PATH が必要):

  • install_custom_node、install_model — ComfyUI-Manager 経由でノードとモデルをインストール
WebSocket の機能
  • 進捗更新のレイテンシーは 100ms 未満(ポーリングでは 1.5 秒)
  • ノード単位の追跡: 実行中のノードと進捗率を正確に確認できます
  • 自動フォールバック: WebSocket が利用できない場合は、ポーリングに適切に切り替わります
  • 接続の共有: バッチ/チェーン実行で単一の WebSocket を使用(トラフィックを 90%削減)

実行/モデル/出力ツールで使用する環境変数 COMFYUI_HOST を設定してください:

export COMFYUI_HOST="http://localhost:8188"

ツールの全リストについては doc/MCP-SETUP.md を、リアルタイム機能については doc/WEBSOCKET-GUIDE.md を参照してください。

MCP の起動

プロジェクトのルートで、まずプロジェクトをビルドしてからサーバーを起動します:

npm run build
npm run mcp

npm を使わない場合は、node dist/mcp-server.js を実行します。サーバーは stdio(stdin/stdout)経由で動作します。詳しくは doc/MCP-SETUP.md を参照してください。

MCP の接続(Cursor/Claude)

必要なもの: Node.js 18 以降、一度だけ行うビルド(npm run build)、dist/mcp-server.js の絶対パス、設定変更後の再起動。サーバーの起動に失敗し «spawn node ENOENT» と表示される場合は、command に node のフルパスを指定してください(which node を実行して、そのパスを設定します)。doc/MCP-SETUP.md → Troubleshooting を参照してください。

最小限の設定(ナレッジとワークフローのツールのみ):

{
  "mcpServers": {
    "comfy-ui-builder": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/mcp-comfy-ui-builder/dist/mcp-server.js"]
    }
  }
}

Cursor/IDE で «spawn node ENOENT» と表示される場合は、command にフルパス(例:"/opt/homebrew/bin/node")を指定してください。

ComfyUI の実行機能を使用する場合(execute_workflow、get_execution_status、list_outputs など):サーバーブロックに "env": { "COMFYUI_HOST": "http://127.0.0.1:8188" } を追加してください。チェックリスト全体、任意の環境変数(COMFYUI_PATH、COMFYUI_KNOWLEDGE_DIR)、トラブルシューティングについては doc/MCP-SETUP.md を参照してください。

GitHub で公開する
  1. GitHub で新しいリポジトリを作成します。名前は mcp-comfy-ui-builder、公開範囲は Public(または Private)にします。README、.gitignore、ライセンスでは初期化しないでください(プロジェクトにはすでに含まれています)。

  2. リモートを追加してプッシュします。

    git remote add origin https://github.com/MIt9/mcp-comfy-ui-builder.git
    git branch -M main
    git push -u origin main
    
  3. このリポジトリをフォークする場合は、上記の URL 内の MIt9 を GitHub のユーザー名に置き換えてください。

Cursor: Settings → MCP;Claude Desktop: 設定ファイル ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)。パスを dist/mcp-server.js の絶対パスに置き換えてから、アプリを再起動します。詳しい手順は doc/MCP-SETUP.md をご覧ください。

ライセンス

MIT

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。