Comfy MCP Server

🚀 快適なMCPサーバー

FastMCPフレームワークを使用して、リモートのComfyサーバーに基づいてプロンプトに応じて画像を生成するサーバーです。

🚀 クイックスタート

このスクリプトはFastMCPフレームワークを使用してサーバーをセットアップし、指定されたワークフローに基づいてリモートのComfyサーバーとやり取りし、プロンプトに応じて画像を生成します。

✨ 主な機能

generate_image(prompt: str, ctx: Context) -> Image | str

指定されたプロンプトに基づいて画像を生成します。以下の手順に従います：

1. すべての環境変数が設定されていることを確認します。
2. JSONファイルからプロンプトテンプレートを読み込みます。
3. プロンプトをComfyサーバーに送信します。
4. プロンプトの処理状態を監視します。
5. プロンプトの処理が完了したら、生成された画像を取得して返します。

generate_prompt(topic: str, ctx: Context) -> str

指定されたトピックに基づいて、包括的な画像生成プロンプトを生成します。

📦 インストール

前提条件

• uv パッケージとPythonプロジェクトマネージャー。
• Comfy UIからエクスポートしたワークフローファイル。このコードにはFlux-Dev-ComfyUI-Workflow.jsonのサンプルが含まれていますが、これは参考としてのみ使用されます。あなた自身のワークフローからエクスポートし、環境変数を適切に設定する必要があります。

以下のコマンドを使用して、ローカル開発に必要なパッケージをインストールできます：

uvx mcp[cli]

設定

以下の環境変数を設定してください：

• COMFY_URL：あなたのComfyサーバーのURLを指定します。
• COMFY_WORKFLOW_JSON_FILE：Comfy UIワークフローをエクスポートしたJSONファイルの絶対パスを指定します。
• PROMPT_NODE_ID：テキストプロンプトノードのIDを指定します。
• OUTPUT_NODE_ID：最終画像を持つ出力ノードのIDを指定します。
• OUTPUT_MODE：urlまたはfileを指定して、必要な出力形式を選択します。

オプション：Ollamaサーバーを実行している場合は、プロンプト生成のために接続することができます。

• OLLAMA_API_BASE：Ollamaが実行されているURLを指定します。
• PROMPT_LLM：プロンプト生成に使用するOllama上のモデル名を指定します。

例：

export COMFY_URL=http://your-comfy-server-url:port
export COMFY_WORKFLOW_JSON_FILE=/path/to/the/comfyui_workflow_export.json
export PROMPT_NODE_ID=6 # 正しいノードIDを使用してください
export OUTPUT_NODE_ID=9 # 正しいノードIDを使用してください
export OUTPUT_MODE=file

💻 使用例

基本的な使用法

Comfy MCPサーバーを以下のコマンドで起動します：

uvx comfy-mcp-server

高度な使用法

Claude Desktopの設定例

{
  "mcpServers": {
    "Comfy MCP Server": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": [
        "comfy-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "COMFY_URL": "http://your-comfy-server-url:port",
        "COMFY_WORKFLOW_JSON_FILE": "/path/to/the/comfyui_workflow_export.json",
        "PROMPT_NODE_ID": "6",
        "OUTPUT_NODE_ID": "9",
        "OUTPUT_MODE": "file"
      }
    }
  }
}

🔧 技術詳細

依存関係

• mcp：FastMCPサーバーをセットアップするために使用されます。
• json：JSONデータを処理するために使用されます。
• urllib：HTTPリクエストを行うために使用されます。
• time：ポーリング時に遅延を追加するために使用されます。
• os：環境変数にアクセスするために使用されます。
• langchain：トピックから画像生成プロンプトを生成するための単純なLLMプロンプトチェーンを作成するために使用されます。
• langchain-ollama：Ollamaとの統合に使用されます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で保護されています。